データサイエンスで金融業界の未来を描く。実装力と業界知見を兼ね備えたプロフェッショナル集団【Trust株式会社 秋元氏／大竹氏インタビュー】
2025年07月22日更新
インタビュー概要
アクチュアリーとして損保業界でキャリアを積み、その後金融機関向けのデータ分析・モデル開発に従事してきた秋元氏。一方、美容系サービスからIoT、エンタープライズAIまで幅広い業界でデータ活用を推進してきた大竹氏。異なるバックグラウンドを持つ2人が、なぜTrust株式会社のAI・データ事業部を選んだのか。金融業界におけるAI活用の最前線で活躍する彼らに、Trust独自の強みと成長環境について伺いました。
インタビュイー経歴
話し手
秋元亮氏
Trust株式会社
AI CoEコンサルティング本部データサイエンス部長
外資系損害保険会社にてアクチュアリーとして、自動車保険の料率改定や損害率モデルの構築に従事。 その後、データサイエンティストとして銀行・信販・カード会社における信用リスクモデルや不正検知モデルの構築を手がける。 また、生命保険会社向けの規制対応レポート出力ソリューション導入において、プロジェクトマネージャーとしての実務を経験するなどの幅広い金融分野での経験を経て、現職。
話し手
大竹由美氏
Trust株式会社
マネージャー
美容口コミサイト運営会社にてデータ分析を始め、データ活用の面白さを実感。その後IoTプロジェクトに挑戦するために転職し、約5年間プロジェクトマネージャーとして勤める。 さらなる挑戦のためにエンタープライズ向けのAI導入を行う会社で一気通貫の支援を行った後、Trsut株式会社に合流。
目次
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金融×データサイエンスの専門性を求めて
──まず、お二人の経歴とTrustでの役割について教えてください。
秋元氏 AI・データ事業部AI CoEコンサルティング本部データサイエンス部の部長を務めております秋元です。
もともと外資の損害保険会社でアクチュアリーとして自動車保険や火災保険の料率改定や新商品開発に携わっていました。その経験を活かして同じ金融機関である銀行やカード会社における与信や不正検知に関連する分析、モデル開発、データ分析におけるコンサルティングを経て、Trustに参画しました。
現在は銀行の資産運用モデル（為替や株式の予測モデル）の開発・運用に携わっています。また、同じ銀行内での生成AI活用プロジェクトにおけるPMやカード会社における与信のモデル開発におけるアドバイザリーも行っています。
大竹氏 大竹です。
Trustに来る前に約10年間IT業界でデータ分析やAI活用の業務に携わってきました。最初は美容口コミサイトを運営する会社でデータ分析を始め、データを使ったウェブサイト改善によってユーザー行動に関するKPIを2〜3倍に向上させた経験から、データ活用の面白さを実感しました。
その後、IoTプロジェクトに挑戦したくて別の会社に移り、位置情報とセンシングログを組み合わせた分析を経験し、約5年間プロジェクトマネージャーとして様々なデータ分析案件を手がけました。さらにAIを本格的に活用したいと思い、エンタープライズ向けのAI導入を行う会社でプロジェクトを推進し、AIのモデル選定から本番実装まで一気通貫で経験してきました。
Trustへの共感とミッション・ビジョンへの賛同
──Trustへの転職を決めた理由について教えてください。
秋元氏 金融機関を支援してきた中で、Trustが運営に携わるFDUA（金融データ活用推進協会）という団体の存在を知っていました。金融機関のデータ活用推進を掲げて活動している点やTrustの「テクノロジーとコミュニティで金融の未来をつくる」というミッションに強く共感したのが最初のきっかけでした。また、私自身キャリアを積み上げていく上で、CTOの友田が自分の目指すべき指針になると感じ、ジョインを決意しました。
大竹氏
これまでデータ分析やAI導入プロジェクトに携わってきた中で、お客様のビジネス成果を高めていく面白さを強く感じていました。AIでできることの幅広さを、ここ数年でより実感しており、そうした価値を多くの業界領域に提供していきたいという思いが高まったのが一つの理由です。
