金融工学への転職は未経験でも可能？転職市場動向や最新求人を解説

数学・統計学・コンピューターサイエンスといった高度な科学的手法を金融市場に応用し、金融商品の設計・リスク管理・投資戦略の最適化を行う金融工学分野。

この分野への転職は、アカデミックなバックグラウンドがない実務未経験者には極めてハードルが高いのが現状です。しかし、データサイエンスなど他領域での経験を活かしてキャリアを拓ける可能性があります。

本記事では、金融工学分野の転職市場動向や転職で求められる主な転職先候補、経験・スキル・マインド・資格をJAC Recruitment（以下、JAC）が解説します。

金融工学分野の転職市場動向

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本章では、金融工学分野の転職市場動向について、次の二つの観点から解説します。

AI・ビッグデータ・量子コンピューターの活用により、金融工学の重要性は高まる

金融工学分野では、AIやビッグデータ、機械学習など最先端テクノロジーの活用が急速に進んでいます。

AIは膨大な金融取引データを瞬時に分析し、複雑なパターンや相関関係を抽出することで、高精度な予測モデルの構築やリスク管理の高度化を可能にします。ビッグデータ分析は株式や債券、為替市場のリアルタイムモニタリング、不正取引の検出、顧客行動の解析に活用され、投資判断のスピードと精度を飛躍的に高めているほか、個々の顧客に最適化された金融サービスの提供に大きく貢献しています。

さらに、将来的には量子コンピューターが金融領域で実用化されることも見通されつつあります。また、従来では膨大な時間を要したポートフォリオ最適化やオプション価格計算なども短時間で処理でき、リスク分散や収益最大化の戦略精度が格段に向上すると予想されています。

こうした技術革新が、高度な数理モデル構築力とデータ解析能力を持つ専門職への需要拡大を後押ししています。特に、高度な数理モデルを構築し、膨大なデータを分析・活用できるクオンツは、資産運用やトレーディング、リスク管理部門を中心とした金融工学領域において、その市場価値を高めています。

多様な業種で金融工学のスキルをもつビジネスパーソンへの採用ニーズが強い

金融工学の知識やスキルは、証券会社や銀行、資産運用会社など、金融機関にとどまらず、エネルギー取引企業や保険会社、さらにはグローバル展開するメーカーやコンサルティングファームにまで広がっています。例えば、エネルギー取引市場では価格変動のリスクヘッジや取引最適化に金融工学の知見が不可欠であり、保険業界では保険商品の価格設定やリスクプーリング設計に高度な数理モデルが活用されています。また、近年では異業種から金融サービスに参入する動きも活発化しており、IT企業やEC企業が決済・融資事業に乗り出す際に、金融工学の知見をもつ専門家を求めるケースが増えています。

このように、金融工学のスキルや知見は、金融業界の枠を超え、多様な産業で価値が認識されつつあります。そのため、転職を考える際は、自身の専門性がどの業界や事業モデルに適用できるかを見極め、金融業界に限定せず、幅広い領域・産業から応募先企業を選定することが重要です。

金融工学の専門家が求められる主な転職先候補

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ここでは、金融工学の専門家が求められる次の五つの転職先候補について、各領域で金融工学の専門家がどのような役割を担うのか解説します。

メガバンク（リスク管理・クオンツ部門）

メガバンクでは、主にリスク管理部門や市場部門のクオンツチームで金融工学の専門家が活躍しています。これらの部門では、市場リスクや信用リスク、流動性リスクなど多岐にわたるリスク要因を数理モデルで定量化し、ストレステストやシナリオ分析を通じて銀行全体の安定性を評価します。特に、バーゼル規制などの国際的な金融規制への対応では、高度なモデリング技術と統計分析能力が不可欠です。また、クオンツ部門では、金利デリバティブや為替オプションなどの複雑な金融商品の価格付けやヘッジ戦略の立案を行い、収益性とリスクのバランスを最適化します。

大規模な国際取引を手掛けるメガバンクやグローバル展開を強化している金融機関では、採用に積極的な姿勢を示しています。ただし、国際金融市場に精通し、プログラミングスキルとデータ解析能力を兼ね備えた高度な専門性を有する経験者を求める傾向があり、転職の敷居は高めといえます。

