面接2

求人票の情報

【業務内容】

サステナビリティリスクに関する以下のクオンツ分析業務を既存メンバーと協力して取り組んでいただくことを想定

1．データベース構築、シナリオ分析やストレステストを含む気候変動リスク（移行リスク・物理的リスクおよびその統合）に関する定量化モデルの構築

三菱UFJ銀行の説明

シナリオ分析

金融庁の情報

気候変動を金融機関の健全性や金融システムの安定性に影響するリスクとして捉え、金融機関におけるリスク管理や、金融監督に取り入れる動きが、国際的に進展しています。気候関連リスクは、従来の金融リスクに比べて、リスクの発現期間が長く、不確実性が高いことが指摘されており、従来の金融機関のリスク管理のスコープを超えるため、現在は、将来的な気候シナリオを想定し、そのシナリオに基づいて金融リスクを測定するシナリオ分析が、主要なリスク測定手法となりつつあります。金融機関には、適切なガバナンス態勢のもと、気候関連リスクを計測及び管理することが期待されます。このためには、リスク管理部署などの担当部署だけでなく、金融機関の経営陣をはじめとする組織全体が、気候関連リスクの管理の重要性を認識し、同リスクを測定するための有力な手法であるシナリオ分析への理解を深めることが重要です。しかし、シナリオ分析に関する公表物は技術的な記述も多く、日本語で紹介する資料も未だ十分とは言えません。そこで、今般、金融庁では、NGFS（気候変動リスク等に係る金融当局ネットワーク）が公表した共通シナリオ等、国際的に広く用いられているシナリオ及びデータに関する基礎資料を作成することにより、我が国金融機関におけるシナリオ分析への理解の早期向上を図り、我が国におけるシナリオ等の有用性を高めるとともに、今後予定されているシナリオの改定やデータ整備に関する国際的な議論に貢献していくことを目的として、一般財団法人電力中央研究所に調査を委託しました。

ストレステスト

過去を振り返って見ると、10年や20年に一度など、世界の金融市場では、ブラックマンデーやアジア通貨危機、リーマンショック、コロナショックなど、通常の市場環境下では考えられないような大幅な価格変動（クラッシュ）が起こっています。また、世界有数の地震大国である日本の場合、1990年代以降、阪神・淡路大震災や東日本大震災などが起こっており、大災害によるリスクは常にあります。このような背景（経緯）により、現在、銀行等の金融機関において、ストレステストは「資産運用（マーケットのリスク管理）」と「経営管理（金融機関の健全性検査）」の二つに対して実施されています。

資産運用のストレステスト

ストレステストは、金融機関の資産運用においては、マーケットでの不測の事態が生じた場合に備えて、ディーリングやトレーディングを行う市場部門の損失の程度や損失の回避策を予めシミュレーションしておくリスク管理手法をいいます。

ストレステストの主な目的

日常的に発生確率が低いと考えられるリスクシナリオをいくつか用意すると共に、ヒストリカルデータから異常な環境下のものを抽出し、その発生確率や変動パターンを当該シナリオに当てはめ、現在の市場部門が抱える「潜在的なリスク量」を計測し、不測（最悪）の事態に備えることを主な目的としています。※潜在的なリスク量：外国為替や債券、株式、デリバティブなどの持ち高（ポジション）の最悪時における損失の程度。

ストレステストのリスク管理

ストレステストは、市場暴落や大規模災害のようなストレス事象を念頭に、所定のリスクシナリオに基づき、外国為替取引や債券取引、デリバティブ取引などを行う市場部門の損失規模を評価（予想）するリスク管理であり、通常、ミドルオフィス等のリスク管理部門が本業務を担当し、経営部門に定期的に報告しています。

経営管理のストレステスト

ストレステストは、銀行等の金融機関の経営管理においては、「資産査定」や「健全性検査」とも呼ばれ、将来的に起こる可能性のある金融システム危機に耐えられる健全資産を金融機関が保有しているかどうかを調べる点検手法をいいます。

ストレステストの具体的内容

世界的な景気悪化や金融危機、マーケットの急変、大規模な自然災害、大規模なシステム障害など様々なシナリオ（大きな負荷＝ストレス）がかかる状況を想定し、貸出資産の傷み具合や保有有価証券の価格下落リスクなど金融機関の健全性を検証します。そして、健全性（耐久力）に疑いが生じる恐れのある金融機関に対しては、金融当局から資本増強等の対応が求められます。

ストレステストの注目と普及

ストレステストは、金融業界において、マーケットのリスク管理の手法として以前からありましたが、2009年の世界金融危機時に米金融当局が、金融機関の資産の健全性を調べるために、大手19社を対象に実施した検査に「ストレステスト」という名称を使ったことで世界的に広まりました。また、その後、2010年代の欧州債務危機で欧州銀行監督機構がストレステストを実施した際にも世界的に注目されました。ちなみに、世界金融危機時に米金融当局が実施したストレステストは、今後２年間に予想以上に景気が悪化した場合の損失発生状況などを査定し、資本不足額を試算したもので、金融機関の資産内容の透明性を高めると共に資本増強を促し、金融システムを安定化させる狙いがありました。

2．潜在的な気候変動リスクに関する各種金融商品取引・ポートフォリオの多角的な析脆弱性分析、モデルオーナーとしてモデルのパフォーマンス評価・検証・既存モデルの改修

3．定量化した気候変動リスクをリスク・リターン運営の中で適切に管理するための社内体制の構築（信用格付やプライシングへの反映等）、既存の信用リスク評価プロセスへの統合

