一般に金融や財政、資金などを指す「ファイナンス」について、数学的・統計的に分析する研究を行っています。例えば、会社経営においては、資金調達や銀行の融資などによって得たお金を設備投資や人材雇用に使い、会社の利益を上げていく必要があります。ファイナンスとは、そうした資金の調達方法や最適な運用方法について考える学問で、特にリスクとリターンについて検討することが重要です。リスクとは資産運用による損失の可能性、リターンとは実際の収益や損失のことです。

私がこれからの研究でめざしているのは、特にリターンを予測する方法を導き出すことです。予測精度を高くする方法とともに、予測精度が悪いことを前提としたときどのような予測手法を用いるべきかという問題も視野に入れています。リスクの計算は1970年代頃からの理論の発展によりかなり精緻にできるようになっています。近年、機械学習などのAI（人工知能）技術が進歩したことによりリスクの計算はより精度が高くなってきているのですが、リターンの計算はまだまだ難しい領域なのです。例えば、1週間後に日経平均株価がどのくらい上下するのかを予測することは現状（おそらく今後も）、不可能です。AIを活用したリターンの予測研究もかなりなされています。しかし、AIは過去の膨大なデータを学習することで将来を予測しますが、「なぜその結果になるのか」という根拠を説明することはまだ難しい領域にあります。しかし、ファイナンスや医療のような失敗が許されない分野にまでAIの技術を活用するならば、AIが示す結果を証明するための理論が必要です。そうしたことも念頭に置きながら、今後、AIを使ってリターンを予測する可能性を見いだしていきたいと思っています。

私は大学時代に情報系の学科に所属して数学を応用した研究に取り組んでいました。主に「最適化理論」について数学的に分析するのが研究テーマでした。最適化理論とは、目的や制約条件に基づきながら最適な選択肢や行動を求めるための手法で、経営やファイナンスの分野にも広く応用されています。社会現象や現実の課題の背後にある法則性を数字で表せるところにこの研究の面白さがあり、これからもファイナンスの分野から貢献したいと思っています。

金融やファイナンスに関する授業で重視しているのは、さまざまな制度だけでなくその背後にある理論をしっかり理解してもらうことです。例えば、皆さんは普段から銀行口座を利用していると思います。元来、お金の貸し借りや金融サービスは銀行や証券会社が提供していましたが、現在はスマートフォンのアプリで決済を行ったり、お金を入出金したりすることも増えているのではないでしょうか。これは、金融は銀行や証券会社だけが担うものではなくなっているということです。こうした時代の変化に対応するには、制度だけでなく理論を知っておくことが重要です。数学の公式をただ丸暗記するのではなく、なぜその公式が成り立つのかを証明することに近いかもしれません。

自分とは無関係の話だと思うと授業はつまらなくなってしまうと思うので、「もし銀行が倒産したら預けているお金はどうなるのか」といった「共感」を得られるようなテーマ設定も大事にしています。テストのための勉強ではなく、将来に役立つ知識を身につけてほしいですね。共感は生きていくうえでとても大事なものだと思います。社会や他者が抱える課題をひとごとと思わずに、いかに共感して接点を持てるか。そうしたことを授業のなかでも意識して学んでほしいです。