数値に基づく判断が、今も表計算と経験則に依存している
価格、与信、在庫、不正の判断は1日に何度も行われます。静的なルールと表計算のモデルはデータのパターンを見逃し、市場が動いたときの反応も遅れます。
機械学習はより良い結果を出せますが、モデルが信頼できる場合に限ります。規制当局、監査人、顧客は、融資がなぜ断られ、支払いがなぜ止められたかを知ることを期待します。
得られるもの
お客様のデータからの判断
お客様自身のデータから生まれ、データの変化に応じて更新される予測、価格、スコア。
発生時のリスク捕捉
不正、マネーロンダリング、異常な行動を、月末ではなく取引の発生時に捉えます。
説明できる判断
すべてのモデル判断を、与信委員会、監査人、顧客が理解できる言葉で説明します。
事前に検証するシナリオ
資金をコミットする前に、金融・サプライチェーンのシナリオをシミュレーションで検証します。
提供内容
大規模定量モデル
金融、数値、サプライチェーンのシミュレーションのために数値データで学習した大規模定量モデル（LQM）。行動する前にシナリオを検証できます。
予測、ダイナミックプライシング、デマンドセンシング
需要と収益を予測し、市場に応じた価格を設定し、需要の変化を早期に捉える予測モデル。
説明可能なAIによる信用スコアリングと引受リスク
説明可能なAI（XAI）により、すべての判断にその理由が付く与信・引受モデル。
分類、パーソナライゼーション、レコメンド
案件を分類し、提案を個別化し、顧客ごとに次の製品、コンテンツ、行動を推薦するモデル。
リアルタイムの不正・AML・異常検知
取引の発生時に不正、マネーロンダリング（AML）のパターン、異常な行動を検知し、案件を調査担当者へ回します。
研究開発・科学シミュレーションのためのAI
実験が遅い、または高コストな領域で、研究開発、産業工学、科学シミュレーションを支援するモデル。
進め方
与信・引受モデルには説明可能なAI（XAI）を備え、各判断をそれを導いたデータまでたどれるようにします。
判断を定義
モデルが支援する判断、成功の測定方法、誤った回答のコストを合意します。
データを準備
保有データを評価し、モデルに必要な特徴量を作成し、欠落とバイアスを確認します。
基準値を上回る
候補モデルを現在の手法と比較し、明確に優れている最もシンプルなモデルを採用します。
説明して検証
未見のデータでモデルをテストし、判断を説明し、リスク・監査チーム向けに文書化します。
展開して監視
モデルをお客様のシステムに接続し、ドリフトを監視し、性能が落ちたときに再学習します。
テクノロジーと標準
大規模定量モデルは金融、数値、サプライチェーンのシナリオをシミュレーションします。応用機械学習は、予測、ダイナミックプライシング、信用スコアリング、レコメンド、リアルタイムの不正・AML検知を対象とします。
- AIと機械学習
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- 手法と実務
- 大規模定量モデル（LQM）
- 説明可能なAI（XAI）
- 需要予測とデマンドセンシング
- リアルタイムの不正・AML検知
始め方
お客様は通常、明確なコストのある一つの判断（与信モデルや需要予測など）から始め、そこから拡張します。
今後の流れ
日程の調整
セッションの日程を調整するため、当社チームからメールをお送りします。
事前コンサルティングセッション
無料の30分オンライン事前相談です。目標、システム、制約を伺います。
準備状況レビュー
無料の48時間準備状況レビューで、プリンシパルアーキテクトがプロジェクトを6項目のDefinition of Readyに照らして確認し、適切なトラックを提案します。
トラックの選択
スコープが確定したプロジェクトには、拘束力のある提案書を3–5営業日以内にお渡しします。構想段階のプロジェクトはBlueprint Studioから始まります。稼働中のシステムに障害がある場合、文書化されていない場合、連携が必要な場合は、1–2週間の診断から始まります。Blueprint Studioと診断はそれぞれ固定料金で、提案書に記載します。
よくある質問
大規模定量モデルとは何ですか。
大規模言語モデルはテキストで学習します。大規模定量モデル（LQM）は、価格、取引、サプライチェーンの流れなどの数値データで学習します。答えが数値となるシナリオのシミュレーションと結果予測に使います。
どれくらいのデータが必要ですか。
判断の内容とデータのばらつきによります。開始時に保有データを評価し、十分かどうかを率直にお伝えします。不足している場合は、何を収集すべきか、またはよりシンプルな手法で足りるかを示します。
モデルの判断を監査人や顧客に説明できますか。
はい。各判断をどの要因が導いたかを示す説明可能なAI（XAI）手法を用い、モデルの構築とテスト方法を文書化します。与信、リスク、監査の各チームが、稼働前にすべてのモデルをレビューできます。
バイアスをどう確認しますか。
お客様と規制当局にとって重要な顧客グループ間で、モデルがどう機能するかをテストします。妥当な理由なく結果が異なる場合は、リリース前にデータ、特徴量、モデルを変更します。
不正を発生時に止められますか。
はい。不正・AMLモデルは取引をリアルタイムに、発生時にスコアリングします。不審な案件は保留するか調査担当者へ回し、モデルがフラグを立てた理由を添えます。
モデルの性能が落ちたらどうなりますか。
市場と顧客は変化するため、モデルはドリフトします。性能とモデルが見るデータを監視し、どちらかが変化したらチームにアラートし、テスト済みのパイプラインで再学習します。
モデルと特徴量の所有権は誰にありますか。
お客様にあります。当社がお客様のために作成したコード、特徴量、学習済みモデル、ドキュメントは、各マイルストーンの支払い完了後にお客様のものになります。
契約ではなく、対話から始めましょう
構築、接続、保護のどれが必要かを教えてください。アーキテクトが内容を一緒に整理し、どこから始めるべきかを提案します。