Trustでは、クライアントワークを通じて実践的にAIやデータ解析を活用できることに加え、自社プロダクトの開発にも関われるため、AIが生み出す価値を自分自身で社会に発信していけると感じました。また、岡田さんから聞いた会社のビジョンがとても魅力的で、創業メンバーの人柄の良さにも惹かれました。
──友田CTOのどのような点が「目指すべき指針」と感じられたのでしょうか？
秋元氏 前職でデータサイエンティストやコンサルタントとして働く中で、上層部の方々は結構上流でやられていて、「実装などの手を動かす下流のところは任せるから、やり方や戦略はこちらで考える」という上司が多かったんです。しかし友田は、実装の上流から下流まで全てを理解し、実際に開発もしている。その理解があるからこそ一気通貫ができているのが強く伝わってきたので、自分の目指している形に繋がると感じました。
10名体制で挑む多様なプロジェクト
──データサイエンス部の組織概要について教えてください。
秋元氏 データサイエンス部は現在、私を含めて10名の組織です。 メンバーの半数以上が金融ドメイン知識を持っており、データサイエンス的な知識は全員が保有しています。これまでの経歴で金融×データサイエンスを積み上げてきたメンバーが中心となっています。
直近では若手の採用も推進しており、そうしたメンバーについてはデータサイエンスやデータ分析のスキルで採用し、金融ドメイン知識は他のメンバーのもとでプロジェクトを進めながら習得していくという形を取っています。 担当している案件としては、与信分析や不正検知、最近ではAI活用推進といった領域で、データ活用の実装支援やプロジェクトの企画部分の支援を行っています。
上流から下流まで一気通貫の価値提供
──具体的なプロジェクト事例について教えてください。
秋元氏 銀行様の資産運用モデル開発プロジェクトを例に挙げると、厳しい運用制約がある中で自動化したい、安定的に収益を残していきたいという課題がありました。また、データ活用部門の方々がプロジェクトマネジメントに注力する必要があり、実装に手が回らないという状況でした。 そこで私たちが上流から下流まで一気通貫で、まず問題を整理し、実際のモデルを開発し、運用実装を行い、運用のモニタリングまで保守することで、収益性の向上と安定化に繋げました。特に、従来のベンダーが同じような手法を繰り返していた特徴量設計を見直し、より高い勝率を出せるモデルを提案できたことが高く評価されています。
大竹氏 私が携わっているのは、金融機関の古いレガシーシステム仕様書作りを進めるプロジェクトです。古い言語で書かれたものを解析したり、手書きのドキュメントをAIで読み取って電子データ化したりしています。 お客様から評価いただいているのは、他のベンダーだとかなり明確な要件定義をしないと動いてくれないところ、私たちは金融業界に詳しいメンバーが多いため、ふわっとした状態でも要件定義から組み立てて「こういう流れでやりましょう」とご支援できる点です。先日も「かゆいところに手が届くのがTrustだよね」と言っていただきました。
技術力とコンサルティング力の融合
──データサイエンティストとコンサルタントの役割分担はどうなっていますか？
大竹氏 フロントに立つコンサル寄りのメンバーと、ガリガリ開発や分析をこなしてくれるサイエンティストで、割と分業しつつも、コミュニケーションを密に取りながらやっています。
秋元氏 データサイエンスの実装を担うメンバーと、広い意味でのコンサルタントのような働き方ができるメンバーがお互い補完し合っています。ただし、明確に分けているわけではなく、データサイエンススペシャリストでもPMとして動けるメンバーもいますし、ジェネラリスト側でも実装をガリガリやるメンバーもいます。プロジェクトの中でバランスを取って、最適なチーム編成を行っています。
他社との差別化要因
──Trustの競争優位性や独自性について教えてください。
秋元氏 コンサルティングファームが競合になるケースはあまりなく、どちらかというと実装に手が回っていないため、AIやシステム開発ベンダーやSIerの方が競合相手になることが多いです。
ただし、Trustは実装だけではありません。要件定義が定まっておらず、お客様の中でもやりたいことはあるけれどもどう進めていいかわからない状況で、課題を汲み取って最後の実装に繋げることができる。金融ドメイン知識が豊富なデータサイエンティストによるTrust主導によるプロジェクト推進が可能であることが競争優位性だと考えています。
