アルゴリズム開発は、モデルづくりで終わりません。マーケットデータを継続的に取得し、止まらず動き続ける状態を維持します。

米森 星矢氏 Investment Manager 2017年7月入社

東京都にある大学の大学院で物理学を専攻していました。研究そのものは面白かったのですが、アカデミアのポストも限られていて、「このまま研究だけを続けるのは難しいかもしれない」と感じるようになっていました。そこで、新卒では外資系コンサルティング会社へ入社しています。 コンサル時代は、データ分析や業務改善にも関わりました。次第に「もっと技術そのものに近い仕事がしたい」という感覚も強くなっていく中で、知人経由で当社に出会いました。 当時は、金融やAIの知識はほとんどありませんでした。ただ、「Pythonを勉強すればできるかもしれない」と思い、試しに触り始めたのがきっかけです。まだAIブーム前で、手探りで開発を進めていました。入社後は、ニュース分析やセンチメント分析、衛星画像解析等、様々なAI開発に関わってきました。 現在は、AIアルゴリズムだけではなく、それを安定稼働させるためのインフラや運用周りも担当しています。アルゴリズム開発は、モデルを作って終わりではありません。マーケットデータを継続的に取得し、止まらず動き続ける状態を維持する必要があります。目立つ仕事ではありませんが、そこが止まるとシステム全体が止まってしまう。今は、むしろその部分の重要性を強く感じています。 当社は、研究だけをしている会社ではありません。実際の金融マーケットで、システムを動かしています。AIを“動き続ける仕組み”として成立させる難しさと面白さを感じています。

美容師向けカラーシミュレーションアプリ『COLOR RECIPE』の開発。暗黙知をテクノロジーで支援・継承する仕事は、金融AIと近い感覚です。

金融AIの開発と並行して、美容業界向けのAIプロジェクトにも関わっています。美容師向けカラーシミュレーションアプリ『COLOR RECIPE』の開発です。 きっかけは、代表が友人の美容師から「技術継承が難しくなっている」という話を聞いたことでした。特にカラー技術は属人性が高く、トップスタイリストの感覚や経験が、その人の中に閉じてしまいやすい。動画やマニュアルだけでは伝わらない部分も多く、再現が難しい世界です。 そこで取り組んでいるのが、トップスタイリストの思考やレシピをAIによって構造化し、再現しやすい形へ落とし込むことです。髪質や履歴、色の変化等を踏まえながら、カラー調合を支援する仕組みを作っています。 一見すると、金融AIとは全く違う領域に見えるかもしれません。金融でも、美容でも、人の経験や感覚に依存している領域がある。その暗黙知を、どうテクノロジーで支援・継承していくか。扱う領域は違っても、本質的には近いことをやっている感覚があります。 当社では「AIで人を置き換える」のではなく、「人の能力をどう拡張するか」を重視しています。今後は金融領域だけではなく、培ったAI技術を使いながら、様々な業界の課題解決へ広げていきたいと、代表も話しています。 AIは、単純作業を効率化するためだけのものではありません。失われていく技術や、人の中に閉じていた知識を、次の世代へ残していく。そういう使い方に、大きな可能性を感じています。

