〈みずほ〉がBloomberg主催のハッカソンで最優秀賞受賞。
「自然言語処理」を活用した金融市場分析アプリを開発。

初参加となった〈みずほ〉チーム。
若手社員を中心にグループ一丸となって取り組む。

2023年10月18日、金融情報サービスの最大手企業Bloombergが主催する「BQuantハッカソン」が開催され、〈みずほ〉を含む国内7つの金融機関が参加しました。その中で、今回が初参加となる〈みずほ〉チームが優秀なアプリ開発チームに与えられる全3賞のうち、特別審査員が選出する「Mastermind賞：最優秀賞」と、参加者の投票で選出される「Most Popular App賞」の2部門を受賞しました。

イベントのタイトルにもなっているBQuantは、Bloombergが提供するPythonベースの定量分析プラットフォームのこと。Bloombergが保有する膨大な金融データを活用することでスクリーニングや集計などの計算が高速で実行でき、従来の手法よりも高度な金融市場分析が可能になることが期待されています。このBQuantを用いたハッカソン※1は、データとテクノロジーについて意見交換できるコミュニティの醸成や次世代の資産運用を担う人材育成への貢献を目的に、Bloombergが2019年から開催しており、参加各社はチームを結成し、指定されるテーマに沿ってBQuantを使った分析機能の開発を行い、そのアイデアや有用性を競います。

〈みずほ〉は所属部署をまたいだ自発的なプロジェクトとして、数十兆円単位での有価証券運用を行うみずほ銀行の若手社員や、みずほリサーチ&テクノロジーズの若手社員を中心にチームを結成。社員の年齢や経験に関係なく活発に議論を行い、チーム一丸となって取り組みました。

※1 ハックとマラソンを掛け合わせた造語。プログラマー、グラフィックデザイナー等が集まって、短期間でソフトウェアやサービスの開発を行う。様々な人が集まることで、ブレークスルーが起きやすいことが特徴で、新規事業の開発や新商品・サービスといった新たな発想を得るためのオープンイノベーションのツールとして注目されている。

プログラミング未経験の社員もスキルを高め、
「自然言語処理」で金融市場分析に挑戦。

2023年の「BQuantハッカソン」のテーマは、「自然言語処理」と「ESG」。「自然言語処理」は、プログラミング言語や数式といった人工的な言語ではなく、人間が日常的に使っている英語や日本語といった自然言語をAIで分析する技術を指し、ここ一年で大きな盛り上がりを見せたChat GPTはその代表例です。「BQuantハッカソン」でも〈みずほ〉チームは、「自然言語処理」モデルの一つであるBERT–Large※2モデルと市販PCの約1,000倍のスピードを誇る分散コンピューティングシステムを活用して、Bloombergが配信する5億件以上のニュースデータを処理することで、現在の金融市場の状況や投資環境を定量的かつ客観的に分析・判断するアプリを開発。従来の金融市場分析では経済指標を基に局面判定を行なっていましたが、このアプリでは、経済指標を一切使わず、ニュースデータのみから局面判定を行うことが可能です。金融市場・投資環境をニュースデータのみから把握できることを示して、革新的な取り組みとして評価を受けました。

プログラミング経験が豊富な社員だけでなく、これまで経験がほとんどなかった、日本株式や外国債券等の運用担当者もPythonによるコーディングに取り組み、運用現場での実体験に基づく知見を積極的に活用することで、独創的なアプリの開発が実現しました。

※2 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが2018年10月に公開した自然言語処理モデル。BaseとLargeの2種類があり、Largeの方がより分析等の精度が高くなります。

最優秀賞を含む2部門受賞の背景に、
〈みずほ〉の金融市場分析の知見と積み重ね。

初参加にも関わらず、「Mastermind賞：最優秀賞」と「Most Popular App賞」の2部門受賞という快挙を達成できたのは、金融市場における定量分析や予兆管理に対して、〈みずほ〉が10年以上前から注力し、培ってきた深い知見と経験の積み重ね、そして、何よりも参加した社員有志の高い熱意と高度な分析への意欲の結果です。

今後も〈みずほ〉では、こうした社員の自発的な取り組みを積極的にサポートし、社員のDX知見を高めるとともに、得られた経験や知見を最大限活用し、金融市場分析や有価証券運用の高度化に取り組んでいきます。

文・写真/みずほDX編集部