https://www.xbrl.org/news/how-can-ai-support-regulators/“How Can AI Support Regulators?”

人工知能による規制当局の支援は可能なのか
投稿日：2017 年 11 月 24 日

10 月 19 日、英国 Financial Conduct Authority （FCA）の Behavioural Economics andData Science 部門長をしている Stefan Hunt は、10 月に開催された The Beesley
Lectures の一講演で、規制当局における機械学習と人工知能（AI）の影響についてスピーチを行った。The Beesley Lectures とは、業界屈指のリーダーが集まり、ほぼ 3年間に渡って規制経済に関する最も差し迫った問題について専門的見解を公表してきた場所である。Hunt 氏は自身のスピーチの中で、従来の分析方法から脱却して機械学習を活用することによって、どのように規制当局の業務や成果が改善されるかについて説明した。彼は FCA で人工知能の利用を開始した経緯や、この技術の適用がポリシー策定や監督業務などの規制当局の業務にとって、どの程度の指針となるかについて論じた。
スピーチの要点は次である。
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我々が住む世界ではデジタル化が益々進んでおり、企業はこのデジタル化の受益者にとどまるものではない。民間企業では違反防止などの緊急の課題に対応するためにデータを使用することが可能であるし、実際に使用されている。

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https://www.xbrl.org/news/how-can-ai-support-regulators/“How Can AI Support Regulators?”•

機械学習は規制当局が使用する業務ツールにすでに影響を与え始めている。また、機械学習は、その他の多くの問題に対応するだけではなく、監督上の問題に対応する（悪質な従業員を見つける等）ためにも使用することが可能である。

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規制当局の業務の大部分は、最終的にはデータ内のパターンを識別することである。機械学習は、そのようなパターンを見つけるために役に立つ。

スピーチの全文は ここで確認できる。

今月パリで開催された Data Amplified にて、日本の上場株式会社の申告制度で AI を使用して半構造化された（ブロックごとにタグ付けされた）テキストを分析することにより財務諸表に表われる質的リスクを理解する事例が紹介された。 今月下旬には、
Danish Business Authority からは、AI の利用事例として、XBRL でタグ付けされた財務コンセプトの大型データベースを使用して民間企業内の危険行動を識別するために実施してきた内容が説明される予定である。規制当局のみならず、民間企業も含めて、XBRL の活用領域は無限であり、その領域拡大はまだ始まったばかりである。

On October 19th, Stefan Hunt, Head of Behavioural Economics and Data Science at
the UK Financial Conduct Authority (FCA), delivered a speech about the power ofmachine learning and artificial intelligence (AI) for regulators. Mr. Hunt’s speech waspart of the October instalment of the Beesley Lectures that have drawn high-profile
leaders to deliver expert insight into the most pressing issues of regulatory
economics for almost three decades. In his speech, Mr. Hunt explained how themove from using traditional analysis to harnessing machine learning can improve thework and results of regulators. He discussed how the FCA has started to use AI, andto what extent it’s application can guide policy, supervision and other regulatory
activities.
The main points of his speech were:•We increasingly live in a digital world and commercial companies are not the
only beneficiaries of this digitisation. The public sector can -and is- also using
data to tackle pressing issues, such as crime prevention.

XBRL Japan2https://www.xbrl.org/news/how-can-ai-support-regulators/“How Can AI Support Regulators?”•Machine learning has already started to make an impact on the tools regulators
use. It can be used to tackle supervisory problems, like identifying ‘bad apples’,as well as for tackling many other issues, including estimating demand.

•A lot of regulation is ultimately about recognising patterns in data. Machinelearning helps find those patterns.

You can read the full speech here.

At Data Amplified in Paris this month we heard about the use of AI to understandqualitative risks expressed in financial statements through the analysis of semistructured (block tagged) text from Japanese public company filings. Later thismonth the Danish Business Authority will describe the work that they have been
doing to use AI to identify risky behaviour amongst private companies via their large
database of XBRL tagged financial concepts. The opportunities for regulators — andthe private sector — in this field are huge and just beginning to be uncovered.
【本記事の翻訳者：大谷XBRL Japan奈々恵（nanae.ohtani@cosmoseek.com）】

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