修士・2024年度・Cコース出身
★★★★★4.0
◎ 良かった点
金融市場の生データ（板情報・約定・ニュース）を実際に触らせてもらえる。アカデミックなのに金融機関のクオンツに近い経験ができる。
△ 微妙だった点
アウトプットがビジネス寄り（金融）なので、純粋な学術論文だけで博士を取りたい人にはやや合わないかも。
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研究ガチ度4.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ4.0
自由度4.0
配属難易度4.0
研究内容
社会経済シミュレーション・大規模データ解析・人間行動モデルを統合的に扱う研究室。金融市場・SNS・小売など実データを大量に集め、データマイニングと社会シミュレーションの両輪で「人が動く仕組み」を解く。ニュース・SNS情報を用いた市場予測、行動経済モデルの大規模実装などが主要テーマ。金融機関やネット企業との共同研究案件が多く、博士進学率も高め。
主な研究テーマ
- ▸ニュース・SNSテキストを用いた金融市場予測
- ▸人工市場（金融マーケット）の大規模シミュレーション
- ▸行動経済モデルに基づくエージェントベース分析
- ▸大規模ログデータからの人間行動パターンマイニング
- ▸AI × 経済シミュレーションのハイブリッドモデリング
教員
和泉潔
教授東京大学 工学系研究科 システム創成学専攻 教授。社会経済システムを専門とし、社会経済シミュレーション・大規模データ解析・人間行動モデルを中心に研究を進める。
社会経済シミュレーション大規模データ解析人間行動モデルデータマイニング大規模シミュレーション
Email: izumi(at)sys.t.u-tokyo.ac.jp
口コミ（3件）
OB/OG・2021年度・Cコース出身
★★★★★4.2
◎ 良かった点
データの量と質が圧倒的。GPUクラスタも整備されていて、機械学習×金融の研究をやるならベスト環境。
△ 微妙だった点
金融ドメイン知識ゼロからだと、最初の半年は経済学・統計学・プログラミングの並行キャッチアップが大変。
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研究ガチ度4.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ5.0
自由度4.0
配属難易度4.0
学部生（B4）・2024年度・Cコース出身
★★★★★4.5
◎ 良かった点
和泉先生は研究の方向性に対して明確なビジョンを持っていて、迷ったときの相談が的確。学生のテーマも金融・SNS・消費行動と幅広く許容してくれる。
△ 微妙だった点
コアタイム自体は無いが、論文締切前は週末も研究室に集まる感じ。
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研究ガチ度4.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ5.0
自由度5.0
配属難易度5.0
スコア（6軸）
研究ガチ度3.9
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.2
進路の良さ4.6
自由度4.4
配属難易度4.3
メンバー構成
合計 約 14 名（教員除く）
博士課程3名
修士課程8名
学部4年3名
卒業生の進路
金融35%
野村証券三菱UFJ外資投資銀行 (クオンツ)
IT・Web25%
GoogleメルカリサイバーエージェントAI Lab
コンサル15%
NRIBCG
アカデミア15%
東大博士進学海外PhD
シンクタンク10%
大和総研野村総研
金融クオンツ・データサイエンス職への進路が太い。データ・モデル両方できる学生として高く評価される。