Q1プロジェクトにおける
あなたの役割とは？

AI開発チームのリーダーとして、AIの開発並びに、AIを金融機関様に継続的に使っていただくためのシステム開発を担当しました。PoCにも参加し、商用化に向けた要件検討を実施しました。

PoCである程度の仕様が固まり、PoBが行われる傍らで、パブリッククラウドプラットフォームであるAWSを採用したシステム構成になることが決定しました。それに伴い、AWS環境下での仕様の再検討をはかりつつ、AIの開発工程に取り組みました。

そのなかでも、特にAWSの各種サービスをフル活用し、将来サービスを利用するお客様の事情に合わせたデータの利用など、自社用の「資金ニーズ予測AI」を自動で開発できる機能の基盤設計に関わりました。この機能が、サービスの横展開に貢献することができるものになります。

Q2プロジェクトのなかで感じた
“BORDER”とは？

AWSを利用した開発経験があるプロジェクトメンバーが少ないことがBORDERでした。そのような中で、前例のないAI開発の自動化基盤を勧めなければならないという、「はじめて」が何重にも積み重なっていたことが課題でした。

必要となる知識を吸収・体系化し、説明できるレベルに持っていく必要がありましたが、クラウドサービスはアップデートも頻繁に行われるため、継続的に知識を蓄えていくこともなかなか大変でした。

自分たちだけでは課題解決が困難に感じるようになったため、「APN Ambassadors」の称号を持つ社内の有識者の力を借りたり、AWSとのコミュニケーションを重ねたりすることで克服をはかりました。

Q3“BORDER”を超えたと
感じた瞬間は？

答えがないなかで、関係者を交えながら仮説検証を繰り返し、最適を探る作業が続きました。そのうちに、「これだ」と納得できる最適なアーキテクチャがみえはじめ、その時にBORDERを超えつつあることを感じました。

AIの精度を高めるためには、信用金庫様内にある様々な種類のデータの中から、予測を行うために適切なデータを選定して学習させる必要があります。その際に当社の信用金庫担当者がもつ信金業務に関する深い知識や経験が活かされ、適切なデータを目利きできたことで、変数選択や予測モデルの決定をアルゴリズムに任せ自動作成したAIモデルであっても十分な信頼性を担保することができました。

これまでNTTデータが培った技術や経験、知識がBORDERを超える鍵になったと感じました。

Q4これからチャレンジしてみたいことは？

信用金庫や信用組合などの地域共同金融機関にとどまらず、地銀をはじめとした他の業態へのサービス展開を想定しています。また、サービスの範囲においても、現状の融資に関する成功可能性を算出するものだけではなく、たとえば融資に関しての可否を判断するような与信に絡むものなど、さらに高い精度のAIのリリースも視野に入れています。

そのような状況の中、短時間・低コストで、精度の高いAIを開発していく技術を磨き、金融機関が企画や提案などの収益に直結するクリエイティブな業務、まさに人間が担うべき業務により多くの時間を使えるようにするのが、今後のチャレンジのテーマと言えます。言語をデータ化して蓄積し、AIで分析して日常業務の効率化に活かせないかなど、様々な構想が生まれていますので、AI開発のスペシャリストとして活躍できればと考えています。