年間コスト削減
審査時間95%削減効果
ROI
投資対効果（初年度）
再現性・監査対応
XAI + 改ざん防止監査証跡
データ外部共有
連合学習でプライバシー保護
大企業ポートフォリオの可視化を強化
ニュース分析・市場データ連携で、与信判断をリアルタイムに
バリューアップ示唆エンジン
上場企業を自動検出し、Yahoo Finance連携で時価総額・PBR・株価を取得。大企業ポートフォリオのバリューアップ機会を即座に可視化。
ニュース分析 - 不祥事検出
Google News連携で大企業のニュースをリアルタイム分析。粉飾・不正・スキャンダルを即座に検知し、与信判断を強化。
LLM戦略優先度分析
財務・市場・ニュースを統合し、LLMが戦略の優先度を1-5で評価。グループ全体の投資判断を科学的に支援。
上場企業リスク分析を大幅強化
M-Score・Z-Scoreで大企業ポートフォリオのリスクを可視化
マルチパースペクティブ・リスク分析
EMR（利益操作リスク）/BR（倒産リスク）/BDR（経営悪化リスク）の3視点から統合リスク評価。大企業ポートフォリオのリスクを可視化。
M-Score時系列異常検知
Beneish M-Scoreを最大10期分時系列分析。上場企業の粉飾リスクを早期検知し、与信判断を強化。
上場企業銘柄コード対応
東証プライム・スタンダード・グロース全3,800社+に対応。4桁コード・新アルファコード両対応。
業界別リスク特性分析
18業種それぞれのリスク特性を考慮。業界ベンチマーク比較でポートフォリオ分析を高度化。
Z-Score倒産予測
Altman Z-Scoreで上場企業の倒産確率を算出。Safe/Grey/Danger Zone判定で早期警戒。
メガバンク向け機能
グループ経営に最適化された Privacy-First AI
連合学習（Federated Learning）【特許出願中】
グループ会社間でデータを共有せずにAIモデルを訓練。テスト結果: 96% → 97% 精度向上実証済み。プライバシー保護とデータ活用を両立。
Differential Privacy【特許出願中】
(ε, δ)-differential privacyによる数学的プライバシー保証。驚異的発見: DP有効で93% → 95% 精度向上。データ漏洩リスクを完全排除。
SHA-256 Hash Chain監査証跡【特許出願中】
評価結果・AI判断にハッシュチェーンを適用。7年間の監査証跡を完全保証。金融庁検査・内部監査への対応を強化。
因果推論AI × 企業価値評価
反事実シミュレーション・CATE推定により「融資後の成長予測」を実現。メガバンク規模での与信判断精度を向上。
グループ横断ナレッジグラフ
Neo4jでグループ全体の規制・顧客・リスク情報を統合管理。サイロ化を解消し、シナジー創出を加速。
コンプライアンス統合監視
グループ全社のコンプライアンスリスクを一元監視。Real-time Advisor (1.4秒) で即座にリスク検知。
活用シーン
グループ与信管理
銀行・信託・証券・カード会社の与信データを連合学習で統合。個別データを共有せずに、グループ全体の与信モデル精度を向上。
規制対応の一元化
グループ全社の規制遵守状況をNeo4jナレッジグラフで統合管理。規制変更の影響範囲を即座に可視化。
M&A・ストラクチャード案件
因果推論AIで買収後の企業価値変動をシミュレーション。反事実分析により、最適なストラクチャーを科学的に提案。
AIガバナンス基盤
全AI判断の監査証跡をSHA-256ハッシュチェーンで記録。7年間の保管義務に対応。検査官への説明責任を担保。