加藤真大

Masahiro Kato

クオンツアナリスト・エンジニア・研究者

AI や機械学習、統計学、経済学、金融工学を用いて、ビジネス課題の解決に取り組みます。

みずほ第一フィナンシャルテクノロジーとサイバーエージェントで、データ分析や新規技術の研究開発などに取り組んできました。大阪公立大学と RIKEN AIP では研究員を、就労継続支援B型の事業を行う株式会社ウィルでは代表を務めています。

研究者としては、AI・金融・マーケティング・経済学・統計学を専門としています。特に、AIの記憶保持・AI-Readyなデータ基盤構築・異常検知・投資戦略やポートフォリオの最適化・因果推論・実験計画・高次元統計などの技術の開発や理論の研究に携わっています。

みずほ第一フィナンシャルテクノロジー・大阪公立大学・RIKEN AIP・株式会社ウィル

研究テーマ

AI・LLMと意思決定

LLM の文章生成だけに頼らず、検索した資料と明示的な計算に基づいて分析と意思決定を行う仕組みを研究しています。
AIのためのナレッジ基盤

文書やデータ、アルゴリズムを、AI が参照して再利用できる形に整えます。どう書けば AI が正しく実装できるかを実験で確かめています。
適応的実験計画

実験の途中経過を割当に反映しながら、少ない標本で施策の効果を見極める実験設計を扱います。
因果推論

施策の効果を相関ではなく因果として推定し、誰に施策を当てるかという方策の学習へつなげます。
異常検知

異常の実例がほとんどない状況でも、通常データとの分布の違いから異常を見つける方法を研究しています。
弱教師あり学習

購入者しか観測できないデータのような、ラベルが部分的に欠けたデータから学習します。潜在顧客の特定が代表的な応用です。
ポートフォリオ最適化

収益予測の外れ方まで考慮に入れて投資配分を決める方法を扱います。予測区間に基づくポートフォリオ選択が代表例です。
金融工学

金融時系列の解析からリスクを制御する強化学習まで、金融実務の課題を統計学と機械学習で解きます。

AI Economist Agent

検索や知識グラフ、経済モデルによる計算を組み合わせ、根拠を追跡できる経済分析を LLM エージェントに生成させる枠組みです。
Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choices

実験に含める対象と処置の割当を同時に最適化し、限られた標本で平均処置効果を効率よく推定します。ICML 2024 の口頭発表に選ばれました。
Generalized Riesz Regression と genriesz

因果効果の推定に必要な補正項を Bregman ダイバージェンスのもとで統一的に推定する枠組みと、その Python 実装です。
Minimax and Bayes Optimal Best-Arm Identification

限られた試行で最良の選択肢を見つける問題に対して、ミニマックス最適性とベイズ最適性を一つの戦略で同時に達成しました。
Learning from Positive and Unlabeled Data with a Selection Bias

正例しか観測できず、その観測に偏りがある状況で分類器を学習する方法を提案しました。

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