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AIとの付き合い方
- 3. 自己紹介 名前 谷田 寛明 所属 マネックス証券システム開発部 マネージャー 仕事 モノづくり 領域 機械学習や仮想通貨・フィンテック等
- 4. マネックスとは 事業 日・米・中・豪、等でオンライン金融事業を展開 データ 日本セグメント：170万口座、預り資産4兆円 話題 コインチェック社（仮想通貨取引所）の子会社化 今後 テクノロジーを用いた新しい金融サービスの創造
- 5. マネックスにおける機械学習への取り組み 実施済み 実験中 試したい お客様サービス ・トレーディングアシスタントサービス：例① ・ FAQサービス 社内業務改善 ・コンテンツ文章チェック：例② マーケティング ・ユーザーセグメント分析 投資 ・企業情報と相場の機械学習による投資モデル 取引監視 ・不公正取引検知 各種サポート ・組織（人事）改善 ・クリエイティブ（デザイン）サポート
- 6. 事例① トレーディングアシスタントAI 開発 HEROZ株式会社との共同開発 内容 トレーディング世界の乗換案内サービス 背景 ユーザーにトレーディングを上手くなっていただきたい 目標 ユーザーの“個性”に合わせてサポートをするサービス構築 教師 トレーディングデータ（数十GB） アルゴ ディープラーニング、強化学習、ブースティング、クラスタリング 時間 強化学習：数時間、登録者個別学習：数時間
- 8. 事例① トレーディングアシスタントAI 結果 HEROZ株式会社との共同開発 内容 トレーディング世界の乗換案内サービス 結果 ・トレーディングのスタイルや一貫性を捉えられた ・任意の“人間らしさ”を備えたトレーディング特化AIを構築した 効果 ・ユーザーの個性に応じた取引改善を指南可能となった ・相場状況に依らず目標を設定する事が可能となった 教訓 ・プロトタイピングとサービス開発フェーズでは体制を見直す ・実験フェーズに主導的に参加する事で良いエンジンが生まれる
- 9. 事例② 文章校正サポートAI 開発 DATUM STUDIO株式会社と 内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善 背景 コンテンツ審査は担当者の目検作業で行われており負担大 目標 文章内の“怪しい部分”に広く目ぼしを付け業務負担改善を 教師 全コンテンツ文章データ（数百MB) アルゴ LSTM（RNN） 時間 低スペックCPUで数百日、GPUで数日
- 10. 事例② 文章校正サポートAI 結果 DATUM STUDIO株式会社と 内容 社内のコンテンツ文言チェック作業の改善 結果 ・90%程度の予測が可能となり文章チェック機構として活用 ・当社流儀の文章を学ぶ （ex.「本日の日・・・」→予測→「・・・経平均」） 効果 ・人力チェック業務のサポートをこなすには継続的な改善が必要 （90％では不足、句読点や助詞が苦手） 教訓 ・機械学習のみでなくルールベースも必要 ・文脈の高精度理解のためにLSTMの更なる改良を
- 13. 人とAI
- 15. AIとモノづくり
- 19. マネックス証券について ■ マネックス証券は、マネックスグループの中核企業として日本でオンライン証券事 業を行っています ■ マネックス証券の親会社であるマネックスグループは、日本・米国・中国（香港） に主要な事業拠点を有し、中核ビジネスであるオンライン証券事業に加え、FX、 M&Aアドバイザリーサービスなどの事業を12のグローバル拠点で展開しています 商号 マネックス証券株式会社 登録番号 金融商品取引業者 関東財務局長（金商） 第165号 代表者 代表取締役社長 松本 大 本店所在地 東京都港区赤坂一丁目12番32号 設立 1999年5月 資本金 12,200百万円 株主 マネックスグループ株式会社 （東京証券取引所１部上場 8698） 会社概要 特徴 19 総口座数は約176万口座 ※ （稼働口座数約105万口座） 預かり資産は約4兆3,124億円 対面証券とは一線を画する顧客層 幅広い投資商品・サービス、投資情報による個人投資 家の長期分散投資による資産形成を支援 日本初、業界初の先進的・独創的な商品・サービスの 導入実績を多数持つ 632社のＩＰＯ引受実績 2018年2月末現在 ※ 総口座数は証券口座とFX専用口座の合計数