時事通信のニュースを活用して構築したニュースラベリングシステムで、 年間11,000時間超の業務効率化を実現。

堀川さん：News AI Searcherは学習型AIを搭載したネガティブニュースラベリングシステムです。日々、大量に配信される様々なビジネスニュースからネガティブニュースを抽出し、AI を活用して優先順位付けを行うツールです。

News AI Searcherは、ニュースベンダーや監督当局など、複数の情報ソースから重要なネガティブニュースを抽出・収集することができます。また、お客様自身で学習させることができる汎用性のある学習型AIを搭載し、国内外の豊富なニュースに対して、お客様の意向に沿ったラベリング、優先順位づけを行うことが可能です。

当社とAIベンチャーのMILIZE社で共同開発し、2024年5月から外販を開始しています。

堀川さん：当社市場部門では、有価証券等の投資運用業務の意思決定や、取引先のデューデリジェンス業務において、様々なネガティブニュースを活用しています。

但し、日々の大量のニュースの中から重要なニュースを抽出・分析するプロセスには、多大な労力がかかっていました。

その課題を解決するため、AIを活用したニュースラベリングシステムであるNews AI Searcherを開発し、結果、年間11,000時間超の業務効率化を実現しました。

News AI Searcherの開発により、我々がウォッチしておきたい1千社近い取引先のネガティブニュースを日々モニタリングするという、これまで不可能であった新たな業務プロセスを実現しています。

橋本さん：現在、世の中ではフェイクニュースなども多く出回っていますが、News AI Searcherは、投資判断やデューデリジェンスに利用するため、正確なニュースだけを搭載したいと考え、時事通信社のニュースを利用させていただいています。また、News AI Searcherのコンセプトにいち早く賛同いただき、ニュースの二次配信を許可いただいたことも大きな理由です。

橋本さん：時事通信社のニュースは、ニュースソースとしての信頼性が厚く、また、国内外の幅広い分野のニュースを扱っておられ、そして何よりニュースがコンパクトでわかりやすいという印象があります。日々、ニュースを確認する業務においては、コンパクトで分かりやすいということは、大きなメリットです。

橋本さん：地政学リスクの高まりを受け、コンプライアンス、特にアンチマネーロンダリングにおいて不芳情報の確認は重要になっています。

金融庁の「マネー・ローンダリング及びテロ資金供与対策に関するガイドライン」においても、継続的顧客デューデリジェンスのプロセスで、不芳情報を評価に利用することが推奨されています。

更には、経済安全保障への関心の高まりを受けて、ニュースデータに対する分析は、今後様々なビジネスシーンで重要度が増していくものと想定されます。

そのためNews AI Searcherは、金融機関のみならず、事業会社にも幅広くご利用いただけるものと考えています。

これから多くの皆さまにご紹介させていただきたいと考えています。

橋本さん：時事通信社は現在幅広いニュースを扱っていらっしゃいますが、ユーザーさまからは、国内の特定の地域に密着したニュースも見たいという要望も多くいただいています。時事通信社の幅広いネットワークにより、こうした地方紙のニュースなどの導入も、今後一緒に検討していければと考えています。