2019年2月22日
東京大学公共政策大学院「金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム」

金融取引におけるAI活用の状況

グローバル戦略部デジタルイノベーション室
ディレクター 黒田 真一

１．証券ビジネスと最近のIT活用①～はじめに 近年、証券ビジネスにおいて、ITと組み合わされたさまざまなツールが開発・提供
 いわゆるFintechに対する取組みとして、金融業界では実装段階へ また、既存のソリューションにAIも組み込むことで、ビジネス上の課題解決の範囲は拡大
 デジタル化や個人のビッグデータ蓄積が進み、AI活用が進展したことで、証券ビジネスを取り巻く環境（金融以外からの新規参入やマーケットなど）も大きく変化
 既存業者としては、ビジネスモデルを含めてさらなる対応の必要性(a)情報収集(b)手法(c)用途(ビジネス課題)

AI
顧客データ
構造データ

マーケットデータ

音声
非構造データ

文字・文章

その他（SNSなど）アナログ

書類（帳票など）

・ルールベース
・デジタル化開発・プログラミング・市況予測
場
合組にみよ合っわてせ)

画像

その他

・マーケティング（レコメンドなど）(その他

・機械学習（ディープラーニングを含む）
・自然言語処理・音声認識（テキスト化）など

・異常検知（リスク管理）
・モニタリング

業務の効率性や顧客向けサービス・問い合わせ対応→テキストマイニング/チャットボット
・レポート作成・要約・翻訳・事務効率化（RPA）

・自社開発、委託・共同
・R、Python
・APIなど・OCR（画像認識）
etc.

1１．証券ビジネスと最近のIT活用②～金融取引とＡＩ
 すでに、証券ビジネス（金融取引）の様々なサービスが、AIを組み込まれ製品・サービスが提供
 直接の顧客取引やコンプライアンスなどの分野において、多くの業者で（一部）実装
主なAI活用状況（業務ごとによく活用されている機能を例示）

証券会社
マーケティング

プロファイリング・スコアリング

問合せ対応

コールセンター支援（音声認識やテキスト化）
チャットボットによるFAQ

コンプライアンス

営業態勢（テキスト化）、KYC/AMLや売買審査

プライマリー営業

発行体

販売勧誘（顧客コミュニケーション）

個人投資家

運用（ロボアド）
リスク管理
リサーチ
取引サポート
証券事務
共通、総務・人事与信管理、ALM管理

レポート作成（自然言語処理）
市況予測・価格提示（ディープラーニング）
OCR（画像認識）
チャットボット、HRTechなど

2

セールス＆トレーディング

機関投資家（運用会社）
投資判断
トレーディング
レポート読み込み、銘柄選定 など

２－（１）．市況予測①
 主にディープラーニングにより作成されたモデルを用い、短期間の市況を予測することで、運用パフォーマンス向上を図る
 最近は、市況データに加え、オルタナティブデータなども活用• ディープラーニングを用いることから、予測理由の提示は難しいが、ヒトが捉えられない特徴を見つけ、予測できる可能性• まれにしか起こらない（例えば政治的地政学的な）イベントなどに伴う変動時には向かない
データ

モデル

予測（ディープラーニングにより作成）

マーケットデータ

 予測対象…市況（株価・為替・指数）、ボラティリティ
 予測期間…短期間が多い（数分～数日程度）
 予測の方法…上昇・下落・均衡

テキストデータ
オルタナティブデータなど

 マーケットでの主な活用局面としては、①証券会社（セルサイド）における機関投資家からの売買受託、 ②機関投資家（バイサイド）における発注、 ③証券会社や銀行による個人投資家へのサービス（一部では投資助言）、 ④金融機関におけるリスク管理高度化
 運用プロセスにおいて、どの場面でAIが活用されるかはさまざま• 事例として、発注業務や銘柄選定、レポート読み込みなど
機関投資家（バイサイド）

