資金調達データ
- 配信日2025年1月28日 11時00分
ニュースの概要
ガレージバンク株式会社は、上智大学と提携し、生成AIや非構造化データを活用した新しいリスク評価モデルの開発に取り組むことを発表しました。この新たなモデルの開発は、同社が提供するモノ資産の管理・活用アプリ「cashariの」ユーザー利便性向上を図るため、さらに重要です。具体的には、従来の機械学習モデルでは捉えきれなかった顧客の特性や外部要因をより詳細に分析することで、リスク評価の精度向上を目指します。
本プロジェクトは、ガレージバンクがこれまで運用してきたリスク評価モデルの強化を目的としており、商業的なリースバックサービスにおける安定的なサービス提供を支えるものです。生成AIと非構造化データ解析により、より精密で包括的なリスク評価に取り組むことで、他の金融関連サービスへの展開も視野に入れています。この取り組みは、データサイエンスを通じて新たなビジネス成果を生み出そうという上智大学の意向とも合致しています。
参考にすべきポイント
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生成AIと非構造化データの活用: ガレージバンクは、生成AIや非構造化データを用いることで、従来の機械学習によるリスク評価を超える新しいアプローチを模索しています。非構造化データとは、定量的なデータだけでなく、テキストや画像など、多様な形式のデータを指します。このデータを効果的に活用することで、より多面的なリスク評価が可能になります。
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与信判断の強化: 新しいリスク評価モデルは、年齢や性別、職業などの基本的な情報だけでなく、ユーザーの行動特性や外部要因を総合的に分析することによって、与信判断力を高めることを目指しています。このアプローチにより、今後のビジネスシーンにおいてより適切なリスク評価が可能となるでしょう。
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産学連携の重要性: 上智大学との提携により、学術の知見と実業のニーズが結びつくことで、より優れた技術やモデルの開発が促進されます。このような産学連携の例は、他の企業や業界でも参考にすべきです。実際のビジネス課題に対して学術的なアプローチがどのように貢献できるのかを検討することが重要です。
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将来の展望: 本プロジェクトは、借入・返済を必要としない新たなファイナンスサービスである「cashari」を進化させる基盤になるとともに、他の金融サービスへの応用可能性も示唆しています。将来的に、リスク評価モデルが他の事業領域にも波及することで、企業の財務戦略において重要な知見を提供することが期待されます。
活用する方法
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リスク評価の見直し: 経営者や経理・会計担当者は、ガレージバンクが導入する新しいリスク評価モデルの原理と利点を研究し、自社の与信判断におけるアプローチを見直す必要があります。特に、生成AIや非構造化データの活用方法を導入することで、より正確なリスク把握が可能になるでしょう。
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データ分析基盤の整備: 自社のデータ分析基盤を整備することも重要です。生成AIを効果的に活用するためには、データの収集・整理・解析のフローを構築することが求められます。特に、非構造化データの分析が可能なツールやプラットフォームを導入することで、リスク管理に対する視点が大きく変わります。
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従業員教育の強化: 新しい技術やモデルを導入するにあたり、従業員への教育が不可欠です。特にAI技術やデータ解析の基本的な理解を共有することで、リスク評価の重要性を組織全体で意識することができます。研修やセミナーなどを通じて、従業員が新しいアプローチを理解し、活用できる環境を整えることが大切です。
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パートナーシップの強化: 他の企業や学術機関との連携を模索することも良策です。ガレージバンクと上智大学のような産学連携の成功事例を参考に、自社のビジネス課題に合ったパートナーを見つけ、新しいリスク評価やビジネスモデルの開発を促進することが期待されます。このような協力関係により、自社の競争力を高めることができます。
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顧客へのメリットを伝える: 新しいリスク評価モデルの導入により、顧客にどのようなメリットを提供できるのかを明確化し、その情報をしっかりと伝えることが重要です。顧客に対して分かりやすいメッセージを発信し、新たなサービスや商品の提供によって、顧客との信頼関係を築くことが可能になります。
このように、ガレージバンクと上智大学の実施する新たなリスク評価モデルの取り組みを通じて、企業はリスク管理の精度を高め、より良い経営判断を行うことができるのです。
ガレージバンク、上智大学と連携し、生成AIや非構造化データを活用した新たなリスク評価モデルの開発に着手適切なリスク評価により、ユーザーの利便性向上を図るガレージバンク株式会社2025年1月28日 11時00分422モノ資産の管理・活用アプリ「cashari（カシャリ）」を提供するガレージバンク株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：山本 義仁、以下「ガレージバンク」）と上智大学（所在地：東京都千代田区、学長：曄道佳明）は委託研究契約を締結し、生成AIや非構造化データを活用した、新たなリスク評価モデルの開発に着手したことをお知らせします。適切なリスク評価によりユーザーの利便性向上を図るほか、リスクを事前に検知する手法を確立し、他の金融関連サービスへの展開も目指します。
本委託研究の背景と目的
ガレージバンクは「cashari」を通じ、個人の方が所有する動産資産を対象としたリースバックサービスを提供しております。安定的なサービス提供においては、適切なリスクコントロールによる利用促進が重要であり、ガレージバンクではこれまでも機械学習によるリスク評価モデルを開発し運用していますが、与信判断力をより一層強化すべく、今般、生成AIや非構造化データを活用した新たなリスク評価モデルの開発に着手いたしました。本委託研究を実施する、上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラム百瀬研究室は、データサイエンスによりビジネスシーンでの新たな成果の創出や事業化を追求しており、これまでも産学連携における生成AIの活用や新たなフレームワーク等の開発実績を有しています。
本委託研究では、従来の機械学習によるアプローチでは捉えきれない事象を、生成AIや非構造化データを活用し分析することで、与信判断における精度の向上を目指します。具体的には、年齢・性別・職業といった定量的なデータ解析のみならず、ユー
出典 PR TIMES
