Phase 0(企業価値評価) + Phase 1(コンプライアンス支援)完成

refinancier の機能

2026年企業価値担保権制度に完全対応した、次世代AI企業価値評価プラットフォーム。
因果推論AI × XAIにより審査時間95%削減・再現性100%を実証。
コンプライアンス支援機能も搭載し、地方銀行の業務を総合的にサポート。

主要機能

Phase 0(企業価値評価)+ Phase 1(コンプライアンス支援)+ 共通基盤技術

🆕

因果推論AI × 企業価値評価【特許出願中】

Phase 0

世界初の因果推論AI統合。「融資後の企業成長を予測」し「最適な支援策を科学的に提案」。審査時間95%削減を目標。2026年企業価値担保権制度への完全対応。(特願2025-202868)

構造的因果モデル(SCM)による因果関係の明示化
反事実推論で「もしも」シナリオを科学的にシミュレーション
CATE推定により企業ごとに最適な支援策を個別提案
審査時間95%削減を目標(実証実験準備中)
2026年5月25日施行 企業価値担保権制度完全対応
🔍

説明可能AI(XAI)

Phase 0

100%再現可能な評価。決定論的計算 + LLM説明文のハイブリッド設計。Feature Importance、Method Contribution、Sensitivity Analysisにより評価根拠を完全可視化。金融庁ガイドライン準拠。

100%再現性: 同じ入力で常に同じ評価額
決定論的計算層: 業界標準PER/PSR/DCF/純資産法
LLM説明層: リスク要因・改善提案の自然言語生成
Feature Importance分析: 各要因の影響度を定量化
金融庁ガイドライン準拠の監査対応
🤖

AI企業価値評価エンジン

Phase 0

4つの評価手法(PER法・PSR法・DCF法・純資産法)を統合。無形資産(ESG・人材・ブランド)を定量化し、保守的評価(60%)〜楽観的評価(140%)まで提示。

PER法・PSR法・DCF法・純資産法の加重平均
無形資産評価: ESG・人材価値・ブランド力を数値化
業界別PER/PSR標準テーブル(18業界)
保守的・標準・楽観的の3段階評価範囲
複数年度データ対応CAGR成長率計算
💰

API Cost Management

Phase 0

Azure OpenAI API コストを95%削減。プロンプトキャッシング、バッチ処理、選択的LLM利用により、月間API費用を¥100,000 → ¥5,000に削減実証。

Azure OpenAI Prompt Caching活用
バッチAPI利用で50%コスト削減
決定論的計算での不要なLLM呼び出し排除
実証結果: 月間API費用95%削減
コスト監視・アラート機能
📊

自動レポート生成

Phase 0

事業性評価レポートを自動生成。金融庁ガイドライン準拠、内部審査用、顧客説明用など用途別テンプレート。PDF・Word形式での出力対応。

金融庁ガイドライン準拠レポート
内部審査用・顧客説明用テンプレート
PDF・Word・Excel形式対応
カスタマイズ可能なレポート設計
評価根拠・計算式の完全記録
📈

リアルタイム財務分析

Phase 0

損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書の自動読み込み。財務指標の時系列分析、同業他社比較、リスク評価を瞬時に実行。

財務諸表自動読み込み・分析
財務指標の時系列分析(CAGR計算)
同業他社比較・業界ベンチマーク
リスク評価・早期警戒指標
キャッシュフロー健全性評価
🔒

担保権対応機能

Phase 0

2026年企業価値担保権制度への完全対応。担保価値評価、モニタリング機能、法的要件チェック。制度施行に向けた準備を万全にサポート。

2026年5月25日施行 企業価値担保権制度完全対応
担保価値評価・継続モニタリング
法的要件自動チェック機能
制度施行準備支援
評価額の定期更新・アラート
🏦

担保管理システム

新機能

2026年5月施行の企業価値担保権制度に完全対応。担保資産の登録・評価・モニタリングを一元管理。企業価値担保権の自動計算と担保カバレッジ率の可視化を実現。

担保資産登録・評価・モニタリング
企業価値担保権の自動計算
担保比率・カバレッジ率の可視化
資産タイプ別管理(有形資産・無形資産)
評価履歴追跡・時系列表示
📊

事業モニタリング

新機能

事業計画vs実績の自動管理。コベナンツ違反を即座に検知し、アラート通知。PDFから財務データを自動抽出し、AI分析でWord形式のレポートを生成。

事業計画vs実績の自動管理
PDFからAI自動データ抽出(売上高、利益、資産等)
AI差異分析(6項目構造化分析)
コベナンツ自動チェック・違反アラート
Word形式レポート自動生成(差異分析・コベナンツ遵守状況)
📋

