社員インタビュー非財務データの企画とAI基盤開発

QUICKに入社したきっかけを教えてください

大学では数学を専攻していました。以前から数値やデータを扱うことに興味があり、世の中にAI技術が普及し始める中で自らプログラミングに触れるうち、自然とIT分野への関心が高まっていきました。

それと同時に強く惹きつけられたのが、金融の世界です。日々のニュースや企業の発表によって株価が瞬時に変動する仕組みに、面白さを感じました。情報や出来事によってダイナミックに変化する市場の動きを、データとして客観的に捉えることに大きな魅力を感じていました。

就職活動では「ITと金融の双方に関われる環境」を軸に会社を探し求め、QUICKに出会いました。膨大な金融情報を収集・分析し、付加価値の高いサービスとして提供している点に強く共感し、「ここならITと金融の両輪を回しながら、自分の好奇心を存分に活かせる」と感じたことが入社を決めた大きな理由です。

現在はどのような業務に携わっていますか

ESGをはじめとする非財務データの収集・整備、およびAIを活用したデータ収集基盤の構築を担当しています。企業が発行する統合報告書や決算説明資料など、形式の異なる情報を「いかに効率よく集め、使いやすいデータとして整理するか」を考える仕事です。

単にデータを集めるだけでなく、収集ロジックの構築からデータの仕様策定、さらにお客さまへの配信方法に至るまで、一連のプロセスを設計していく点に醍醐味を感じています。「技術」と「業務」の両面に深く関わりながらサービスを創り上げることに、大きなやりがいを実感しています。

一方で、社内外の多くの関係者と連携するため、調整事項も多岐にわたります。プロジェクト全体を俯瞰してリードする力や、メンバーの認識を一つにまとめていく力は、今後の重要な課題としてさらに磨いていきたいと考えています。

業務を行う中で一番印象的だった出来事を教えてください

これまでで一番印象に残っているのは、IR資料などの開示情報をAIを用いて自動的に収集・整理する仕組みの構築です。従来は手作業で行っていた工程を自動化する大規模なプロジェクトで、現在は本番稼働に向けた最終段階にあります。

精度向上のために試行錯誤を重ね、エラーログからの原因究明やAIプロンプトの微調整など、地道な改善を繰り返してきました。自分がPoC（概念実証）として手探りで構築した仕組みが、実際のシステム基盤として稼働し始めることには、とても嬉しい反面、少し怖さもあります（笑）。

企業ごとにデータ形式が異なるため、想定通りに進まず悔しい思いもしましたが、泥臭くデータと向き合う中で、各社の特色や傾向が少しずつ見えてきました。「この開示パターンにはこう対応する」といった現場ならではのノウハウを蓄積できたことは、私にとって大きな収穫です。プレッシャーを糧にしながら、安定稼働という目標に向けて日々挑戦を続けています。

今後の業務への展望について聞かせてください

AIを駆使し、企業の開示情報や非財務データの「収集」から「活用」までを一貫して設計できる仕組みづくりです。現在のメイン業務は、データの収集・整備や、AIを活用した基盤の構築です。今はデータを集める基盤づくりに注力していますが、ゆくゆくは得られたデータの分析や、お客様へのサービス提供までを見据えて、トータルな設計ができるようになりたいです。その結果、データが持つ付加価値をさらに高められると感じています。

また今後、どんなに高度なAIを使うにしても、「遠きに行くは必ず邇きよりす（物事を行うには、順序を追って手近な事からやっていくべきである）」の精神はずっと大切にしたいです。最先端の技術を扱うからこそ、足元の泥臭いPoC（概念実証）やデータ整備、エラーログの確認、プロンプトの細かな改善といった基本的な工程をおろそかにせず、AIの基礎的な仕組みや特性を正しく理解することが最も重要だと感じています。この姿勢があるからこそ、非財務データなどの新しい情報はもちろん、従来の財務や金融のデータも含めたあらゆる領域で、本当に価値ある基盤が作れると思っています。

AIでデータを集めて終わりにするのではなく、お客様にビジネスの現場でしっかり活用される「信頼されるサービス」をチームで作り上げ、QUICKならではの新しい価値提供につなげていきたいです。