一橋ビジネススクール金融戦略・経営財務プログラムでは、「データは、現象を写す鏡」であると考え、その現象が「なぜ」起きたのか、データ分析の結果や得られた数理的なモデルを通じて説明できる力を、学生が身につけられることを目指して教育を実施しています。


今回の共同セミナーではフィナンシャルデータを用いた分析を実践しているデータサイエンティストの方々を招き、実際のデータ解析の疑似体験とそれを応用した解析例を紹介します。


■「データサイエンス」の現状と課題


ここ数年の統計学、ビッグデータ、機械学習、AIというブームの変遷を経て、データ解析の重要性が社会的な認知を得てきたように思われます。一方、データ解析への注目と期待が高まるにつれ、簡単に結果が出てくる分析手法やソフトウェアが取り上げられ、とにかく大量のデータを入手できれば分析した結果を出すという提案が急増しました。


これらは一見、計算機などの科学技術が進歩したことによって、人手を労することなくデータ解析ができるようになったような先進的な印象を受けます。しかし、これらの中には本来のデータやモデル、ソフトウェアの特徴を把握せず、流れ作業のような分析をするだけであり、期待した結果を得ることも、その結果を正しく評価することも出来ていないケースが散見されます。


とくに複雑さと速さを増す金融市場の変化を読み解くためには、金融理論の熟知、実務からの知見、精緻な市場データを融合させた総合知としての「データサイエンス」が求められています。