THE BRIDGE

タグ ロボット投信

資産運用分野のRPAソリューションを提供するロボット投信、みずほ証券プリンシパルから資金調達——シリーズAラウンド調達総額は約5億円に

SHARE:

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は2日、、みずほ証券プリンシパルインベストメント(MSPI)から約1億円を調達したことを明らかにした。ラウンドは、今年2月に約4億円を調達したシリーズ A のフォローオンで、今回の MSPI からの調達を受けて、シリーズ A ラウンドでの調達金額総額は約5億円となる。2016年9月にはシードラウンドではインキュベイトファンドから1億円を調達…

ロボット投信のチーム
Image credit: Robot Fund

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は2日、、みずほ証券プリンシパルインベストメント(MSPI)から約1億円を調達したことを明らかにした。ラウンドは、今年2月に約4億円を調達したシリーズ A のフォローオンで、今回の MSPI からの調達を受けて、シリーズ A ラウンドでの調達金額総額は約5億円となる。2016年9月にはシードラウンドではインキュベイトファンドから1億円を調達しており、外部からの資金調達総額は約6億円。

ロボット投信は、SBI ベリトランス、SBI ホールディングス、ピクテ・アセット・マネジメントなどでの勤務経験がある野口哲(さとし)氏が2016年5月に設立。

設立当初は投資信託のコールセンター業務を自動化する仕組みの開発に特化していたが、最近では、カブドットコム証券への投資信託の信託報酬実額シミュレーション・ツールおよび基準価額変動要因分析ツールの提供(2017年7月、9月)、三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券へのの「Amazon Alexa」に対応する情報配信サービス「投資情報」スキルの提供(2017年11月)、みずほ証券への電話自動応答システムを用いた投資信託および市況概況情報のサービス提供(2017年12月)など、アセットマネジメント分野の RPA ソリューション全般に事業領域を拡げている。

2016年7月、Draper Nexus、Slogan、Coent Venture Partners、Viling Venture Partners らが共同運営するシードアクセラレータプログラム「Supernova(当時)」第1期のデモデイで優勝。2017年7月、MUFG DIGITALアクセラレータ第2期のデモデイでは、AWS 賞を受賞した。また、最近ではクラウドクレジットと共同で、後進のスタートアップを発掘する目的で資産運用に特化したハッカソンを開催している。

----------[AD]----------

資産運用分野のRPAソリューションを提供するロボット投信、シリーズAで約4億円を調達——インキュベイトファンド、三菱東京UFJ銀行などから

SHARE:

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は1日、シリーズ A ラウンドでインキュベイトファンド、テックアクセルベンチャーズ、三菱東京 UFJ 銀行、SMBC ベンチャーキャピタル、カブドットコム証券、みずほキャピタルから総額約4億円を調達したことを明らかにした。 これは同社にとって、2016年9月に実施したインキュベイトファンドからの1億円の調達(シードラウンドとみられる)に続く…

ロボット投信のチーム
Image credit: Robot Fund

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は1日、シリーズ A ラウンドでインキュベイトファンド、テックアクセルベンチャーズ、三菱東京 UFJ 銀行、SMBC ベンチャーキャピタル、カブドットコム証券、みずほキャピタルから総額約4億円を調達したことを明らかにした

これは同社にとって、2016年9月に実施したインキュベイトファンドからの1億円の調達(シードラウンドとみられる)に続くものだ。今回調達した資金を使って、ロボット投信は、より幅広い事業領域での資産運用 RPA(Robotic Process Automation)ソリューションの開発、人材の採用を加速、テクノロジーを活用した資産運用プラットフォームの構築を進めるとしている。

ロボット投信は、SBI ベリトランス、SBI ホールディングス、ピクテ・アセット・マネジメントなどでの勤務経験がある野口哲(さとし)氏が2016年5月に設立。

設立当初は投資信託のコールセンター業務を自動化する仕組みの開発に特化していたが、最近では、カブドットコム証券への投資信託の信託報酬実額シミュレーション・ツールおよび基準価額変動要因分析ツールの提供(2017年7月、9月)、三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券へのの「Amazon Alexa」に対応する情報配信サービス「投資情報」スキルの提供(2017年11月)、みずほ証券への電話自動応答システムを用いた投資信託および市況概況情報のサービス提供(2017年12月)など、アセットマネジメント分野の RPA ソリューション全般に事業領域を拡げている。

2016年7月、Draper Nexus、Slogan、Coent Venture Partners、Viling Venture Partners らが共同運営するシードアクセラレータプログラム「Supernova(当時)」第1期のデモデイで優勝。2017年7月、MUFG DIGITALアクセラレータ第2期のデモデイでは、AWS 賞を受賞した。また、最近ではクラウドクレジットと共同で、後進のスタートアップを発掘する目的で資産運用に特化したハッカソンを開催している。

----------[AD]----------

投資信託情報の自動応答技術を開発するロボット投信、インキュベイトファンドから1億円を資金調達

SHARE:

