三井住友銀行様が重視する経営理念の一つが「お客さまに、より一層価値あるサービスを提供し、お客さまとともに発展する」こと。この理念の実現に向けて、さらなるお客様対応力を強化すべく、ビッグデータの活用をはじめ様々な取り組みを行っています。

そうした取り組みを推進するのがシステム統括部 情報活用推進室です。「情報を有効活用するには、その前提として扱う情報を適正に管理するガバナンス整備が大切です。」と三井住友銀行の池田 大氏は話します。

そこで同行では営業職員が作成する文書の中に厳格に管理すべき重要情報が含まれているかを即座に判定する仕組みを整備しました。

対策としては一定の基準に沿って「システムによる自動判定」によるチェック体制を実現しています。ただ、単に特定のキーワード等が含まれているかどうかによる判定方式では本来は管理不要の情報でも、文章の中に該当するキーワードが含まれていると、自動的にアラートの対象になってしまいます。逆に、本当は厳格に管理すべき情報なのに、表現の違いにより対象から漏れてしまう可能性があります。
「そのため、文書の内容を正しく理解し、管理の対象にすべき文書かどうかを漏れなく識別できる仕組みが求められていました」と池田氏は述べます。

「情報ガバナンス強化ソリューション」では、同じ意味を持つ２つのテキストを認識するテキスト含意認識を活用しています。例えば「洪水」に関する情報を抽出したい場合、従来のキーワードマッチング方式では「洪水」という単語や関連するキーワードを辞書登録しておく必要があります。一方、「川が溢れる」「川が氾濫」なども実質的には洪水を意味する表現もたくさん存在しますが、このような表現を漏れなく登録することは現実的に困難で、それが検知漏れの大きな要因になります。これに対し、テキスト含意認識技術は「洪水」と「川が溢れる」「川が氾濫」などが同じ意味と認識できるため、表現に左右されない高精度な文書検出が可能となります。

今回の案件はコンプライアンス対策強化のため、厳格管理の対象となる情報を漏れなく検出することが求められました。正式導入に向けてのPOCでは過去3年間の文書データをもとに、この要件達成のためのチューニング作業を実施しました。

最も工夫したのは、検出漏れをなくすための単語やフレーズの重みづけです。POCを進めていく上で、厳格管理対象の文書の多くは比較的容易に検出できたのですが、ごく一部に漏れやすい文書が存在することが分かりました。その原因は二つあり、一つは、実質的に同じ意味と扱うべきであっても、異なる表現である場合に、期待した通りに単語やフレーズに適切な重みが付かないために検知漏れとなってしまう場合です。これはテキスト含意認識技術をベースに、意味の同一性を捉え、意味に対して重みをつけることで解消できました。もう一つは、文書の一部に厳格管理対象の情報を含む場合です。この場合は、全体の大半を占める管理対象外の内容の影響が強く、検知されにくくなる問題があります。これを解消するための重みづけには、NEC独自の知見・ノウハウが活かされています。

この技術やノウハウを活用することで、ビッグデータの中から検知すべき情報を的確に捉えることができます。そのような情報を束ねることで、様々な予兆や傾向を把握できるようにもなると考えています。例えば、リスク管理だけでなく、潜在的な市場ニーズを発掘しビジネスチャンスの拡大につなげるなど、新たな価値創出を図ることも可能になると思います。

今回のように研究者自らがお客様のもとに伺って作業することはあまりなかったのですが、システムを実用的なものにしていくには、実データでの検証が必要不可欠です。今回実データをもとに、業務部門のニーズを踏まえての対応を実施できたことは、研究者として非常にいい経験になりました。

今後はこの経験を活かし、コア技術であるテキスト含意認識の性能強化を図るとともに、研究者のノウハウをシステマティックに反映する自動チューニングの仕組み作りを推進し、ビッグデータからの新たな価値創出に貢献したいと考えています。