最高運用責任者（CIO）メッセージ

MESSAGE FROM CIO

最高運用責任者（CIO） 東出 卓朗 Takuo Higashide

auアセットマネジメントが最先端の運用手法で
安定的な資産形成を実現します

auアセットマネジメントの運用手法

auアセットマネジメントは、テクノロジーを積極的に活用しながら、市場参加者が意識する着眼点や相場観と、学術的な数理科学の側面を踏まえた定量的なルールを構築して運用する「クォンツ手法」に軸足を置いてまいります。
クォンツ手法の優れた点は、構築したルールが陳腐化しない限り、将来に渡ってバックテスト※と似通った収益の獲得を期待できることにあり、安定した期間収益を獲得（＝安定的な資産形成を実現）されたいお客さまのご期待にお応えできる運用手法であると考えます。

バックテストとは、ルールにもとづく運用手法の有効性を検証することを目的とし、過去のデータを用いて行う投資シミュレーションのこと。

最先端の運用手法を取り入れ、TOPクオリティの商品をご提供

運用手法開発は日進月歩で、実業界・学術界双方が、時には共同しながら、日々様々な分析・研究開発を行っています。その中でも最先端の研究成果などは論文や学会の場で公に発表されています。
しかし、学術研究で良い結果が示された手法が、必ずしも実際の運用において有効であるとは限りません。
従って重要なことは、最先端の学術研究の中から実務上有効な手法を正しく見定めて実運用に適した形で実装することであり、これには実運用と学術研究双方の深い知識や経験が必要になります。
私自身、運用者かつ研究者という立場を活かし、各分野の最先端で研究を進めるアカデミアとの産学連携を前進させ、変化し続ける相場環境に対応したTOPクオリティの運用商品・サービスを提供してまいります。

真の顧客目線でファンド業界がまだ対応できていない課題に切り込みます

クォンツに特化したことだけでなく、ビジネス的視点でも運用業界における未開拓領域に次々と切り込んでいき、真の顧客目線での商品を提供していきます。これは、大手系列金融機関に属さない独立系運用会社において、機動性に富む少数精鋭のチームだからこそ実現可能と考えます。

お客さまの立場で考える運用会社

DX化の流れが加速するなかで、運用業界にもその流れが着々と浸透しつつあります。我々はKDDI経済圏の中での役割を意識しながら、「洗練されたTOPクオリティの運用商品」と「幅広い運用機会」をご提供することで、より一層、皆様にとって頼りになる資産運用会社を目指してまいります。

最高運用責任者(CIO)
東出 卓朗

略歴

東出 卓朗博士(工学) / MBA(Finance)

2010年メガバンク入行後、市場部門にて自己勘定取引ならびにブックランに従事。
2015年より大手資産運用会社にてファンドマネージャーとして勤務した後、2021年より現職。また兼職として一橋大学非常勤講師、一般社団法人資産運用業協会寄附講座講師、中央大学理工学研究科研究員、他を務める。「お客様へ最高のパフォーマンスをお返しする」を旗標とし、業界慣習にとらわれない大胆な商品・サービスの提供に拘りを持つ。
またグローバル水準の運用には産学連携が不可欠と考えており、実務・学術の双方で培った経験と稀有な立場を活かし、産学連携が真に機能する社会形成を目指している。
2022年度日本応用数理学会 論文賞受賞、2017年度人工知能学会金融情報学研究会 優秀論文賞受賞。

プロフィール

学歴

2010年
慶應義塾大学経済学部 卒業（3〜4年次 米カリフォルニア大学留学）
2017年3月
一橋大学大学院 国際企業戦略研究科 修了
2020年
中央大学大学院 理工学研究科 博士後期課程修了　博士（工学）
2020年7月より
中央大学大学院 理工学研究科 研究員

職歴

2010年4月～2015年3月
株式会社 三井住友銀行
市場営業部
（自己勘定取引、ブックラン通貨オプションデスク、高頻度取引に係るアルゴリズム開発及び取引、デスククオンツ）
2015年4月～2018年3月
三井住友アセットマネジメント株式会社（三井住友銀行より出向）
〈現三井住友DSアセットマネジメント〉
グローバル戦略運用部
ファンドマネージャー兼クオンツアナリスト（債券・マルチアセット・為替）
2018年4月～2018年9月
大和住銀投信投資顧問株式会社（三井住友銀行より出向）
〈現三井住友DSアセットマネジメント〉
運用開発部 クオンツ運用室
ファンドマネージャー兼クオンツアナリスト（債券・マルチアセット・為替）
2018年10月～2021年6月
ニッセイアセットマネジメント株式会社
運用戦略部
シニアポートフォリオマネジャー（マルチアセット，R&D）
2021年7月～2024年3月
auアセットマネジメント株式会社
戦略運用部長を経て、CIO最高運用責任者 兼 戦略運用部長 兼 資産運用部長（インハウス運用体制構築，債券・マルチアセット・為替・FoFs運用）
2024年4月～
同社
CIO 最高運用責任者 兼 戦略運用部長 兼 運用ヘッド
2018年4月～
外部講師
2022年4月～
一橋大学大学院 非常勤講師
2023年3月～2025年12月
一般社団法人ADSリサーチアソシエーション 理事
2023年4月～2026年3月
一般社団法人日本投資顧問業協会寄付講義　講師
2026年4月～
一般社団法人資産運用業協会寄附講義 講師

