AI活用事例シリーズ【デジタルMATSUMOTOの考察（2023/10/28）B評価】みずほ証券、生成AIが債券の買い手探し 脱「勘と経験」：日本経済新聞
AI活用事例シリーズということで、本日は金融業界での生成AIユースケースに係るニュースへの考察です。
リアル松本は得意な業界ではない（いつも同僚にフォローしてもらっている）ので、金融業界の方が見たら浅い考察になってしまっているかも・・・
（弱点も再現できているということかもしれませんがw）
とはいえ、若干デジタルMATSUMOTOに補足を行ったため、B評価としています。
デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事は日経さんをご覧いただけましたらと。
デジタルMATSUMOTOの考察
先端テクノロジーであるAI（人工知能）の活用が証券業界において進んでいる現状を踏まえると、その活用方法や扱いについての課題が見えてきます。AI技術の進歩は顧客対応や商品の選定における業務効率化に寄与していますが、同時にAI導入によるリスクも存在します。
みずほ証券が導入した生成AIは、過去の取引データを基に予測モデルを作成し、最適な投資家をピックアップするというものです。このシステムは、金融業界が厳しい状況に置かれている中で、新たな収益機会を生む一方で、一部ではAIの活用による人間の判断力や対面営業の価値が薄れるとの懸念も生まれています。
AIの活用による効率化は、業界全体の競争力向上に寄与しますが、それは「人間の役割」を置き換えるものではないという視点が必要です。AIはあくまでツールであり、その活用が人間の判断を補完するものであるべきです。AIによる分析結果をどのように解釈し、どのように行動に移すかは、人間の判断と経験に依存します。
また、AIの透明性の確保も重要な課題となります。AIは学習データから予測モデルを生成しますが、その過程はブラックボックス化されがちであり、どのようなデータがどのように学習されたかを開示することで、AIの信頼性を向上させる必要があります。
一方で、AIの活用は新たな倫理的課題も生み出しています。AIの判断による差別や偏見の問題、プライバシーの侵害などが挙げられます。これらの問題に対応するためにはAIガバナンスの強化が求められます。⭐️リアル松本が追記）AIサービスの予測傾向やステークホルダーのフィードバックを継続的にモニタリングして、適切なアップデートを行うことが求められます。
先端テクノロジーであるAIの活用が社会全体に広がる中、その利用のあり方やルール作り、倫理的課題への対応など、多くの課題が立ちはだかります。しかし、これらの課題を解決することで、AIは更なる効率化と新しい価値を創出する可能性を秘めています。
リアル松本のコメント
評価B.表現を修正＆補足して利用
AIガバナンスの強化が求められますの部分を具体的に補足しました。
他はそのままデジタルMATSUMOTOの考察を用いています。
・デジタルMATSUMOTOが検討したリスク：人間との役割分担、透明性、公平性、プライバシー
・リアル松本が追加したリスク：なし
インデックス内で注目されていた記事は以下の通りです。
元々金融系の記事が少ないので、一般的な知識に注目したという感じかもですね・・・
＞AI活用は人類の利益、進化を止めるな 世界的権威の訴え：日本経済新聞
AIの進化とその利用について、その効用と問題点、そして今後の課題について考察する必要がある。AI専門家であるアンドリュー・ング兼任教授は、AIの進化により人間に勝る知識を獲得し始めていることを指摘している。
＞生成AI学習データ、事業者に開示指針 政府が骨子案：日本経済新聞
人工知能（AI）の活用が広がる中、AIガバナンスは社会全体にとって重要な課題となっています。その一環として、政府がAIの事業者向けの指針を年内にまとめる方向性が示されました。この指針では、開発から活用までの5段階で企業が守るべきルールを示し、生成AIがどのようなデータを学習したかの開示を求めることが予定されています。この開示要求は、AIによる差別や偏見を防ぐための措置と言えます。 AIはその学習データに大きく影響を受けるため、不適切なデータを学習することで偏った判断を下す可能性があります。そのため、生成AIがどのようなデータを学習したかを開示することは、AIの公平性を保証する上で極めて重要です。また、開示により、利用者や関係者がそのAIの信頼性を判断する材料を得ることができます。
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