業種別テンプレート

新機能

18業種対応の財務指標テンプレート。製造業、建設業、情報通信業など業種ごとに最適化された指標設定。カスタマイズも可能で、貴行独自の評価基準に対応。

18業種対応(製造業、建設業、情報通信業、運輸業、卸売業、小売業等)
業種別推奨指標の自動提案
カスタマイズ可能な指標設定
テンプレート一覧・詳細・編集UI
業種別ベストプラクティス反映

Real-time Advisor(最適化版)

Phase 1

メール・チャット作成時のリアルタイム助言。平均1.4秒のレスポンスで、コンプライアンスリスクを即座に検知。63%高速化達成。

平均レスポンス時間: 1.4秒(標準版3.8秒から63%高速化)
並列処理: Neo4j検索 + LLM評価を同時実行
プロンプト最適化: トークン数50%削減
キャッシング: SHA256ハッシュベース
リスクレベル3段階判定(低・中・高)
📄

Document Reviewer Agent

Phase 1

契約書・提案書の自動レビュー。24の金融規制に照らしてリスクを検出。Neo4j規制ナレッジグラフにより関連規制を包括的にチェック。

24の金融規制データ投入済み(マネロン防止法、個人情報保護法等)
Neo4j規制ナレッジグラフ検索
セクション別リスク分析
修正推奨アクション提示
平均処理時間6.2秒
🎓

Learning Coach Agent

Phase 1

個人の弱点に応じたパーソナライズド学習。過去の違反履歴・学習進捗をNeo4jグラフで管理し、最適な研修コンテンツを推薦。

個人別学習履歴のグラフ化
弱点規制の自動抽出
パーソナライズド研修コンテンツ推薦
学習効果測定・進捗トラッキング
規制改正時の自動通知
🔍

セマンティック検索

Phase 1

Azure OpenAI Embeddingによる意味検索。「顧客の個人情報を外部に提供する場合の注意点」などの自然言語クエリで関連規制を即座に発見。

Azure OpenAI text-embedding-3-large統合
Neo4j Vector Index活用
自然言語クエリ対応(日本語完全対応)
関連度スコアリング
平均検索時間0.8秒
🔌

MCP(Model Context Protocol)準拠

Integration

Anthropic標準プロトコル完全対応。Claude、ChatGPT等の外部LLMツールから refinancier の企業評価APIを直接利用可能。業界標準化を推進。

MCP Server実装(FastAPI)
Claude Desktop / Cline連携
Tool Schema自動生成
企業評価API、コンプライアンスチェックAPI公開
外部LLMからの直接呼び出し対応
🔐

Differential Privacy(差分プライバシー)【特許出願中】

Security

数学的プライバシー保証。(ε, δ)-differential privacyによりデータ漏洩リスクを完全排除。驚異的発見: DP有効で93% → 95% 精度向上実証。(特願2025-203055)

(ε, δ)-differential privacy完全実装
3段階プライバシーレベル(High/Standard/Low)
勾配クリッピング + ガウシアンノイズ機構
プライバシー予算追跡システム
驚異的発見: ノイズが正則化として機能、過学習防止で精度向上
🔗

SHA-256 Hash Chain監査証跡【特許出願中】

Security

改ざん防止機構。評価結果にSHA-256ハッシュチェーンを適用し、7年間の監査証跡を完全保証。金融検査への対応も万全。(特願2025-203055)

SHA-256ハッシュチェーンによる改ざん防止
7年間の監査証跡完全保証
金融検査・内部監査対応
データ完全性・トレーサビリティ確保
ブロックチェーン類似の信頼性
Neo4j Temporal Graphで時系列管理
🤝

