Project from Social Implementation
aSSe22（アセッツ）
プロジェクト
サイエンスによる情報の非対称性の解消
aSSe22（アセッツ）は、ポートフォリオのように専門性が多様に分散化されたメンバーたちにより「サイエンスによる情報の非対称性の解消」を目指し続ける、金融×AIのプロジェクトです。
映画”Money Ball”では、感性や勘が主流な野球で、統計の専門家が選手をデータで分析して勝利に導いたストーリーが描かれています。金融業界では1980年代にアメリカでロケット・サイエンティストが金融に科学的手法を持ち込み、それ以降、従来の嗅覚や経験による投資が一変しました。このように、門外漢が持ち込んだ科学的手法は、従来の経験則に基づいた判断が主流の分野に大きなゲームチェンジを起こしてきました。
一方、金融が専門でないメンバーのアイデアは、金融の現場にとってはナンセンスにみえてしまい、実装まで至らないこともあります。aSSe22では、金融が専門でないメンバーのアイデアを、金融の専門家が現場に実装できる技術に昇華させることで、今までにない新しい切り口で金融とAIとのコラボレーションを目指します。さらに、AI・物理・統計・e-コマース・生物学など多様な専門性のメンバーが集まることで新たな視点を生み、従来の金融的手法や、一分野の専門家だけでは気づき得ない視点での研究を進めています。
プロジェクト事例
世界最大の公的年金基金GPIFにおけるAI活用プロジェクト
パンデミックに端を発した「コロナショック相場」において”Resembler”が検知した既存委託先の運用行動の変化を分析。また、”Resembler”を更に発展させ、運用機関の選定における試験活用を実施。本件は特に海外で高く注目され、日系企業・非金融機関として初めて海外メディアより複数回受賞しました。
https://www.sonycsl.co.jp/news/11382
自然言語処理技術を応用したSDGs債の判定
自然言語処理技術を応用した事業債のSDGs債判定に関する野村證券株式会社との共同研究。SDGs債の判定を定量化、精緻化しながら、投資対象のユニバース拡大を両立しました。
https://www.sonycsl.co.jp/news/12154
GFINにおけるGreenwashing検知実証実験
イギリスの金融庁が主催し、数十か国の金融当局が参加しているThe Global Financial Innovation Network (GFIN)において、Greenwashに関するイベントTechSprintに参加しました。GFINの優先課題である環境・社会・ガバナンス（ESG）と持続可能な金融に対応するため、金融サービスにおけるグリーンウォッシングのリスクにより効果的に取り組み、欧州やイギリスで投資を行っているファンドが各規制に準拠する形でESG投資を行っているかを評価するモデルのプロトタイプについて発表しました。
https://www.sonycsl.co.jp/news-articles/2023/10/02/14882/
金融庁サステナブルファイナンス有識者会議における国内ESG投資信託の責任投資手法の試験的分類
政策立案のためには国内ESG投資信託に関する現状把握が必須となります。これら国内ESG投資信託がどのような責任投資手法を用いているか、人知を介さずに解釈可能なモデルを用いた試験的分類結果について報告しました。
https://www.fsa.go.jp/singi/sustainable_finance/siryou/20250527.html
ソニー銀行における顧客対応業務での生成AI活用
カスタマーセンターでのお客さまからの問い合わせメールへの対応業務における、回答作成の迅速化、回答品質の平準化などの課題解決に生成AIを活用できるか検証および技術開発を進め、正確性の担保が必要となる銀行業務において、生成AIのハルシネーション（AIが事実に基づかないもっともらしい嘘を生成する現象）対策が課題となる中、ハルシネーションを回避した生成AI活用が可能な仕組みを構築しました。
https://www.sonycsl.co.jp/news-articles/2024/09/05/16598/
データサイエンス in ファイナンス
国際基督教大学（ICU）と協力し、金融業界におけるデータサイエンスの活用について学ぶ、短期プログラムを実施しました。公的制度ないし政策の立案および運用にいかにテクノロジーを適用するについて、ビジョン、理論から実践に関する講義および演習を行う、ユニークなプログラムです。