効率的な情報収集と分析の難しさ

三菱UFJ信託銀行の市場部門では、投資意思決定を行うために、日々大量のビジネス関連情報やニュースを収集し、分析する業務を行っていました。特に、投資判断に影響を及ぼす可能性のあるネガティブニュースの抽出と分析には、金融専門用語や特有の文脈を理解する必要があり、担当者の経験や知識に依存する部分が多く、業務負荷が高い状況にありました。また、情報収集の過程においては、様々な情報ソースから配信される膨大なニュースや報道の中から、投資判断に直接的に関わる重要な情報を効率的にピックアップすることが困難でした。こうした作業には多くの時間と労力がかかり、その結果として意思決定に遅延が生じたり、見落としが発生するリスクがありました。特に、ネガティブニュースの特定は、投資活動におけるリスク管理に直結するため、その精度とスピードが重要でした。このような業務課題を解決するため、三菱UFJ信託銀行はAI技術を活用したソリューションの導入を決定しました。

AIを活用したネガティブニュースラベリングシステム「NEWS AI SEARCHER」

この課題を解決するため、MILIZEは三菱UFJ信託銀行と共同でAIを活用したネガティブニュースラベリングシステム「NEWS AI SEARCHER」を開発しました。具体的には、膨大なビジネス関連情報の中から、ネガティブな影響を及ぼす可能性のあるニュースを効率的に抽出するために、機械学習モデルを活用しました。

1. 1. ニュースのスクリーニングと自動ラベリング

   システムは、日々配信されるビジネス関連ニュースをスクリーニングし、ネガティブな影響を持つニュースを自動的に抽出します。特に注目されたのは、「投資・経済活動」に関する記事や、「アンチ・マネーロンダリング（AML）」、および「経済制裁」に関連する記事などです。AIモデルは、これらの記事を特定し、優先順位をつけてラベリングする機能を有しており、担当者が手作業で行っていたプロセスを自動化しました。

2. 2. 機械学習による精度向上

   システムは、継続的に学習を重ね、予測精度を向上させます。これにより、従来の手作業に比べ、より高精度でネガティブなニュースを抽出できるようになります。特に、AMLや経済制裁に関連する重要なニュースが漏れなく抽出されるように設計されており、投資判断における重要な情報の見逃しを防ぎます。

3. 3. 専用WEB管理画面の活用

   抽出されたネガティブニュースは、開発された専用のWEB管理画面に表示され、担当者がその内容を簡単に確認することができます。これにより、従来のニュース分析に必要な時間を大幅に削減し、情報の可視化と迅速な意思決定を可能にしました。

業務負荷の削減と意思決定のスピード向上

「NEWS AI SEARCHER」の導入により、三菱UFJ信託銀行では以下のような効果が得られました。

1. 1. 業務削減効果

   導入前には、膨大なニュースを担当者が一つ一つ確認し、重要な情報を抽出するために多くの時間を要していました。AIシステムの導入により、このプロセスが自動化され、年間約1万1,000時間の業務削減効果が見込まれています。これにより、担当者はネガティブニュースの収集・分析にかかる時間を大幅に削減し、他の高付加価値業務に集中できるようになりました。

2. 2. 精度の向上

   AIシステムの予測精度は非常に高く、再現率97.1%、適合率84.7%を達成しています。特に、AMLや経済制裁に関する記事は重要なリスク情報であり、その抽出漏れを防ぐことができるため、ビジネス活動におけるリスク管理が強化されました。これにより、投資判断における正確性が向上し、より適切な意思決定が可能になりました。

3. 3. 意思決定のスピード向上

   担当者は、AIによって事前にラベリングされた重要なニュースを迅速に確認することができるため、意思決定のスピードが大幅に向上しました。従来の手作業での情報収集と比較して、情報把握の時間が短縮され、投資判断がより迅速に行えるようになりました。これにより、投資機会の逃しを防ぎ、競争優位性が向上しました。