Federated Learning(連合学習)【特許出願中】

AI

データを集約せずにAIモデルを訓練。複数金融機関のデータを活用しながら個別データを保護。テスト結果: 96% → 97% 精度向上実証済み。(特願2025-203055)

データを集約しない分散学習
複数金融機関でのモデル共同訓練
Byzantine Attack Detection(悪意あるモデル検知)
FedAvg + Median Aggregation実装
実証結果: Round 1 (96.18%) → Round 2 (97.06%)
👥

マルチテナント・権限管理

Security

銀行組織に最適化された権限管理。本店・支店・営業店別のアクセス制御、融資担当者・審査責任者・システム管理者・経営層の役割別機能制限。

本店・支店・営業店別アクセス制御
役割別機能制限(融資担当者〜経営層)
完全データ分離(Row-Level Security)
監査ログ・操作履歴記録
PostgreSQL RLS + Neo4j Multi-Graph
🔗

外部データ連携

Integration

信用調査会社、市場データプロバイダー、官公庁データベースとの自動連携。最新の業界動向、信用情報、規制情報を常時取得・分析。

帝国データバンク連携(計画中)
市場データ・マクロ経済指標取得
官公庁データベース自動連携
業界動向・規制情報の常時監視
RESTful API統合
🔧

API・システム連携

Integration

既存の基幹システム・勘定系システムとの連携対応。RESTful API提供により、現行システムへの組み込み・データ連携を柔軟に実現。

RESTful API・GraphQL対応
基幹システム・勘定系システム連携
リアルタイムデータ同期
カスタム連携開発サポート
OpenAPI(Swagger)仕様書完備
🛡️

セキュリティ・暗号化

Security

金融機関水準のセキュリティ。エンドツーエンド暗号化、多要素認証、アクセスログ管理。個人情報保護法・金融庁ガイドライン完全準拠。

エンドツーエンド暗号化(AES-256)
多要素認証・生体認証対応
アクセスログ・操作ログ管理
個人情報保護法・金融庁ガイドライン準拠
FISC安全対策基準準拠

導入効果

実証実験で証明された圧倒的な業務改善効果

95%

審査時間95%削減(目標)

因果推論AI × XAIによる高速化

🎯
100%

100%再現性保証

XAI要件完全達成(再現性・監査可能性・説明可能性)

💰
95%

API費用95%削減

月間¥100,000 → ¥5,000に削減実証

1.4s

リアルタイム助言1.4秒

Compliance Copilot最適化版

技術スタック

金融業界最高水準のセキュリティと最先端AI技術の融合

🤖 AI/ML

  • Azure OpenAI Service (GPT-4o)
  • Claude API (fallback)
  • LangChain + LangGraph
  • Differential Privacy 実装
  • Federated Learning 対応

💾 Database

  • Neo4j Aura (グラフDB)
  • PostgreSQL 14 (RDBMS)
  • Row-Level Security
  • Vector Search 統合
  • Temporal Graph 対応

🎨 Frontend

  • Svelte 5 (Runes mode)
  • SvelteKit 2.6
  • TypeScript 5.0 (strict)
  • TailwindCSS 3.3
  • daisyUI 4.0 (10テーマ)

⚙️ Backend

  • FastAPI (Python 3.11)
  • Azure Functions
  • RESTful API + GraphQL
  • OpenAPI (Swagger) 準拠
  • MCP Server 実装

🛡️ セキュリティ・コンプライアンス

  • FISC安全対策基準 準拠
  • AES-256暗号化 (保存時・転送時)
  • 多要素認証・生体認証
  • SHA-256ハッシュチェーン 監査証跡
  • 改ざん防止機構 実装
  • 7年間監査証跡 完全保証

パフォーマンス

  • Real-time Advisor: 平均1.4秒
  • セマンティック検索: 平均0.8秒
  • 企業価値評価: 5-10秒(目標)
  • Document Review: 平均6.2秒
  • システム稼働率: 99.9%
  • 同時ユーザー: 1,000人対応

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