証券会社・外資系投資銀行（商品開発・トレーディング）

証券会社や外資系投資銀行は、金融工学の専門家が最もフロントに近いポジションで活躍できる領域です。

金融工学の専門家が担う役割は大きく二つあり、一つは、デリバティブに代表される複雑な金融派生商品の価格評価モデルを開発し、新しい金融商品を創造する商品開発が挙げられます。新しい金融商品の設計には、価格変動要因やリスク特性を精緻に分析できるモデル構築能力が不可欠です。

もう一つは、統計的な手法を用いて、市場の非効率性や価格の歪みを発見し、自動売買のアルゴリズムを開発・実行するトレーディングです。トレーディング部門では、市場のミクロ構造を捉えながら瞬時に意思決定するスピードと精度が求められます。

国際的なネットワークをもつ大手証券会社や商品開発部門を強化している外資系投資銀行の求人が多く、高度な数理スキルに加え、ビジネスの現場で通用する語学力や国際規制への理解が求められます。

資産運用会社・ヘッジファンド（クオンツ運用）

資産運用会社やヘッジファンドなど、顧客から預かった資金を運用し、投資収益の最大化を目指す金融機関も多くの金融工学の専門家が活躍する領域です。

具体的には、計量的なモデルに基づき、投資戦略を構築しファンドを運用します。近年は、AIや機械学習を活用し、市場予測やシグナル抽出を高精度化する取り組みも進んでいます。特にヘッジファンドでは、市場の非効率を突いた短期売買戦略や裁定取引のための独自モデル開発が求められており、膨大なデータをリアルタイムに処理できるプログラミング能力が高く評価される傾向にあります。

オルタナティブ運用を手掛ける独立系ファンドやグローバルに分散投資を行う外資系運用会社の求人が多く、成果主義の環境で自らのモデルを実運用に反映させたい志向をもつ方に適した領域です。

保険会社・エネルギー業界（リスクモデル分野）

保険会社では、将来の死亡率や入院率など不確実な事象を数理的に予測し、保険商品の適切な価格設定や健全な経営に必要な準備金の評価を行うアクチュアリーが活躍しています。アクチュアリーが担う業務は、金融工学の知見が求められることから、金融工学に精通している場合、採用選考で高く評価される可能性が期待できます。

また、エネルギー業界では、電力・ガス・石油など価格変動のリスクヘッジをするためのデリバティブ取引や、需要予測モデルの精緻化に金融工学が活用されており、保険会社と同じく金融工学の知識を有している場合、採用選考で優遇される場合があります。

採用企業は、大手生命保険・損害保険会社や国際的なエネルギートレーディング企業が中心であり、金融とリアルアセットの双方にまたがる知識と、規制環境を踏まえたモデル設計能力が重視されます。

戦略系・会計系のコンサルティングファーム

戦略系や会計系のコンサルティングファームでは、金融工学の知見を活用し、顧客企業の課題解決に向けた実践的なソリューションを導き出します。金融機関には、リスク管理体制の高度化支援や新規金融商品の収益性分析、ポートフォリオ最適化などに関して、意思決定を後押しする専門的な助言を行います。事業会社に対しては、資本構成の最適化やM&Aにともなうバリュエーション、デリバティブを用いたリスクヘッジ戦略の立案など、数理的な裏付けをもとに、経営判断に資する提案を展開します。

特にグローバルプロジェクトを多く手掛ける外資系コンサルティングファームや金融業界に特化したチームを擁する大手コンサルティングファームなどからの需要が高く、金融市場への深い理解と論理的思考力はもちろん、顧客と中長期的な関係を築く高いコミュニケーション力も求められます。

金融工学の最新転職・求人情報

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本章では、金融工学に関連する最新求人・転職情報を紹介します。

なお、本記事で紹介している求人は、JACが取り扱う求人の一部です。JACが取り扱う求人は、大半が非公開となっています。そのため、非公開求人も含め金融工学分野に関する求人の紹介を希望する方は、ぜひJACにご登録ください。
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※求人の募集が終了している場合もございます。ご了承ください。（2025年8月最新）

未経験から金融工学分野に転職できるのか

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未経験から金融工学分野への転職は、極めて高いハードルが存在します。その理由として、金融工学分野は、数理モデルや統計解析、プログラミングを駆使して金融市場の分析や商品設計を担う高度な専門領域です。また、特にクオンツやリスク管理業務などの中核領域では、金融工学、応用数学、物理学、計量経済学といったバックグラウンドを有していることが前提であり、知識ゼロの状態での参入はほぼ不可能だからです。