運用ﾊﾟﾌｫｰﾏﾝｽ向上

発注

証券会社
（セルサイド）

発注

市場

執行力強化

3

２－（１）．市況予測②（みずほ証券の事例紹介）
 2014年11月、ディープラーニングによる株価予測開始
 15年12月、AIアルゴ特許出願（17年12月登録 2015-251015）
 17年9月、顧客への提供開始（TOPIX500+REIT）し、以降、精度改善と予測対応商品を拡大
 機関投資家向けの執行サービスの強化に活用
 VWAPのパフォーマンスが改善
 2018年、北京大学と業務提携
 目的・・・ＡＩモデル研究分野の高度なアドバイスを受けたり、先方の自然言語処理技術や深層学習など新しいＡＩ技術手法を活用することで、共同で革新的なＡＩアルゴリズムの開発を進める
リアルタイム予測

今後の計画

30分後の株価が下落と予想:
買い注文：執行速度を遅める
売り注文：執行速度を速める
30分後の株価が上昇と予想:
買い注文：執行速度を速める
売り注文：執行速度を遅める

現在

今後の計画

インプットデータ・マーケットとファクターデータ・オリジナルのファクターを導入
・ニュースなどデータの有効活用（北京大学との提携）

執行戦略に関するアナリシス

・取引コスト分析

・マーケットインパクト分析
・要因分析(AIの寄与)

対象銘柄/サービスの拡大

・TPX500＋REIT
・VWAPアルゴ

・東証全銘柄への拡大
・執行アルゴの増加

4

２－（２）．個人向けマーケティング①
 顧客データ（属性、取引履歴など）をもとに、効率的なマーケティング目的に機械学習ツールが幅広く活用
 マーケティングの企画・運営セクションが汎用的な機械学習ツールを利用する運営体制が多い（汎用的な機械学習ツールでも、分類/回帰、クラスタリング、時系列分析などの統計モデルを実装）• 従来のEBM（Event Based Marketing）が、 分析ツールの進化とビックデータの整備により活用局面が広がる• 顧客の取引志向性などをスコアリングし、対面営業やコールセンター運営の支援、メール（自動）配信などで活用 （ディープラーニングにより時間をかけて高精度を求める市況予測とは異なり、）ベンダーが開発した機械学習ツールを用いることで、数多くの施策向けに都度モデルを作成し、PDCAを回す
データ（ＤＷＨ）

分析例
・顧客ターゲティング…ペルソナ（顧客セグメント、顧客像）
・商品サービス/セールス、チャネル誘導…アプローチリスト（アタックリスト）
・その他…本人通電時間帯の架電最適化（コールセンター）

・顧客情報（CRM）
顧客属性
取引履歴（売買等）
Web/アプリのログ
コールセンター対応
・商品データ
SQLなど
データマート
作成［活用目的］
対面
証券会社

電話
メール

営業員サポート
ｺｰﾙｾﾝﾀｰｻﾎﾟｰﾄ（自動）配信

顧客

モデル作成
/テスト

施策

営業（勧誘）、事務連絡など

施策全体の評価

5

機械学習

実施・検証

２－（２）．個人向けマーケティング②
みずほ証券の事例紹介
取組み

事例

20%

177万人の顧客に関する約50項目の基礎データをもとに、機械学習ツール用いてアプローチリストなどを作成（目的）
コールセンターからの効果的な架電対象者を予測（結果）モデルを使用しない場合との比較では、モデルを使用した場合の方が数倍の効果あり。
なお、類似案件で従来のやり方と比較すると２倍弱の効果①精度確認（ゲインチャート）（正解データの割合）
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%20%
10%
0%

63%

ランダム
最適理想
検証用(スコア降順)（対象顧客全体の割合）②変数の貢献度

15%
10%
5%
0%

検証用の曲線（緑色）はモデルの精度を表す。
スコアの降順（上位順）に架電した場合、対象顧客の30%へ架電した時点で、正解データの63％を獲得していることが読み取れる

スコアリング算出における変数の貢献度を確認。
さらに必要に応じて、個別の変数について区分ごとの影響度合いも確認可能

6

２－（３）．リサーチレポート①
 MiFIDIIの施行（2018年１月）に伴うリサーチ費用の対価厳格化の動きや、ビッグデータ（非構造化データやオルタナティブデータも含む）の活用などにより、伝統的なリサーチ業務は苦境
 財務データや産業・経済データ以外の新たなデータの有用性を証券市場で試す動き• 衛星画像やPOSデータなどのオルタナティブデータ

