概要

FinMLの皆さんと合同で勉強会を開催します。 この勉強会では、FinMLとCFMLのそれぞれで面白そうな研究や活動を行なっている方をお呼びして、最新の研究に関してお話をしていただきます。 機械学習 and/or 因果推論に関する論文を普段読んでいる研究者、学生、エンジニア、データサイエンティストの方を想定しておりますが、誰でもご参加いただけます。

本イベントは FinML勉強会にもイベントページ が作成されておりますが、同内容になります。参加登録はどちらで行っても同じです。

実施方法

ZOOMを使用します。各自インストールをお願いします。 URLは当日（3/13）に、connpassのメッセージ機能で登録者に事前にお送りいたします。 一つの発表時間は約30 or 60分です。 発表資料（日本語 or 英語）の公開が行われるものと、そうでないものがあります。 質疑応答は、sli.doを使用して行います。 使用方法は以下の通りです。 1. connpassのメッセージ機能でお知らせしたURLにアクセスしてください 2. 発表者に質問があれば、都度ここに書き込んでください（匿名可）。 3. 質問は他の方も閲覧可能です。自分も聞きたいという質問があれば「いいね」ができます。 4. 発表終了後時間が許す限り、発表者が「いいね」が多いものから優先して回答していきます。

注意事項

技術交流が目的の勉強会ですので、知識の共有および、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしています。 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。

タイムテーブル

時間	内容
12:00 - 12:10	挨拶・諸連絡
12:10 - 13:10	発表①：「On Statistical Discrimination as a Failure of Social Learning: A Multi-Armed Bandit Approach」
13:10 - 13:20	休憩・質疑
13:20 - 14:20	発表②：「AIによるファンド行動学習（仮）」
14:20 - 14:30	休憩・質疑
14:30 - 15:00	発表③：「広告配信プロダクトにおける経済学の活用」
15:00 - 15:30	発表④：「金融 × AI で解くべき問題は何か？」
15:30 - 15:40	休憩・質疑
15:40 - 16:10	発表⑤：金融時系列予測のための機械学習：直近の我々の採択論文を紹介
16:10 - 16:40	発表⑥：「金融理論における深層学習の活用について」
16:20 - 16:50	質疑・閉会
※ 適宜休憩を取ります。当日予告なく時間配分、内容が変更になる可能性がございます。

発表の詳細

タイトル：「On Statistical Discrimination as a Failure of Social Learning: A Multi-Armed Bandit Approach」

発表者：野田 俊也　@himagegine　（ブリティシュコロンビア大学） プロフィール：マーケットデザイン、マッチング、オークション理論を専門とする。特に、社会実装を強く意識した応用性の高い制度設計に取り組んできた。既存の研究対象にとらわれず、新しい制度設計の対象の開拓を目指しており、近年は特に仮想通貨およびスマートコントラクトの経済学的分析に注力している。ブリティシュコロンビア大学助教授・スタンフォード大学PhD（経済学）。 発表概要：ニューヨーク大学の小宮山純平氏と共著した、統計的差別の発生と継続を多腕バンディット問題の枠組みを使って分析した論文を発表します。

タイトル： 「AIで迫る、運用の「クセ」と第6感 」

発表者：田尻 貴夫（Sony CSL） プロフィール：株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所　プロジェクトリーダー 株式会社ブリヂストンおよび本田技研工業株式会社において本社購買部門を経験後、外資系経営戦略コンサルティングファームの戦略系コンサルタントとして様々な業界の事業戦略および海外戦略を策定。その後ソニーフィナンシャルホールディングス株式会社等にて海外戦略等の策定および実行。現職では、GPIFにおけるAI活用プロジェクト、ネット銀行向けAIロボットアドバイザー 企画開発、非金融資産をアセットクラスとする資産運用アプリβ版の企画開発運営、 等を行う。筑波大学第一学群人文学類卒業　学士（文学） 東京大学大学院人文社会系研究科修了　文学修士 発表概要：ソニーコンピュータサイエンス研究所は2017年より約3年間世界最大の公的年金基金であるGPIFとAI活用プロジェクトを行いました。そこでは、運用機関の選定でAIがファンド間の違いの決め手を明確にすることができれば個人の経験や能力によらない平準化された選定眼を持つことが可能になること、運用機関の選定でAIがファンド運用行動の変化を検知し、その変化の確認プロセスを重ねることでAIの信頼性を高めることができることを検証しました。本公演ではその内容および適用技術を発表します。

タイトル：「広告配信プロダクトにおける経済学の活用」

発表者：金子 雄祐　@coldstart_p（サイバーエージェント） プロフィール：2018年CyberAgent新卒入社. AI事業本部Dynalyst データサイエンティストチームリーダー. 大学院では東京大学経済学研究科統計学コースで計量経済学，特に因果推論を学んだ．現在はリターゲティング広告配信アルゴリズムの開発などに従事．社内研究者チームと協力して強化学習や因果推論関連の論文執筆なども行っている．Kaggle Master. 発表概要：広告配信DSPにおける機械学習や実験計画，因果推論の活用とその応用例について直近の研究例と交えて紹介いたします．

タイトル：「金融 × AI で解くべき問題は何か？」

発表者：永山 恒彦（みずほ第一フィナンシャルテクノロジー/東京大学） プロフィール：みずほ第一フィナンシャルテクノロジー　データアナリティクス技術開発部所属。東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程1年。 金融ドメインにおける機械学習の活用について取り組んでいます。 発表概要：金融ドメインにおけるデータの特徴を鑑みたうえで、金融×機械学習の難しさはどこにあるのか、それを提言するアプローチとしてどのようなものが考えられるかについて、ご紹介します。

タイトル：金融時系列予測のための機械学習：直近の我々の採択論文を紹介

発表者：伊藤克哉(@k1ito) プロフィール：Preferred Networksにてデータサイエンティストとして、金融業界や製造業のデータ分析・研究開発を行う。時系列分析や異常検知などが専門。大学では理学部数学科で純粋数学を学び、大学院では経済学研究科でファイナンスについて研究し、新卒でPreferred Networksに入社。 発表内容：Preferred Networksと野村アセットマネジメントでの共同研究でAAAI・AAMASに採択された株価予測・時系列予測手法について説明します。特に、金融業界のドメイン知識と機械学習をどのように融合させるかについて重きを置いています。

タイトル：「金融理論における深層学習の活用について」

発表者：伊藤 広大（みずほ第一フィナンシャルテクノロジー） プロフィール：みずほ第一フィナンシャルテクノロジー株式会社、投資技術開発部。 主にアセットアロケーション策定に関する調査・分析やコンサルティング、およびロボアド・ライフプランシミュレーターのロジック開発などに取り組んでいます。 発表概要：金融理論においては、現実の複雑なマーケットにおける行動の指針を得るために、モデルを通じた単純化が行われてきました。 一方で、近年の機械学習分野における研究の進展により、モデルはより多様なデータを扱ったり柔軟な構造を表現出来るようになりつつあります。 本発表では、機械学習分野でも特に発展の著しい深層学習に注目し、深層学習を用いた近年の金融理論の進展の事例を紹介します。