学習型AIネガティブニュースラベリングシステム「NAIS」の実用化に向けた取り組みについて

三菱UFJ信託銀行株式会社（東京都千代田区、取締役社長 長島 巌、以下 当社）は、株式会社MILIZE（東京都港区、代表取締役社長 田中 徹、以下MILIZE）と共同で、ニュースベンダー等、複数の情報ソースから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を活用して特定の情報の抽出および優先順位付けを行う、学習型AIネガティブニュースラベリングシステム（News AI Searcher、以下NAIS）を開発し、当社の市場運用業務におけるニュース分析、デューデリジェンス（評価）業務において活用しています。
2024年4月からの実用化（外部へのサービス提供）に向け、金融機関を中心にNAISの無償お試しサイトを2024年1月から提供すべく、ご案内を開始します。

１．背景

当社では、市場運用業務における投資意思決定の際のデューデリジェンスにおいて、ネガティブニュースを活用しています。
複数の情報ソースから日々配信される大量のビジネス関連情報の中から、投資判断やデューデリジェンスに影響を与え得る重要なネガティブニュースを抽出し、分析・吟味するプロセスに関しては、兼ねてより業務効率性の観点で課題認識がありました。
そこで、当社は、MILIZEと共同でネガティブニュースの抽出および分析作業の効率化に資する新たなシステムを2022年7月に開発しました*1。


　　

*1 2022年7月4日プレスリリース

「AI 活用によるネガティブニュース記事ラベリングシステムの共同開発について」

https://www.tr.mufg.jp/ippan/release/pdf_mutb/220704_1.pdf

２．本システムの概要と特徴

NAISは、ニュースベンダー等の複数の情報ソースから配信される様々なビジネス関連情報から、AIを活用し、重要なネガティブニュースを抽出するだけでなく、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をお客様の意向に沿ってラベリング（優先順位づけ）することが可能です。

ニュースベンダーは、LSEG Data & Analytics、時事通信社の大手2社と契約締結しており、日系、欧米系ニュースをカバーしています。このような豊富な情報量といった特徴を含め、以下のような特徴を有しています。

３．実用化に向けた取り組みについて

今後、ニュースデータは高まる地政学リスクなどを背景に様々なビジネスシーンで利活用していくことが重要になり、実務担当者のニーズを起点に開発したソリューションであるNAISは、金融機関を中心に幅広く利用いただけるものと考えております。2024年4月からの実用化（サービス提供）に向けて、主に金融機関を対象としたNAISの無償お試しサイトを2024年1月にオープンする予定です。

NAISを通じて、当社が持つソリューションや知見を幅広く提供し、お客さまの多様なニーズにお応えして参ります。