• さらには、開示資料（決算短信など）のテキストマイニング、説明者の表情の解析なども リサーチ部門（主にセルサイド）の対応
 ①レポート作成の自動化、②レポート作成の高度化、③海外投資家向け（翻訳）• 今後は、ストーリー性ある中長期予測・構造分析（ディープレポート）に注力し、機関投資家（バイサイド）に投資判断に影響ある有用な情報を提供する方向性
リサーチレポートの自動作成
 決算開示資料（短信）より、１分程度で簡単なレポートを作成
 ＡＩ（自然言語処理）• 形態素解析• 論理的因果関係の抽出（会計科目や利益増減理由など）
外部業者

レポート（速報）
１分程度で作成

証券会社• 特に繁忙期のアナリストの負荷低減• ディープレポートへの注力（レポートへの付加価値）
機関投資家

メール/Web閲覧

決算短信

証券会社

投資家
配布（勧誘）

7• AIによるレポートの読み込みの定着（決算速報など）- スクリーニング• ディープレポートは、ヒトが読解

２－（３）．リサーチレポート② （みずほ証券の事例紹介）
 リサーチの高度化（債券リサーチ） テキストマイニングの活用• 「骨太方針」の可視化（2018年6月）– ネガポジ分析による文章全体の方向性の経年比較（2006年が最もネガティブ）など• 中央銀行（日銀）の政策動向の可視化（2018年9月。レポートは別添）– 日銀政策委員の発言特徴と決定会合での発言者推定など
 本件の狙い（意義）• 当社リサーチ部門（セルサイド）として、機関投資家に対して新たな観点での切り口の提供
 今後の方向性• 世の中に存在する様々なテキストを学習させ、AIで景気の良し悪しを判断する弊社独自のインデックスを開発
日銀の政策動向の可視化（18年9月）の概要
TF-IDF 分析、類似度分析
ＴＸＴ
ＴＸＴ
ＴＸＴ

・・・

「文書に含まれる単語の重要度」（レポート図表１）→委員の発言の特徴把握「それぞれの委員の主張の距離感」を分析（レポート図表２・図表３ ）「主な意見」 の発言者の予想（レポート図表5から抜粋）

日銀審議員９人の講演テキスト
分類器
センテンスごとにタグ付（教師あり学習） ※精度は最大で約62%以上へ向上（レポート図表４）

ＴＸＴ

#主な意見

予想

9・・・・・金融緩和で労働需給を逼迫させることが成長に結びつく。・・・・・

原田

息長く経済の好循環を支えて、「物価安定の目標」の実現に資するべく、現在の金融政策方針を継続すべきである。

黒田

日銀の「主な意見」（各センテンスの発言者は不明） 198

２－（４）．コンプライアンス（RegTech関連）①
 RegTechにおいては、ビッグデータを機械学習と組み合わせることで、検知（スクリーニング）機能を活用し、規制対応の効率性・効果向上を図っている• RegTechでは、教師用データ（正解）の少なさやテキスト情報の多さ
 コンプライアンス分野・・・売買審査や社内不正の検知、KYC/AML対応など
 リスク管理分野・・・与信リスク管理（デフォルト予測）や市況予測によるALM管理など
 コンプライアンス分野においては、データ取得の網羅性や規制対応目的もあり、証券業界としても取組み 「証券コンソーシアム」や取引所（新技術を活用した非競争領域の共通化）• JPX・・・業界連携型DLT実証実験（約定照合やKYC/AML）など対応事例（参考）「証券コンソーシアム」による取組み

・営業員対応…不適切な勧誘（説明義務違反、適合性違反など）、苦情の検知
・顧客取引（市場取引）…売買審査（相場操縦などの不公正取引）…KYC/AML（高リスク顧客のスコアリング、疑わしい取引の検知）
・その他…サイバー対応など