多様なバックグラウンドが生む成長環境
──Trustで働くことで身につくスキルや成長環境の魅力は？
秋元氏 各メンバーの専門性が非常に高く、多様なバックグラウンドを持つ人材が在籍しているため、AI・データ活用における技術についてハイレベルな相談や議論ができることが非常に魅力的で刺激的です。 自主学習のための補助制度もあり、案件以外でもスキルを磨く環境が整備されています。また、自分と共通項があるメンバーなどを参考にして、キャリアの指針を考えることもできます。
大竹氏 プロジェクト推進におけるスケジュール管理、メンバーとのコミュニケーション、ドキュメンテーション能力といったベーシックなスキルも身につけられます。また、一般的なコンサルティングファームでは案件終了後にメンバーがバラバラになることが多いですが、Trustではチーム全体が成長していく感覚を味わえるのも醍醐味です。海外から来たメンバーも何名もいるので、英語力を身につけることもできます。
活躍する人材の特徴
──Trustで活躍されている方の特徴について教えてください。
秋元氏 データサイエンス部で活躍しているメンバーの例を挙げると、金融機関の支援をしてきた経歴を持ちながら、フルスタックエンジニアとして様々な局面でシステム開発にも携わったメンバーがいます。 そのメンバーは、これまでの運用方法にとらわれずに自分の経歴から最適な方法を考えて落とし込み、分析だけでなくその先も見据えた行動や実装ができています。それを元にクライアントと対等に対話し、提案もできる。金融ドメイン知識やデータサイエンスに関わらず自身の経験を活かすことができるメンバーが活躍しています。
大竹氏 他の会社と比べて、割と社交的でコミュニケーション力の高い方が多いと感じています。データサイエンティストやエンジニアの方でも、金曜日に行っている懇親会に大勢参加してくれますし、皆さん積極的に情報交換されています。
秋元氏
採用の面では、実装力だけ高いメンバーよりも、コミュニケーション能力があり、クライアントフェイシングできるメンバーを重視しています。自分の世界にこもるようなメンバーではなく、実際の成果を自身の言葉でクライアントに報告できる人材を評価にしています。
最新技術への対応と知見の横展開
──今後の展望や強化していきたい領域について教えてください。
秋元氏 直近で強化したいのは、RAG構築やAIエージェントなど、AIに関するトレンドが移り変わる中でそれらの最新技術にも対応できるメンバーや組織体制です。また、これまで属人化していたノウハウを、チーム全体でシェアできるような型に落とし込んでいきたいと考えています。
求める人物像
──どのような方に入社してほしいと考えていますか？
秋元氏 他責思考ではなく、自分の責任で様々なことを進めていける方と一緒に働きたいと思っています。 また、ミッションやビジョンに共感してくれる方が弊社にはフィットすると考えています。金融機関のAI・データ活用を実現したいと考えていただける方に来ていただきたいです。
成長志向と安定志向の両立
──最期に、Trustに参画する魅力について教えてください。
秋元氏 会社としての成長フェーズにあるため、多くのチャンスを手にすることができます。また、スタートアップでありながら各分野において経験豊富なメンバーが多いため、あまり不安定さを感じさせません。成長意欲がありつつ安定した環境で働きたいという方にとっても、安心して挑戦できる環境を提供できると思います。
大竹氏 ベンチャーでありながらも安定していて、福利厚生もかなり豊富です。スキルアップ支援制度が充実しており、ここまでやってくれる会社はなかなかないと思っていて、エンジニアにとってもコンサルタントにとっても良い会社だと思います。
──これまで金融経験がない方でも挑戦できる環境でしょうか？
秋元氏 金融領域に関するドメイン知識がない方でも、金融に興味があるという前提があれば、この業界に足を踏み入れるきっかけになると思います。他にも、データ活用経験を元に本格的なデータサイエンティストになる道筋を提示できる可能性があります。
──ありがとうございました。