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は5日、インキュベイトファンドから1億円を調達したことを発表した。同社は、投資信託のコールセンター業務を自動化する仕組みを開発しており、証券会社や銀行が導入することで、投信の分配金や騰落率などの情報を顧客は電話ごしに自動音声で確認できるようになる。発信者番号通知により電話をかけてきた顧客を自動認証し、保有している投資信託の情報を伝えられるの…

robofund-incubate-fund-team
左から:インキュベイトファンド 代表パートナー 村田祐介氏、ロボット投信 代表取締役 野口哲氏、インキュベイトファンド アソシエイト 山田優大氏

東京を拠点とするフィンテック・スタートアップのロボット投信は5日、インキュベイトファンドから1億円を調達したことを発表した。同社は、投資信託のコールセンター業務を自動化する仕組みを開発しており、証券会社や銀行が導入することで、投信の分配金や騰落率などの情報を顧客は電話ごしに自動音声で確認できるようになる。発信者番号通知により電話をかけてきた顧客を自動認証し、保有している投資信託の情報を伝えられるのが特徴。インターネットやスマートフォンの操作に不慣れで、ウェブサービスやアプリで情報を確認しづらい高齢の投資家などへのサービス向上が可能になる。

<関連記事>

ロボット投信は、SBI ベリトランス、SBI ホールディングス、ピクテ・アセット・マネジメントなどでの勤務経験がある野口哲(さとし)氏が2016年5月に設立。Draper Nexus、Slogan、Coent Venture Partners、Viling Venture Partners らが共同運営するシードアクセラレータプログラム「Supernova」の第一期から輩出され、7月に実施されたデモデイでは見事に優勝の座に輝いた。

今回リリースした電話による自動応答のしくみに加え、同社ではチャットボットで投信の分配率や騰落率を知ることができるしくみも開発中だという。ただ、彼らが狙うビジネスの根幹は、別のところにあるようだ。

証券会社の窓口では、来店した客に、日本で入手できる投信(公募株式投信)5,800種類の中から最適な銘柄を選んで提案しなければならない。そのお客のポートフォリオ、投資戦略などがわからない状態で、証券会社の店員が即座に最適なものを選んで提示するのは難しい。(野口氏)

ロボット投信では証券会社向けに、来店客の希望に沿った条件を選ぶだけで、最適な投資信託の組み合わせを提案できるサービスを開発中だ(下図)。

当初は預貯金よりもアグレッシブな資金運用を望む顧客が多い証券会社をターゲットにし、将来的には、投信販売を行う地方銀行などにも販路を広げていきたい考え。マイナス金利の長期化に伴い、銀行は預貯金や融資以外の新しい金融商品の販売に積極的になっているが、一方で、長年にわたって銀行の金融商品を販売してきた銀行マンにとって、投資信託など投機性のある新しい商品の営業をするのは難しい。ロボット投信が今後提供するサービスを使って、証券会社だけでなく、銀行も投資信託を販売しやすくなるというわけだ。

robofund-dashboard
クリックして拡大:証券会社の投信販売窓口向けのダッシュボード(画面は開発中のものです)

ところで、フィンテック・スタートアップの花形であるロボアドバイザーが、個人投資家に直接アプローチする B2C の形でビジネスしているのに対し、ロボット投信のビジネスモデルはそれらと一線を画し、直接の顧客を証券会社とする B2B だ。ゆくゆくはロボアドバイザーもやりたいとする野口氏だが、敢えて B2B から始めたのには理由があるのだという。

多くのデータが欲しかったんです。チャットで顧客の要望を聞いて提案を返すしくみを作ろうにも、B2C から始めると(サービスの立上がり当初)顧客数や取引量が少ないため、分析もできないし統計データもとれない。(一般的なロボアドバイザーのスタートメニューにあるような)数件の質問に答えただけで、顧客が求めている解を提案できるかどうかは怪しいでしょう。

お客とのコミュニケーションを何度も積んで、エンジンに「こういう悩みを持っている人には、どういう回答を返すか」を学習させる必要があります。前職の経験から自分はその辞書のような解答事例の知見を持っていますが、それをもっと客観的なものにするには、チャットボットに辞書を入れて鍛えていく必要があると考えました。(野口氏)

つまり、B2B のビジネスからはじめて、そこで培ったインテリジェンスやコミュニケーションノウハウを持って、B2C の分野にも業務拡大していく、という戦略のようだ。ロボアドバイザーの中でも投資運用直結型のサービスを提供するには金融商品取扱業者の登録が必要になり、この登録が完了するまでに必要な時間と費用はスタートアップにとっては重荷になる。そのような観点からも、B2B からのアプローチは理にかなっていると言えるだろう。

ロボット投信では現在、サービス開発の加速に向け、マシンラーニング分野に明るいエンジニア、UI/UX デザイナー、NoSQL や RDB に詳しいデータベースエンジニアを募集している

----------[AD]----------