9（ 業 務 ）

（ 技 術 ）

KYC業務の共通化

ブロックチェーン/DLT

本人認証技術

生体認証

売買審査

AI

事務の効率化・自動化

RPAなど２－（４）．コンプライアンス（RegTech関連）②みずほ証券の事例紹介
営業員（リテール）のボイス・モニタリングの効率化
目的

顧客

・商品勧誘時のリスク説明の十分性確認・適合性・合理性に沿った営業姿勢の確認
・その他、法令違反の検知

音声データ

電話

音声認識エンジン
（AI）
テキスト化

営業員

テキスト
（全文）

要約エンジン（AI）
確認すべき部分を抽出

テキスト
（要約）

効率化・高度化の狙い（実現したいこと）現状

導入後

通話データの検索• モニタリング対象となる通話の特定（アプローチ履歴、電話データの検索作業）に時間がかる• 通話内容を可視化することで、テキストの流し読みやキーワード検索により、モニタリング対象を特定する時間が短縮できる

通話録音の聞き起こし• 通話全体を聴取しているため、聞き起こしに時間がかかる（関係のない会話部分も聴取）

・ テキストデータや要約機能(AI)が抽出した重要部分を確認することで、通話内容の確認時間が短縮できる

モニタリング
手法の高度化• ヒトが聞いて確認できる通話量に限界がある（サンプルベースでの抽出）• 要約機能(AI)やキーワード検索により、疑わしい通話を自動抽出することで、モニタリング対象を拡大できる

効果

今後の予定

・対象業務の業務時間が2～３割程度減少

・AIによる検知対象の拡大 ⇒ メール等のコミュニケーションツールの監査（不正、情報漏えい）
・AIによる検知精度の向上 ⇒ コンプラ分野は教師用データが少ない、判断基準が曖昧などが課題

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２－（４）．コンプライアンス（RegTech関連）②みずほ証券の事例紹介

左側に、音声認識結果（全文テキスト）をタイムライン表示



右側のコンプライアンスチェック対象発話の自動抽出結果を確認。内容に不明点があれば発話を右クリックし、該当発話およびその周辺を文字と音で確認することで、目視とボイスモニタリングを併用目的に合わせて、確認すべき事項を抽出（要約）

通話内容の音声認識結果がタイムラ
イン表示11

3．金融・証券市場におけるAI活用の進展と将来的な課題
 業者としての競争力強化の観点から、AI対応への取組みは必須の状況
 AI対応だけでなく、デジタル化（ペーパーレス化、テキスト化）も含めたデジタルイノベーションによる業務プロセスの改善・革新
 AIへの対応は、金融・証券市場だけでなく、わが国全体（産業・社会）に求められている大きな課題
 また、証券ビジネスに係る実務面やマーケットへの影響は、AIの本格的な浸透を見据えると、今後の検討テーマ

証券会社（伝統的な総合証券）
業務面• 既存業務運営の高度化・効率化（現在の業務運営からの抜本的見直しの観点も）システム面・コスト面• レガシーへの対応負担

マーケット・投資家

人材面• AI対応を担える人材育成・採用（AIの特性を理解）
外部との連携• オープンイノベーション（ベンチャーや大学との連携）
顧客対応• データ活用や新たなビジネスモデル

・データ・技術の進展

規制・海外動向マーケット• 金融システム（オルタナティブ
データとボラティリティ）データ• IoT、プラットフォーマーによるデータ集積

投資家• リサーチニーズ、パッシブ運用• 個人向け運用サービス

技術の進展• 分析系などさまざまツールの進化と広がり• 認識技術の向上（音声など）

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規制動向
• 業規制（機能別・横断法制など）• 個人情報保護関連（社会的な意識の高まりと規制強化の動き）
海外動向• GDPR、AI法• 国際的規制（FATFなど）

［留意事項］
本資料は、東京大学公共政策大学院「金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム」での討議資料として使用されることを唯一の目的に作成されたものであり、特定の取引等を勧誘するものではなく、みずほ証券との今後の何らの取引等の実現を保証するものではありません。また、本資料に記載されている意見等は、筆者の個人的な意見等であり、みずほ証券の意見等ではありません。
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