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金融×自然言語処理の領域では、市況や材料に関するニュースから株価の行く末を占うなどの分析が盛んに行われています。有価証券報告書に対して単語極性判定（ポジティブ・ネガティブワードの判定）を行い株価予測するといった分析の事例はいくつか報告されています。ただし、ポジティブワードが多ければ株価も上昇するといった相関があるわけではありません。単に単語の極性を判別するのではなく、株価の上昇・下降に影響を与えたワードや文章を過去のデータから学習する必要があると考えています。弊社では社内PoCの一環で、有価証券報告書と株価を学習データとして用いて、株価に影響をあたえる文章を抽出する取り組みを実施したので共有したいと思います。

こんにちは。開発チームの細川です。近年、AIで出来ることが増え、AIが利用されるシーンはますます広がっています。それに伴い、予測結果の判断根拠の説明が必要になるケースも増えています。例えば、医療診断など予測結果が重大な影響を及ぼす場合や不正取引の金融庁報告など報告内容に判断根拠を記載する場合などです。

Deep Percept及びグループ会社のシンプレクスは、10月8日（木)～9日（金）にオンライン開催される日本金融通信社主催の「FIT2020 online（金融国際情報技術展）」に、ゴールドスポンサーとして出展します。 今回のブログでは以下、3プログラムのセミナーの概要をご紹介します。 1.次世代保険システム ～「マイクロサービス」導入事例のご紹介～、2.「DX革新」システム基盤の概念を超えたビジネスを加速させる新しいクラウドサービス、3.金融DX with AI ～AIを活用した金融機関における真のDXとは～※本セミナーは金融機関限定セミナーです。セミナーへの参加は登録制ですので、ご興味がある方は事前にご登録をお願いします。

Deep Percept開発チームの久保です。この記事では、Kaggleのコンペティション "Abstraction and Reasoning Challenge" に参加した経験を紹介します。最終結果は914チーム中9位で、金メダルを獲得できました。