4．気候変動リスクに関連する非財務情報（排出量実績・Financed Emission・レジリエンス等）に対する分析・将来予測の実施、マネジメント宛報告

5．上記を正確且つ安定的に実施する社内の態勢・プロセス及び開示に必要な内部統制の整備

【ミッション・役割】

1．MUFGビジネスに係る気候変動リスク（移行リスク・物理的リスク）の定量的評価・分析手法の構築及び高度化

2．定量化した気候変動リスクに対する社内管理体制及び国内外当局要請を踏まえた適切な情報開示体制の構築

【必須】

・ExcelやPythonによるモデル開発やデータ解析のためのプログラミング技術

・業務遂行に必要な基礎的な数理・経済・金融に関する知識

・業務遂行に必要な英語力（TOEIC730点以上目安）

（上記項目について条件を満たさない場合、習得意欲高く取り組める場合は可）

【歓迎】

・内部統制や開示・規制対応等に向けた対応（モデルドキュメント作成、ストレステスト、感応度分析、モデルオーナーとしてのモデル検証）が可能な方

・マクロ経済モデルや経済シナリオ作成モデルを用いた分析経験（気候変動影響を勘案したGDP、株価、金利などをシミュレーションし、投融資先や金融商品のプライシングを通した個社レベル・ポートフォリオレベルのリスク量計測）

・本邦および海外当局対応に関し、MUFGヘッドクォーターとして海外拠点のリスク計測に関するサポート対応が可能な方

※いずれも必須ではありません

ストーリー

転職理由は2つあります。一つ目はリアルタイム音声変換という技術難易度の高い研究開発に成功した一方で社会実装に至らなかった経験、二つ目は生成AI・LLMの隆盛により音声AI領域でのキャリアに疑問をもったこと

リアルタイム音声変換という技術難易度の高い研究開発に成功した一方で社会実装に至らなかった経験

前職ではAI技術開発部に所属しリアルタイム音声変換技術の研究開発の成功と、その技術を事業応用することを目的に入社しました。リアルタイム音声変換技術はDeNAとして推し進めていたライブストリーミングなどのエンタメ領域での応用が見込まれる技術であり、技術的にも入社当時は世界に存在せず、入社後もスマホなどのエッジデバイスでも動作するモデル開発や実装技術開発は業界としての大きな課題でした。

これらの障壁は我々の研究開発が実り、乗り越えることができ、自分たちも自信をもって送り出せる技術開発に成功したと自負しておりましたが、事業応用には至りませんでした。事業応用に向けてライブストリーミング事業部との会話を自分自身も多く重ね、β版実装に向けた検討を行う場面もあったのですが、事業部の施策、特に新規の技術導入でのサービス価値の向上というより、現在ついているユーザーのLTVなどビジネス指標の向上などの施策が優先度高いなどの問題を乗り越えることができず事業応用は断念せざるを得ませんでした。

その後社外にリアルタイム音声変換システムをビジネスとして展開していく動きも行いましたが、社外の需要は多くなく現在はリアルタイム音声変換のビジネス展開についてはペンディングの判断となっています

音声AI領域でのキャリアへの疑問

急速な生成AI・LLMの隆盛によって入社時とは状況が変わり音声AIに関する専門性の価値に不安が出てきた

時系列データの取り扱いという音声領域で技術の調査をしていると金融領域におけるデータ分析手法の関連性を感じる場面もあり興味を持っていたし、そもそも大学の研究分野も含めて数理モデルの構築やシミュレーションという手法に興味がある

機密性の高いデータの取り扱い含めて金融業界での専門性を高めて、御社に貢献できる人材になりたい

なぜ金融業界なのか

社会全体に影響のある金融システムに携わることで社会へのインパクトが大きい仕事ができるという点に強く惹かれています

なぜ三菱UFJ銀行なのか

メガバンクで規模の点でユーザー数が多い・国外にも展開している・証券リースなど多角的・AI関連など技術に積極的に投資

なぜこの職種なのか

LLM的なAIというより数理モデルの構築に技術的に興味

サステナビリティに関する定量化モデルを構築し、与信計算に関わる業務を行うことで世の中全体にインパクトのある仕事をできるという部分に強く興味を持ちました

どうなっていきたいか

新たな領域にチャレンジすることになるのでまずは素早くキャッチアップしたい

入社後3年ほどで金融領域に関する知識含めて頼っていただけるような

マネジメントについても前向きに考えている

なんでDeNAだったの？

エンタメ領域に興味があったわけではなく、インターン時代から悲願であったリアルタイム音声変換技術の開発を続けて完了させたいと思っていたのが元々の動機だった。

コミュニケーション能力の確認、フランク（スムーズな言葉のキャッチボール）に話が出来る方であるかどうか。

仕事への取り組み方としてどのような事を心掛けて来ているのか。

これまでどのような事を困難だと感じたか、またどのように乗り越えたのか。

社内外の調整が取れる方であるか。成功事例や失敗から学んだことは何か（次に生かせる糧となっているか）。

昨今の生成ＡＩに準ずる技術であることから社内外問わず炎上リスクなどが考えられ、コンプライアンスリスク部門・法務部門の全社組織とプレスリリースやPR動画の内容について調整をしました。特に今回開発した技術の内容やそれに伴うリスクについて開発側からしっかり洗い出し、確認を取るような進め方をしました。

さらにシステムとしてビジネス展開を進めるうえでセキュリティ部門との調整を行った。特にリアルタイム音声変換システムはエッジ実装が必要な技術であり、我々独自で開発したモデルをローカルデバイス上

現職でのご自身の現在の立ち位置、役割期待は何かを認識されているか。

逆質問

初めにやる業務は何か？

一緒に働く人たちはどういう方々か？キャリアなど

関係する部署はどういったところになるか？