ただし、実務経験がなくても、金融工学、応用数学、物理学などのアカデミックなバックグラウンドがあれば、キャリアを拓ける可能性があります。

例えば、FRM（Financial Risk Manager）やCQF（Certificate in Quantitative Finance）など、国際的に評価されている資格を取得することは、自身の知識レベルと学習意欲を客観的に示す際に有効です。さらに、独学やオンライン講座で習得した知識をもとに、株価予測モデルやポートフォリオ最適化のシミュレーションを構築し、その成果をポートフォリオとして提示することも、採用担当者に対して即戦力性の一端を示す方法の一つです。

加えて、近年はデータサイエンスやAI技術の進展により、他業界での分析経験が金融工学領域で評価されるケースも出てきています。例えば、製造業やIT業界で需要予測モデル構築、統計的品質管理に携わった経験は、金融の数理分析業務にも応用できる場合があります。このように、過去の経歴から金融工学分野の業務に生かせる強みや適性を示すことができれば、未経験でも金融工学分野への転職成功の可能性を高められるでしょう。

金融工学への転職で求められる経験・スキル・マインド・資格

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本章では、金融工学への転職で求められる、次の経験・スキル・マインド・資格について解説します。

金融機関等で数理モデル開発やデータ分析に従事した経験

金融工学分野では、金融機関やシンクタンク、コンサルティング会社などで数理モデルの開発や高度なデータ分析に携わった経験が高く評価されます。

市場リスクや信用リスクの評価、デリバティブ商品のプライシングモデル構築、ポートフォリオ最適化などは、いずれも複雑な数理的アプローチを必要とし、その実務経験は即戦力性を示す証左となります。特に金融市場のリアルデータを扱い、分析から戦略立案まで一貫して関わった経験があれば、理論と実務の橋渡しを担う存在として高く評価されます。

数理的スキル・プログラミングスキル・金融知識

金融工学の業務は高度な数理解析を土台としており、確率統計、線形代数、微分方程式といった基礎的スキルに加え、モンテカルロシミュレーションや数値最適化などの知見が不可欠です。また、PythonやR、C++などのプログラミング言語は、モデル構築やデータ処理の自動化に必須となります。

これらのスキルと並行して、金利構造やデリバティブ取引、リスク管理手法などの金融知識を習得することで、理論を現実の市場環境に適用する力が磨かれます。採用選考では、数学的知識を金融の実務にどう生かせるかが問われるため、学習と実装の両輪でスキルを高めることを意識しましょう。

責任感・論理思考・学習意欲・タフさ

クオンツが開発した数理モデルのわずかな欠陥が企業に巨額の損失をもたらすこともあります。そのため、金融工学が用いられる業務では、自身の仕事が経営に与えるインパクトの大きさを常に自覚し、細心の注意を払って職務にあたる強い責任感が求められます。また、複雑な市場データやモデルの挙動を正しく理解し、論理的に課題を整理・解決する力も必須となります。さらに、市場や技術は日々変化しているため、新しい理論や手法を継続的に学び続ける姿勢も、第一線で活躍し続けるにあたって欠かせません。

加えて、突発的な相場変動や納期のプレッシャーに耐えうる精神的タフさも、高いパフォーマンスを維持するうえで不可欠な資質といえます。

CFA（Chartered Financial Analyst）やFRM（Financial Risk Manager）

CFAやFRMは、金融工学分野でキャリア形成する際に、信頼性を高める資格として広く認知されています。CFAは資産運用や財務分析、ポートフォリオマネジメントなど幅広い金融知識を体系的に証明でき、特に投資戦略やリスク評価を担当するポジションで評価される傾向があります。一方、FRMはリスク管理に特化しており、市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクなどの分野における専門性を示します。

いずれも国際的に認知度が高く、未経験者が学習を通じて金融工学の基礎を習得する手段としても有効です。資格取得の過程で得られる体系的な知識は、実務に直結するだけでなく、採用担当者に対して学習意欲や成長意欲をアピールする際にも有効です。

