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あなたがチームだ — MoshiのAnekha Sokhal

記事の要約

Moshi CEOのAnekha Sokhal氏がAI Engineer New Yorkでswyx氏と対談し、数学とJPモルガンでのエネルギー・デリバティブ取引から起業に至る道のりと、膨大な市場データをトレーダーの持ち高に関連する洞察へと変えるMoshiの仕組みを語った。同氏はMoshiを「BloombergとClaudeとNetflixの間に生まれた子供」と表現し、信頼できる情報源、文書抽出、モデルの内製か購入かの選択、そして「あなたがチームだ」と言われるAIエンジニアの負担についても論じている。

ソースLatent Space
あなたがチームだ — MoshiのAnekha Sokhal
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AI Engineer New Yorkのポッドキャストで、Moshi CEOのAnekha Sokhal氏はswyx氏と対談し、数学研究からエネルギー・デリバティブ取引、そして起業へと至る自身の歩みを振り返るとともに、同社がトレーダーのために何を解決しようとしているのかを説明した。

Sokhal氏は英ウォーリック大学で数学、オペレーションズ・リサーチ、統計学、経済学を学んだ。早い段階からトレーディングを志し、データと密接に関わる速いテンポの仕事を求めていたという。キャリアはJPモルガンのインターンから始まり、新興国市場デスクを経てコモディティ部門へ移り、デリバティブ取引に従事。その大半をエネルギー・デリバティブに費やした。データのバックグラウンドを持つ同氏は、市場を構成要素に分解して捉える習慣があったと語る。コモディティ市場ではファンダメンタルズ、ニュース、現物の動きが重要な要素となる。取引の現場で市場がデータ主導へと移り変わるのを目の当たりにし、JPモルガンを離れてデータ企業を立ち上げる決意をした。

米国へはフルブライト奨学金で渡った。英国人には1名しか与えられない枠だったという。2020年、新型コロナウイルスの影響でガス市場が激しく変動していた時期で、面接ではエネルギー市場の危機とデータの関係を語った。ガス価格や電気料金の高騰は誰にとっても身近な問題だったため、話が伝わりやすかったと振り返る。渡米後は機械学習研究に深く入り込み、Stability AIとともにICLRで論文を発表、NASAとの協業にも携わった。こうした経験がMoshiの創業につながった。

Moshiは「取引をしていた頃に欲しかったプログラム」だという。金融トレーダー向けにリアルタイムの洞察を提供し、まずはコモディティ、エネルギー、マクロ市場を対象とする。核となるのは、人間には到底扱えない量のデータを処理し、ユーザーのポートフォリオに関係する情報を抽出する能力だ。Sokhal氏は、一文を話すのに4秒かかるとすると、その間にMoshiは300の新しい事実を学んでいると説明する。

データはいくつかの種類に分かれる。一つは先物市場の時系列と、それを巡るテクニカル分析で、各種の統計指標や移動平均線を含み、絶えず更新される。次にファンダメンタルズ市場の時系列があり、一部のコモディティ市場では需給データが特に重要となる。さらに非構造化データとしてニュースが代表的であり、X(旧Twitter)の投稿やポッドキャスト音声といったオルタナティブデータも活用する。最後にユーザーのプライベートデータがある。トレーダーが信頼するアナリスト、購読している情報源、企業の社内データなどだ。Sokhal氏は、エネルギー市場で取引する顧客の中には、ホルムズ海峡を通過するLNG船の数を専門に追う担当者がいると例を挙げた。

Moshiはこうしたデータを統合し、クレンジングと変換を施したうえで、統計と機械学習でタグ付けし、独自のオントロジーを構築。それをMoshiのn次元グラフに取り込み、情報を能動的に届けるソフトウェアとして出力する。ユーザーはMoshiを開くたびに自分の持ち高に関連する新しい情報を得られ、質問すれば通常は数日かかる答えを大規模言語モデルが30秒で返す。

「新しいBloomberg」ではないかと問われると、Sokhal氏はその定義を好まないと答えた。Bloombergのチャットは優れた機能であり、トレーダーはチャット上で数十億ドル規模の取引をまとめる。同氏自身も、Bloombergチャットを構造化した価格表に解析したことが自然言語処理に取り組むきっかけだったと明かす。しかしMoshiは別種のソフトウェアだとし、半ば冗談めかして「BloombergとClaudeとNetflixの間に子供が生まれたらMoshiになる」と表現した。Moshiには社内で構築した推薦システムがあり、トレーダーがある事象に注目しているとき、その瞬間に知るべき二次・三次の波及効果を提示する。石油トレーダーの例でいえば、あるエネルギー株企業の動きが間接的に原油価格へ影響する場合、ニュースの流れだけではすぐに伝わらないが、相互接続されたグラフなら二つの情報の関連を見つけて即座に知らせられるという。

対談では、信頼できる情報源とシグナルの選別、モデルの内製か購入かの判断、文書抽出なども話題に上った。Sokhal氏は会議で顧客との会話から学んだことを共有し、採用よりも先にユーザーと会うことの重要性を強調した。

冒頭ではAIエンジニアの置かれた状況にも触れられた。多くが経営層からの強い圧力を感じており、「チームは要らない、君がチームだ」と言われ、本来10人で担うシステムを一人で構築しなければならないケースがあるという。Sokhal氏は、変化の速い時代だからこそ経験を共有することに意義があると語った。また、ニューヨーク滞在は会議後の顧客との面談で埋まり、ヒューストンでエネルギー分野の話をしようという誘いも受けたと明かしている。

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要点

  • Moshiはコモディティ、エネルギー、マクロ市場のトレーダーにリアルタイムの洞察を提供し、人間には読み切れない量のデータを処理する。Sokhal氏によれば、一文を話す4秒の間に300の新しい事実を学習するという。
  • 対象データは先物やファンダメンタルズの時系列、テクニカル指標、ニュース、Xの投稿、ポッドキャスト音声に加え、トレーダーが信頼するアナリストや購読情報、社内データなどのプライベートデータも含む。
  • Sokhal氏は「新しいBloomberg」という呼称を避け、Moshiを別種のソフトウェアと位置づける。Bloomberg、Claude、Netflixが融合したような存在で、トレーダーが見落としがちな二次・三次の関連性を推薦システムで提示するという。
  • 有用なAIは人々の実際の働き方に合うべきだと主張し、採用より先に顧客と会うことを重視する。また、経営層から「チームは君だけだ」と言われるAIエンジニアのプレッシャーにも言及した。

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