生成AIの急速な進歩により、企業のAI活用は新たな局面を迎えている。しかし、AIの真価を発揮するためには、単なる技術導入ではなく、自社データの戦略的整備とビジネスコンテキストの適切な管理が不可欠である。本セッションでは、「AI Ready」なデータ環境の核となるデータカタログ管理の実践手法を解説。データカタログ活用の有無によるAI分析精度の違いをお伝えし、例としてDatabricksを用いた具体的な実装例もご紹介。セキュリティ対策も含めたAI時代に求められるデータガバナンスの要点から、成果創出に至る流れまで、データ活用戦略の全体像を示す。

新聞記事、決算短信や有価証券報告書には、原因・結果の対で記述されたテキスト上に現れる因果関係が存在する。これらの因果関係は、統計的因果推論とは異なり、書き手が認識した因果関係であり、統計的に因果関係らしさを測ったものではない。テキスト上に現れる因果関係をつなぎ合わせることで、因果チェーンを構築する技術を私は研究してきた。この因果チェーンは、書き手が認識した因果関係をつなぎ合わせたものであることから、書き手の思考の連鎖を示していると考えることができる。この思考の連鎖には、人間が無意識に知覚する情報が含まれていると考え、これを指数化する研究を進めてきた。作成した指数をナラティブインデックスとして扱い、このナラティブインデックスがどのような情報を持つかを分析した研究を報告する。

上場企業が毎年公表する適時開示は、年間で15万件、100万ページを超える。これらは投資家や企業関係者にとって極めて重要な情報であるが、その量は膨大であり、人力で全てを読み解くことは現実的に不可能である。JPXグループは、こうした膨大な情報の中から生成AIを活用して価値ある情報を効率的に抽出し、これまで埋もれていた魅力的な上場会社にも光を当てる新たなデータサービスの開発に取り組んでいる。企業分析レポート自動生成や非構造化データの構造化、自然文・ベクトル検索など、AI技術を活用した最新事例と今後の展望を具体的に紹介する。

AI活用が高度化する一方、金融機関は非構造化データの急増やデータサイロ、説明責任、さらに量子耐性への移行準備といった複合課題に直面している。本セッションでは、DSPMによるデータ可視化とリスク管理、暗号化・鍵管理基盤によるクリプト・アジリティ（暗号方式の柔軟性）、PQC移行に備えたクリプト・インベントリ（暗号資産の棚卸し）の実践を解説。AI時代のデータエコシステムを金融業務へ確実に実装するためのアーキテクチャと運用指針を提示する。

生成AIの登場により、非構造化データを中心とするオルタナティブデータの活用が急速に進展している。本セッションでは、オルタナティブデータ推進協議会が主催し、11社のデータプロバイダーがデータを提供したハッカソンにおいて構築されたデータ分析基盤の事例を紹介する。そのうえで、ハッカソンの上位チームのレポートをもとに、AI x オルタナティブデータ活用の未来と、最終的にオルタナティブデータの活用によりどのような投資・運用手法が有り得るかを考察する。

生成AIの進化を受け、多くの金融機関でRAGを活用した社内検索・ナレッジ活用が進んでいる。一方で、専門タスクへの応用時の性能限界、出力品質のばらつき、信用情報やインサイダー情報といった機微データの扱いなど、RAGだけでは解決できない課題も顕在化している。本セッションでは、金融固有の要件に最適化した「自社専用LLM」を構築する意義と実現方法を解説する。LLMをフルスクラッチ開発できるPreferred Networksの知見をもとに、専用モデルの効果や構築プロセス、最新動向について、実践事例を交えながら紹介する。