機械学習でポートフォリオを最適化──「解釈可能なAI」が運用の現場を変える
ブラックボックスではない、運用者が理解・管理できるAIモデルの設計手法とは。
特集2026年、資産運用はここまで変わった ──
2026年、資産運用はここまで変わった ──
データ駆動型投資の最前線に迫る
機械学習×定量モデルの融合が加速中。国内外の最新事例から、私たちの「お金の未来」を読み解きます。
田中 誠一郎 12分で読める
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研究員が語る「金融テック最前線」の1日
事業領域
研究から実装まで一気通貫。金融テクノロジーの幅広い領域をカバーしています。
01
金融テクノロジー開発/運用支援
金融機関・フィンテック企業の開発現場と運用現場に伴走。要件定義から設計・実装・本番運用までを一貫して支援します。
- 金融システム開発の伴走支援
- クラウド・マイクロサービス設計レビュー
- SRE / オブザーバビリティ導入支援
02
データ駆動型投資運用
統計モデルと機械学習を組み合わせた定量運用の研究開発。エビデンスに基づく投資判断を支援します。
- マルチファクターモデルの設計・検証
- リアルタイムリスクモニタリング
- オルタナティブデータ活用研究
03
ブロックチェーン・デジタル資産
分散型台帳技術を活用した金融インフラの研究。トークン化で資産の流動性向上を目指します。
- デジタル証券（STO）基盤の設計
- 実世界資産のトークン化研究
- スマートコントラクト監査
注目の研究レポート
国際学会で高い評価を受けた論文・レポートの一覧です。
NeurIPS 2026
Temporal Fusion Transformers for Multi-Horizon Financial Time Series Forecasting
金融時系列データにおける複数予測ホライゾンの同時予測を可能にする新手法。Best Paper Award 受賞。
ACL 2025
FinGPT: Domain-Specific Large Language Model for Financial Intelligence
金融特化LLMの構築と、業界ベンチマークで最高精度を達成した成果を報告。
ICML 2025
Adversarial Robustness in Financial Deep Learning Models
金融分野の深層学習モデルの頑健性を分析し、敵対的攻撃への防御手法を提案。
IEEE S&P 2025
Zero-Knowledge Proofs for Privacy-Preserving Financial Transactions
ゼロ知識証明で金融取引のプライバシーを保護しながら、コンプライアンスと両立する手法。
研究所について
「テクノロジーで、金融をもっと身近に。」── それが私たちの原点です。
東京・丸の内を拠点に、データサイエンス、分散台帳技術、数理最適化など多彩な専門家が集結。学術的な厳密さと実務での使いやすさを両立するアプローチで、金融業界のリアルな課題に向き合っています。
- 設立
- 2018年4月
- 代表
- 田中 誠一郎（工学博士）
- 所在地
- 東京都千代田区丸の内1-1-1 パレスビルディング 30F
- 従業員数
- 120名（うち研究職 65名）
キーパーソン
田中 誠一郎
代表 / チーフサイエンティスト東大数理科学博士→MIT AI研究所。金融工学×機械学習の融合研究20年超。
鈴木 理恵
CTO / ブロックチェーン部門長スタンフォードCS博士。分散台帳技術の研究開発を統括。デジタル証券の先駆者。
マイケル・チェン
数理最適化部門長カリフォルニア工科大物理学博士。高度な数理手法で金融最適化に挑む。
山田 花子
COO / リスク管理部門長LSE MBA。グローバル金融機関でのリスク管理経験を活かした実践的リサーチ。
お問い合わせ
研究連携・事業相談・取材依頼など、お気軽にどうぞ。
オフィス
〒100-0005 東京都千代田区丸の内1-1-1
パレスビルディング 30F
メール
contact@ftsouken.com
電話
03-XXXX-XXXX（平日 9:00〜18:00）