【未来を切り拓くAI革命】【21卒】アセットマネジメントＯｎｅの夏インターン体験記（文系/AIコース）No.9075（横浜国立大学/男性）（2020/6/25公開）

大学のゼミの内容で機械学習を用いた株価分析を学んでいた為、実際に実務レベルでどのように行われているのかを学びたかった為。また、アセットマネジメントへの就職も考えていた為、業務理解も兼ねて、実際に体験しながら学びたかった為参加した。

事前に自分が応募するコースの部署がどのようなことを行っているのかを調べ、自分が学びたいことや、体験したいことをより具体的に持つようにした。

Pythonを使ったファクター投資のモデル開発

1日目にやったこと

午前中と昼過ぎまでは主に会社説明であったり、該当部署の業務についての説明や最新のAI投資の動向の解説が行われた。その後は、今回のお題の説明と簡単な構築の説明があり、Pythonの設定が終わると、チームごとにモデル構築に入っていった。

2日目にやったこと

2日目は一日中、最終日に向けて各々のチームでモデルの開発、構築を行っていく。社員は4人ほど常にいるので、アドバイスを貰いながらより高いリターンが出るように試行錯誤を繰り返していく。

3日目にやったこと

午前中は最後の追い込みでモデル構築、改良をひたすらやっていく。昼ごろからの２時間弱で発表の資料を作っていき、話す内容等も考える。2時過ぎごろから、それぞれが、モデルについてやその成果について発表していく。

AIファンドのファンマネ、人事採用担当リーダー

なし

より良いモデルを追い求めて、常に貪欲に研究をし、未だ発展途上のAIによる運用がより人々に受け入れられ、高いパフォーマンスを実現させようとする姿勢、妥協しない姿勢が大切であるという点が印象的だった。

思っていたよりも本格的なモデル構築だった為、そこそこしっかりとPythonの知識や機械学習の知識が要求された為、1からPythonで構築したことがなかった自分にとっては、ついていくのが大変であった。いかにして自分にできること、自分の役割を見つけるのかという点にもっとも苦労した。

実際にモデルを構築していくにあたり、どのように考えて行っているのかということを肌で体感でき、身をもって他との差別化を図ることの大変さを学ぶことが出来た点。そして、市場に対してプラスのリターンをあげることがどれほど難しい事なのか、AIによる運用の現状についてもリアルに学ぶことができ、学問的にも勉強になった。

予めPythonの知識やそれを用いたパターン認識の実装の知識、機械学習の知識をつけた上で望んだ方が良い。

実際に初日に社員の方に質問をする機会もあり、3日間を通して構築の体験もでき、最終日には実際の職場の見学もできる為、1日の流れを知ることもでき、業務内容とその際の苦労も身をもって知ることができ、どのような雰囲気の空間で業務を行っているのかもこの目で見られる為。

周囲の大学院生と比較して圧倒的にプログラミングの能力が劣っていると実感し、金融の知識だけでは、この部門では全く歯が立たないと感じた為。少なくともクオンツやAI運用の部門でプロとしてやっていくのはなかなか厳しいものがあると身をもって学び、内定は出ないと感じた。

この企業に対する志望度が下がったというよりは、この部署への志望度が下がった。その理由としては、前問でも答えたが、このインターンシップ を通して、自身の能力の足りなさを痛感して、金融工学やプログラミングを専門に学んでいる学生、特に院生には勝てないと感じた為。

なかなかネットを探しても詳しく知ることができないクオンツその中でもAI運用に関する業務について詳しく知ることができる為。そして、早期選考にも呼んでもらえ、履歴書以外に重いエントリーシートやWEBテストも無く応募できる為。

元々、金融業界を志望しており、その中でも資産運用業務を行うアセットマネジメントやそれに関わる銀行や証券を主に見ていた。具体的には野村アセットメント、三井住友DSアセットマネジメント等や、三菱UFJ銀行、三井住友信託銀行、大和証券等の比較的大手を中心に志望していた。その中でも、社内の風通しの良さや社会へ与えられる影響度の大きさなどを軸に見ていた。

特に大きく何か自分の考えに変化が及ぶということはなかったが、今まではアセットマネジメントの中でも、ジャッジメンタルのファンドマネージャーなのかクオンツなのかや営業なのか等、やりたい業務に順位づけができていなかったが、実際に参加したことで少なくともクオンツ業務に関しては詳しく知ることができ、選択肢から外すことに繋がった。