参照：CFA Institute

参照：Financial Risk Manager

金融工学分野へ転職した場合の年収相場

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金融工学分野へ転職した場合の年収相場は、業務領域や経験年数、企業規模によって大きく異なりますが、全体的に高水準で推移しています。
数理モデル開発やデリバティブ商品のプライシング、リスク管理などの専門性が求められるポジションでは、即戦力として採用される場合、市場価値の高さがそのまま報酬に反映されるでしょう。特に、外資系投資銀行やグローバルに事業を展開する資産運用会社では、相場を上回る年収提示を受けられるケースも少なくありません。
なお、JACが取り扱う金融工学分野に関連する求人の平均年収額は876万円前後であり、中央値は822万円程度です。30代でも転職によって年収1,000万円に到達した事例も多く、年齢問わずその専門性が高く評価されている様子がうかがえます。

近年は、AIや機械学習を活用した自動売買・リスク予測モデルの構築など、新たな技術との融合が進んでいます。そのため、従来の金融工学スキルに加え、データサイエンスやプログラミングスキルがある方の需要が高まっています。
金融工学分野で高年収を目指すには、特定領域における専門性と実績の双方を確実に積み重ねることが重要です。

※当社実績（2023年1月～2025年7月分データ）

金融工学分野の転職事例

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本章では、JACが提供する転職支援サービスを利用して、金融工学分野への転職を成功させた事例を紹介します。

金融工学の知識を生かし、リスク管理責任者へ転職した事例

Sさん（40代前半/男性）

	業種	職種	年収
転職前	証券業	ITプロダクトマネージャー	1,450万円
転職後	証券業	リスク管理責任者	1,500万円

大学卒業後、証券会社でキャリアをスタートしたSさんは、営業職として経験を積んだ後、IT部門へ異動し、ITコスト管理やITリスク管理など、幅広い業務で実績を積み重ねてきました。直近ではホールディングスのIT統括部署でマネジメントに従事し、グループ全体のシステムリスク管理やIT運営を統括するなど、組織の中核を担う存在として活躍してきた実績をもちます。

一方で、これまでの専門性をさらに生かせる環境でキャリアを発展させたいという希望を抱くようになり、転職活動を開始しました。

JACのコンサルタントは、SさんのITリスク管理やシステムリスク管理における豊富な経験と、省庁への出向経験で培われた専門性に着目し、金融規制やコンプライアンスの観点を踏まえたリスク管理体制の強化を図る証券会社の求人を提案しました。

転職後のSさんは、リスク管理部の管理職候補として、部員の育成・指導、業務指示を含むマネジメント業務を担っており、リスク管理領域へと新たにキャリアの拡充を図ることができました。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

金融工学の知見を生かし、生命保険会社のALM推進部へ転職した事例

Kさん（40代前半/男性）

	業種	職種	年収
転職前	生命保険業	運用企画	800万円
転職後	生命保険業	ALM推進	1,200万円

Kさんは、これまでの業務で多様な運用プロダクトに携わり、リスク管理体制の構築や経営層へのレポーティングなど、幅広い業務を担当してきました。転職の検討を始めたきっかけは、これまでの運用部門での経験をさらに深め、専門性を高めたいという思いが芽生え始めたことにありました。

JACのコンサルタントは、Kさんの生命保険業界における運用企画やリスク管理の豊富な経験、そして企画業務において自ら課題を発見し解決に取り組む姿勢に着目。生命保険会社のALM推進のポジションを提案しました。結果として、これまでの経験や実績が高く評価され、同企業への転職を果たしています。

転職後のKさんは、ALM推進部で資産・負債の専門家と協働しながら、経済価値ベースの経営の推進や分析・企画・立案、資産モデルポートフォリオの策定など、会社の収益と企業価値の最大化に貢献する業務に携わっています。

今回の転職でKさんは、キャリアアップと年収の大幅な向上を実現することができました。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

金融工学の知見を生かし、リスク管理ポジションへ転職した事例

Oさん（50代前半/男性）

	業種	職種	年収
転職前	政府系金融機関	リスク統括	950万円
転職後	銀行業	リスク管理	1,100万円

Oさんは、長年にわたり金融機関でリスク管理や規制対応業務に携わり、幅広い経験を積んできました。さらなる専門性を発揮できる環境を求めて転職活動を開始しました。

JACのコンサルタントは、Oさんの長年にわたるリスク管理業務の経験と金融規制対応における高い専門性が金融機関のリスク統括部門で高く評価されると考えました。そこで、長期的にキャリアを形成できるポジションをご提案。

結果として、Oさんはリスク統括部で市場リスク管理を担うポジションへの転職を実現。現在は市場リスク管理に係る企画立案や分析、検証、報告など、多岐にわたる業務に携わりながら、さらなる専門性とキャリアの向上に邁進しています。

