データサイエンスと統計学でビジネスの未来を予測する！林高樹教授が切り拓く「計量ファイナンス」の最前線
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今回のテーマは「データサイエンスと統計学でビジネスの未来を予測する！林高樹教授が切り拓く『計量ファイナンス』の最前線」です。
慶應義塾大学大学院経営管理研究科（KBS）への進学を目指す皆さんを応援する教員紹介シリーズ。今回は、統計学、データサイエンス、計量ファイナンスを専門とする林高樹教授をご紹介します。
AI、機械学習、ビッグデータ、データドリブン経営といった言葉が、ビジネスの現場で当たり前のように使われる時代になりました。
しかし、データを集めるだけでは経営判断にはつながりません。重要なのは、膨大なデータの中から意味のある情報を見つけ出し、それを意思決定に活かす力です。
林教授の研究と教育は、まさにこの力を育てるものです。今回は、計量ファイナンスとデータサイエンスの最前線から、KBSで学ぶ意義を考えていきます。
工学、金融実務、統計学を横断するキャリア
林高樹教授は、東京大学工学部を卒業後、同大学大学院工学系研究科を修了されています。
その後、日本興業銀行で実務経験を積み、金融の現場を経験されました。
さらに、アメリカのシカゴ大学で統計学のPh.D.を取得し、コロンビア大学統計学部や東京大学大学院数理科学研究科などでも研究・教育に携わってきました。
現在はKBSの教授として、統計学やデータサイエンス、計量ファイナンスの教育と研究を担っています。
工学の論理的な思考力、金融機関での実務経験、そして世界最高水準の統計学研究。
この3つを兼ね備えていることが、林教授の大きな特徴です。
KBSが重視する「実務経験と体系的知識の融合」を体現する教員の一人と言えるでしょう。
計量ファイナンスとは何か
林教授の専門分野の一つである計量ファイナンスは、統計学や数理モデルを用いて金融市場を分析する学問です。
金融市場では、株価、為替、金利、取引量など、膨大なデータが日々生み出されています。
そのデータを分析することで、市場の動きやリスク、価格形成のメカニズムを理解しようとするのが計量ファイナンスです。
投資判断やリスク管理、金融商品の評価などにおいて、計量ファイナンスの知識は非常に重要です。
しかし、その考え方は金融業界だけに限られません。
不確実な状況の中でデータを使って意思決定するという点では、あらゆるビジネス領域に応用できます。
市場や顧客の変化を読み取り、将来のリスクを予測し、最適な判断を行う力は、これからの経営者に欠かせないものです。
高頻度データから市場の動きを読み解く
林教授の研究で特に注目されるのが、金融市場における高頻度データの分析です。
高頻度データとは、株式や為替などの取引に関する非常に細かな時間単位のデータを指します。
現代の金融市場では、1秒にも満たない短い時間の中で膨大な取引が行われています。
その一つひとつの動きを分析することで、通常のデータでは見えない市場の構造が浮かび上がります。
例えば、ある市場の価格変化が別の市場にどのように伝わるのか。
注文の出し方や取引制度の変更が市場にどのような影響を与えるのか。
こうした問いに対して、統計学の手法を用いて答えを探っていきます。
この研究は、金融市場の透明性や効率性を高めるうえでも重要な意味を持っています。
機械学習や自然言語処理を活用する最先端研究
林教授の研究は、従来の統計学にとどまりません。
機械学習や自然言語処理など、現代のデータサイエンスで注目される技術も活用されています。
例えば、ニュース記事やSNS、企業発表などのテキストデータから市場の心理を読み取ることができます。
人々がどのような情報に反応し、市場がどのように動くのかを分析することで、より精度の高い予測や意思決定が可能になります。
また、複雑なデータの中から人間では気づきにくいパターンを見つけることも、機械学習の大きな強みです。
こうした技術は、金融だけでなく、マーケティング、需要予測、物流、医療、製造業など幅広い分野で活用されています。
林教授の研究は、データサイエンスがビジネスや社会課題の解決にどう貢献できるかを示していると言えるでしょう。
KBSで学ぶデータドリブンな意思決定
KBSでは、林教授が「経営科学」「ビジネス統計」「データサイエンス」「計量分析特論」などの授業を担当されています。
これらの科目では、統計学やデータ分析の基礎から、ビジネスへの応用までを学ぶことができます。
MBAやEMBAで学ぶ学生にとって、データを使って意思決定する力は非常に重要です。
経験や直感はもちろん大切ですが、それだけに頼る経営はリスクがあります。
データを正しく読み解き、仮説を立て、検証し、意思決定へつなげる力が求められます。
林教授の授業では、単に分析手法を覚えるだけでなく、データをどのように経営課題の解決へ結びつけるかを学ぶことができます。
これは、将来どの業界で活躍するにしても大きな武器になるでしょう。
データサイエンスはすべての業界に関わる
データサイエンスというと、IT企業や金融機関だけに関係するものと思われるかもしれません。
しかし、実際にはあらゆる業界で必要とされています。
小売業では購買データを分析して商品戦略を立てます。
製造業では設備データを活用して故障を予測します。
医療では患者データを分析して治療方針や医療政策に役立てます。
教育や人材業界でも、学習データや人事データを活用する動きが広がっています。
つまり、データを読み解く力は、これからのビジネスリーダーにとって共通の基礎体力とも言えます。
KBSで林教授から学ぶことは、金融だけでなく、さまざまな業界の課題解決に応用できるはずです。
まとめ
今回は、統計学、データサイエンス、計量ファイナンスの専門家である林高樹教授をご紹介しました。
工学、金融実務、統計学を横断する林教授のキャリアは、まさに現代のビジネスに求められる知の融合を体現しています。
金融市場の高頻度データ分析、機械学習や自然言語処理の活用、ビジネス課題へのデータサイエンスの応用など、その研究は非常に実践的で刺激的です。
これからの経営者やリーダーには、データを使って未来を読み解く力が求められます。
KBSには、その力を本格的に学べる環境があります。
ぜひ林教授の研究や授業にも注目しながら、自分がKBSでどのような力を身につけたいのかを考えてみてください。
※本記事は執筆時点の情報をもとに作成しています。教員の役職、研究内容、担当科目、カリキュラム等は変更される場合があります。最新情報については、必ず慶應義塾大学大学院経営管理研究科（KBS）公式サイトをご確認ください。
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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。
この記事を監修した人
小杉 樹彦（こすぎ・たつひこ）
志樹舎 創業者／博士（学術）
慶應義塾大学院修了後、2015年1月に院試専門オンライン予備校「志樹舎」を設立。
代表講師として10〜60代まで延べ5,000人以上の受験生を指導。
早慶・国公立をはじめとする難関大学院で合格率9割超の実績を持つ。
現在は大学院入試対策の専門家として、テレビ・新聞・雑誌など幅広いメディアで活動中。
ロングセラー『減点されない！勝論文』（エール出版社）ほか著書・論文多数。