AI開発の前段には、膨大なデータ整備があります。裏方ではありますが、金融AIを支える土台を作っている感覚があります。

矢内 啓一氏 Chief Database Officer 2017年1月入社

新卒で大手ベンダーに入社し、システムエンジニアとしてキャリアをスタートしました。野心的な性格でもあり、「もっと違う世界を見てみたい」という思いから、金融業界へ転職しました。証券会社では、トレーディングフロアの業務に携わり、その後は外資系証券会社、外資系大手の金融情報通信社と、金融情報を扱う領域で経験を積んできました。 当社との出会いは、通信社時代です。当社代表の山崎と顧客として会ったのが最初でした。「小さいファンドなんですけど」という感じで話を聞いたのですが、話してみると、やろうとしていることがかなり面白かった。そこから仕事を通じて関係が続き、「一緒にやらないか」と声をかけてもらったのが入社のきっかけ。創業初期から関わっています。 現在は、自社の金融情報データベースの構築と運用を担当しています。金融データを取得し、そのまま使うのではなく、AIが扱いやすい形へ整理・加工していく仕事です。AI業界では「Garbage In, Garbage Out」という言葉があります。汚いデータを入れても、良い結果は出ない。だからこそ、データのクレンジングや、アクセスしやすいテーブル構成の設計が重要になります。 AI開発というと、モデル開発に注目が集まりがちですが、その前段には、膨大なデータ整備があります。さらに、仕様変更が起きても柔軟に対応できる拡張性も必要です。裏方ではありますが、ここが崩れると、AI開発そのものが成り立たなくなる。金融AIを支える土台を作っている感覚があります。

INFINITY LABSは少人数組織。一人ひとりの責任は重くプレッシャーもありますが、他者に埋もれない環境でもあります。

大企業には、大企業特有の「論理」があります。国内大手や外資系企業等、様々な大手企業を見てきましたが、組織が大きくなるほど、業務以外の調整や足の引っ張り合いも増えていく。その環境を経験してきたからこそ、今の働き方はかなり自分に合っていると感じています。 当社は少人数組織です。その分、一人ひとりの責任は重い。私の場合、金融情報データベースの管理そのものを任されているので、自分の判断やミスが、そのままプロダクト全体へ、さらにその先ではエンドユーザーの資産に影響します。プレッシャーはありますが、逆に言えば、他の人に埋もれない環境でもあります。 働き方の自由度がかなり高いのも、当社の特徴です。ただし、その自由は自己責任とセットです。やらされ感のままだと、おそらく続きません。実際、扱っているのは金融マーケットに関わる高機密データです。信頼を失えば、全てが崩れてしまう世界でもあります。だからこそ、受け身ではなく、自分で考えて動けることが重要になります。 他方で、単純にガツガツしていればいいわけでもありません。野心は必要です。ただ、その方向を間違えると、組織は簡単に壊れてしまう。金融業界というと、ハイパー営業のイメージを持たれることもありますが、当社にはそういう空気はありません。信頼を大切にしながら、自分の役割に責任を持つ。その上で、「もっと面白いことができるかもしれない」と自然に野心が育っていく。そういう感覚がある組織だと感じています。

幼稚園教諭から金融業界へジョブチェンジ。新しいキャリアに挑戦したいという気持ちを、自然に応援してくれる会社です。

小寺 香里氏 Operations Manager 2026年5月入社

20年ほど、幼稚園教諭として働いていました。子供一人ひとりの成長を支えながら、保護者の方とコミュニケーションを取り、後輩指導や業務改善にも関わってきました。園長と現場を繋ぐような立場として、施設運営にも携わっていた時期があります。 転機になったのは、オーストラリアへの留学です。元々英語が好きで、コロナ前から語学留学を考えていました。ただ、コロナ禍で一度は延期になってしまい、その後、改めて1年間オーストラリアへ留学しています。 現地では勉強に加えて、金融業界でインターンシップも経験しました。お客様向けドキュメントの準備やデータ管理、銀行口座開設のサポート等、金融事務に近い業務です。そこで、私がこれまで培ってきたコミュニケーション力や個人情報を扱う力が、別の業界でも評価されることに驚きました。 それまで、「自分には幼稚園しかない」と思っていたんです。でも実際に外へ出てみると、違う分野でも貢献できる可能性がある。その感覚が、新しいキャリアへ踏み出す後押しになりました。 当社ではバックオフィス業務を担当しています。まだ入社したばかりですが、「やってみたいことがあれば挑戦していい」と言ってもらえていて、少しずつ業務範囲を広げているところです。金融やAIについても、今まさに勉強している最中です。 金融やAIには、少し近寄りがたいイメージもあるかと思います。正直、私も最初はかなり緊張していました。自分とは少し違う世界なのかなと思っていたんです。入社して感じたのは、とても温かい会社だということ。新しいキャリアに挑戦したいという気持ちを、自然に応援してくれる。そんな空気がある会社だと感じています。