編集部からのお知らせ
(記事集)ニューノーマルで伸びる業界
「ニューノーマルとIT」新着記事一覧

野村證券、データ分析用AIで大量の業務データ処理とシステムテストを効率化

NO BUDGET

2017-05-18 07:00

 野村證券は、機械学習要素技術と高速化技術を活用したデータ分析用の人工知能(AI)を6月に導入する。これを手掛ける富士通が発表した。

 データ分析用AIは、富士通研究所が開発した機械学習要素技術と高速化技術をベースにしている。野村證券と富士通が同AIを事前検証した結果、数千万~数億件規模のレコードから、数十件程度をいつもとは違うパターンに分類でき、そのうちの数件は有識者でも気づくことができなかったパターンとして新たに発見するに成功した。

 同AIは、事前の予習を行うことなく自律的に分析を行い、データを投入するだけで正常パターンと、「いつもと違う」(アノマリ)パターンに分類する。そのため、証券システムやそれ以外の各種手入力業務や社内事務処理など日々記録、保存されていくデータの品質を向上させるとができる。


データ分析用AIの学習プロセス

 従来のデータの品質担保手法では、入力時の人為的なミスや、いつもと違うデータの発生傾向を把握することに限界があった。大量の業務データは人手による全件確認が難しく、通常のシステムチェックでも網羅しきれないケースがあったという。

 さらに日々の「いつもと違う」パターンを高速に検知することで、新たな気づきを有識者のノウハウとして蓄積し、継続的にデータ品質および分析精度の向上を進められるというメリットもある。

 また、システムテストの際のテストケース作成でも、日々発生している業務データを自律的に学習させて、新たなデータパターンをテストケースに反映することができるようになる。これまでのテストケース作成は有識者のノウハウに依存していたが、今後は必要性の高いデータパターンを網羅的に自動的に抽出でき、不要なデータパターンを省いて効率的なテスト検証を実施できる。

 野村證券では、今後、適用するシステムの範囲を拡大していく予定。富士通は、同技術を他業種へ提供していくことを予定している。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

特集

CIO

モバイル

セキュリティ

スペシャル

ホワイトペーパー

新着

ランキング

  1. 運用管理

    ファイルサーバ管理のコツはここにあり!「無法状態」から脱出するプロセスを徹底解説

  2. クラウドコンピューティング

    社員の生産性を約2倍まで向上、注目の企業事例から学ぶDX成功のポイント

  3. コミュニケーション

    真の顧客理解でCX向上を実現、いまさら聞けない「データドリブンマーケティング」入門

  4. ビジネスアプリケーション

    デメリットも把握しなければテレワークは失敗に?─LIXIL等に学ぶ導入ステップや運用のコツ

  5. 運用管理

    ニューノーマルな働き方を支えるセキュリティ-曖昧になる境界に変わらなくてはならないデータセンター運用

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNet Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]