研究業績等

受賞歴

  • 2022年度　日本応用数理学会論文賞（応用部門）受賞
  • 2017年　第18回 人工知能学会金融情報学研究会 優秀論文賞受賞

主な著書・論文

  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2025). A multi-stage financial distress earlywarning system: Analyzing corporate insolvency with random forest. Journal of Risk and FinancialManagement, 18(4), 195.
  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2025). Reality Hits Early Warning System:Basedon Unsupervised Isolation Forest Anomaly Detection, The Singapore Economic Review.
  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2025). Financial Mechanisms of CorporateBankruptcy: Are They Different or Similar Across Crises?. Risks, 13(8), 158.
  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2024). Is It Possible to Detect the Insolvency of a　Company?. Research Institute for Economics & Business Administration, Kobe University Discussion　Paper Series.
  • Higashide, T., Tanaka, K., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2021). New Dataset for Forecasting Realized Volatility: Is the Tokyo Stock Exchange Co-Location Dataset Helpful for Expansion of the Heterogeneous Autoregressive Model in the Japanese Stock Market?. Journal of Risk and Financial Management, 14(5), 215.
  • Higashide, T., Tanaka, K., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2021). Expansion of the Heterogeneous Autoregressive Model with Tokyo Stock Exchange Co-Location Dataset. JPX Working Papers Series, Special Report.
  • 東出卓朗 (2020). ペアトレーディング戦略とその周辺に関する研究（博士学位論文）.
  • 東出卓朗, 浅井謙輔, 後藤順哉, & 藤田岳彦 (2020). 初到達時間を用いたペアポートフォリオ最適化問題の新定式化. 日本応用数理学会論文誌, 30(3), 194-225.
  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2019). Analyzing industry-level vulnerability by predicting financial bankruptcy. Economic Inquiry, 57(4), 2017-2034.
  • Higashide, T. (2019). How the Risk Measures play important roles for Tail Risk Management and Diversification. Pension & Investments, April 2019. SSRN 3364062.
  • 東出卓朗, 藤田岳彦 (2019). 実運用における人工知能と機械学習の諸問題. 中央大学企業研究所公開研究会.
  • Gotoh, J., Higashide, T., Asai, K., & Fujita, T. (2019). A New Formulation of Pair’s Portfolio Selection with First Passage Time. New Idea in Quantitative Finance, Stony Brook University.
  • Higashide, T. (2019). Application of First Passage Time to Pair’s Portfolio Construction. Rokko-Forum, Kobe University.
  • 東出卓朗 (2018). Random Forestを用いたESG情報による信用格付予測モデル構築の提案とCDS市場分析への応用可能性の検討. 大阪証券取引所 先物・オプションレポート.
  • 東出卓朗, 藤田岳彦 (2018). 共和分ランクに依存した確率制御アプローチによる多資産間のダイナミックトレーディング. 中央大学企業研究所公開研究会.
  • Higashide, T., Tanaka, K., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2018). Forecasting the Vulnerability of Industrial Economic Activities: Predicting the Bankruptcy of Companies. WEAI International Conference, Australia.
  • Tanaka, K., Higashide, T., Kinkyo, T., & Hamori, S. (2017). Forecasting the Vulnerability of Industrial Economic Activities: Predicting the Bankruptcy of Companies. Journal of Management Information & Decision Sciences, 20.
  • 東出卓朗 (2017). 3資産のダイナミックペアトレーディング投資戦略. 日本ファイナンス学会第25回大会.
  • Higashide, T. (2017). Triplet Dynamic Pairs Trading. Rokko-Forum, Kobe University.
  • 東出卓朗 (2017). 頑健ダイナミックペアトレーディング投資戦略（修士学位論文）.
  • 上田翼, 東出卓朗 (2017). 人工知能を用いた金融政策予想と為替の投資戦略. 第18回人工知能学会金融情報学研究会.
  • 東出卓朗, 中川慧 (2016). 債券市場の需給過程に着目した裁定機会検知. 第17回人工知能学会金融情報学研究会.

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