今回の転職は、これまでのリスク管理経験に金融工学の専門性を掛け合わせたことで、より高度なキャリアの発展につながった好例です。

※事実をもとにしておりますが、プライバシー保護のため、個人が特定されないように内容を一部変更しています。

金融工学分野へ転職後のキャリアパス

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本章では、金融工学分野への転職後に描ける次の三つのキャリアパスについて、解説します。

特定分野（金利デリバティブや機械学習アルゴリズムなど）の深化

金融工学分野でキャリアを積んだ後は、特定分野をさらに深掘りして専門性を極める道が挙げられます。例えば金利デリバティブのプライシングモデル開発や、機械学習を活用したトレーディングアルゴリズム構築などは、高度な数理能力と市場知識の融合が求められる領域です。このような専門性を磨くことで、研究開発部門をリードするポジションやシニアクオンツアナリストとしての役割を担うことが可能になります。
また、近年では、AI技術やビッグデータ分析と組み合わせた新しいモデル開発が進み、従来型の数理モデルを超える精度や効率を実現する動きが広がっています。特定分野の深化は、金融機関内での昇進や報酬増加に直結するだけでなく、大学や研究機関との共同研究、学会発表など社外活動の機会を増やせるきっかけになることもあります。
結果として、自身の市場価値を長期的に高め、将来的なキャリア選択肢も広げる基盤にもなるでしょう。

金融業界内でセルサイドからバイサイド・分析者から運用者へ転身

セルサイドからバイサイドへの転身も金融工学のスキルを生かしたキャリアパスの一つです。セルサイドでは主に金融商品の企画・開発やマーケット分析、顧客提案を担いますが、バイサイドでは運用判断そのものに責任をもち、投資戦略を実行します。分析者として培った数理モデル構築やリスク評価の経験は、運用者としての意思決定において極めて有用であり、定量的な根拠に基づいたポートフォリオ運営を可能にします。
職務領域が広がることで報酬水準が上昇することもあり、特にヘッジファンドやプライベートエクイティでは、成果報酬型の報酬体系によって大幅な年収の向上も期待できます。
分析力に加え、市場動向を踏まえた迅速な判断や戦略的思考が求められるため、金融工学の知見を実践の最前線で生かしたい方に適したキャリアです。

テクノロジー系スタートアップへの転職

金融工学分野で培ったスキルは、フィンテックやデータ分析を基盤とするテクノロジー系スタートアップでも高く評価されます。特に、アルゴリズム取引プラットフォームやリスク解析ソフト、AIを活用した与信モデルなど、金融領域とIT技術の融合が進む分野では、数理モデルの構築・検証スキルや統計解析能力が事業成長の中核を担います。一方でスタートアップは業務範囲が広く、企画・開発から実装・改善まで一貫して関与できるため、幅広い経験が得られます。
また、株式やストックオプションによる報酬制度が導入されている企業も多く、事業成長とともに大きなリターンを得られることもあるでしょう。金融工学の知見を応用しながら新しい金融サービスやプロダクトを創出できる環境は、挑戦志向が強く、技術と市場の両面で成長を志向する方に魅力的なキャリアパスといえます。

金融工学分野への転職なら、JAC Recruitment

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金融工学分野は、数理モデルの構築やリスク評価、データ解析を駆使して市場や商品価値を精緻に分析する高度な専門領域です。また、求められるスキルや経験は企業によって大きく異なります。特に金利デリバティブの評価や機械学習を応用したアルゴリズム開発、複雑なポートフォリオのリスク管理などは、ポジションごとに必要な知識や技術の深さが異なっています。そのため、転職活動では、応募するポジションの業務内容や期待される成果を、正確に把握することが不可欠です。

その点、JACは金融工学領域に精通したコンサルタントが在籍しており、企業の採用背景や組織構成、直近のプロジェクト動向までを踏まえて、これまで培った経験やスキルを最大限に発揮できるポジションを提案します。

さらにJACでは、一般には公開されていない求人を多数取り扱っており、外資系投資銀行やグローバル資産運用会社、フィンテックスタートアップなど、多様な選択肢を提供できます。これにより、現職で培った専門性を生かすだけでなく、新たな技術領域や事業ステージへのチャレンジも可能になるでしょう。

金融工学分野で次のキャリアを描きたいと考えている方は、ぜひJACにご相談ください。