本記事では、機械学習を金融業界で活用するために必要なことや事例について解説しています。また、機械学習に必要な知識やスキルについても解説しています。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。
本ブログを運営しているTech Teacherは、業界初のプログラミング家庭教師サービスを提供しています。
その特徴は完全マンツーマン・フルオーダーメイド指導・30分ごとの利用が可能であるところです。
完全マンツーマン
一般的なプログラミングスクールの録画講義や対面講義では内容をうまく理解できないまま先に内容が進んでしまうことがあります。Tech Teacherのマンツーマン指導なら理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。
フルオーダーメイド指導
Tech Teacherではあらかじめ決められたカリキュラムはありません。そのためご自身の学習状況や学びたいことに合わせた指導が可能です。
一括支払いなし
一般的なプログラミングスクールの料金体制はカリキュラムに対して一括払いですが、Tech Teacherでは利用した分だけの支払いとなります。そのため、大きな費用負担がなく気軽に始めることができます。
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機械学習とは
機械学習とは、機械自身が自動的に学習することであり、現在さまざまな機器やシステムに組み込まれています。機械学習を語るうえで重要なものが人工知能（AI）です。機械学習とは、人工知能の学習方法の一部であり、分析するデータが膨大なほど、精度の高い予測や判断ができる人工知能を構築できる可能性が高まります。
現在利用されている人工知能の多くが「ディープラーニング」という学習方法によるデータ分析を行っています。ディープラーニングとは、膨大なデータを機械学習することにより、機械のみの力で自動的に学習する方法のことです。ディープラーニングを行う際に用いられる膨大なデータをディープニュートラルネットワークと言います。
機械が自動的に学習できるため、機械学習は現在さまざまな現場で利用されています。利用される現場の例をあげると、Webアプリの開発やデータサイエンスなどです。
Webアプリの開発では、Webアプリ内のシステムに機械学習のアルゴリズムを組み込みます。機械学習が組み込まれたWebアプリは自動的に学習し、最適な形へと変化していきます。また、Webアプリに組み込むことにより、Webアプリを利用する人のデータを収集できるようになり、効率よく機械学習が行えるようになります。
データサイエンスでは、データ分析の手法で活用されることがほとんどです。膨大なデータを効率よく扱うために必要になり、データサイエンスで利用するビッグデータという「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」を扱うためにも機械学習が必要になります。そのため、データサイエンスに機械学習が利用されています。
現在、機械学習は大きく発展している分野であり、世界中からとても注目されています。そのため、機械学習が組み込まれた機器やシステムが多く存在し、精度の高い機械学習により、機器やシステムの進化が加速していきます。
また、人工知能により、機械が正確な予測や判断を行えるようになりつつもあります。機械学習の制度が高まり、人工知能の能力が向上することで、予測や判断の精度が高まります。そのため、自動運転自動車や自動認識システム等の近未来的な技術を駆使した機器や医療などさまざまな分野が発展する可能性が高まります。
このようなこともあり、機械学習の精度を高めることがとても重要であり、そのためには膨大なデータが必要不可欠になります。また、良質なデータが多ければ多いほど、機械学習の精度を進化させる効率が上がり、機器やシステムの成長が加速されるため、皆様の生活がよりよくなることが予想されます。
機械学習を金融業界で活用した事例を紹介
機械学習はその特性上、金融業界との相性も良く、返済を延滞する可能性がある人を解析するなどさまざまな活用方法で利用されています。そこでここでは、機械学習を金融業界で活用した事例を紹介していきます。
返済を延滞する可能性のある人を予測するシステム
機械学習を活用することで顧客のデータを分析、処理し返済を延滞する可能性のある人を予測するシステムが存在します。人工知能によるディープラーニングを用いて、顧客情報を自動的に学習することで顧客一人一人のお金の流れを分析し、延滞する可能性のある人の属性を導き出しています。このシステムの精度は約98％です。
今後さらに分析する情報が増えることで精度を高められるようになり、延滞する人を正確に導き出す可能性が高まります。
投資やローン返済を機械が可視化することで資産運用をサポートするシステム
機械学習を活用することで投資やローン返済といった目に見えにくいものを可視化し、資産運用をサポートするシステムが存在します。従来では可視化することが困難であった投資やローン返済等の情報を人工知能を用いることで、わかりやすく可視化できるようになるため、資産運用を比較的簡単に行えるようになっています。
また、資産運用のデータを多く収集し、人工知能に機械学習させることでさらに精度が高まるため、今以上に資産運用が楽になり、投資といった比較的難しい領域に手を出しやすくなります。
人工知能によるコンプライアンス業務の効率化
人工知能を活用することでコンプライアンス業務を効率化し、業務時間を短縮できるようになりました。従来の金融業界では、コンプライアンス業務に大幅に業務の時間を省いていましたが、人工知能による機械学習を用いることで業務の工数を減少させることができます。
そのため、コンプライアンス業務の効率化につながり、従来までコンプライアンス業務に割いていた時間を他の業務に利用できるようになっています。また、人工知能の制度が高まることで、コンプライアンス業務以外の業務を機械によって自動的に行うことができるようになるため、さらに業務の効率化につなげられます。
人工知能によるクレジットカード審査
人工知能による機械学習を活用することでクレジットカード審査における不正行為の防止を行えるようになりました。従来までのクレジットカード審査となると、クレジットカードを作ろうとしている人の個人情報を調べ、問題がないか調査する手間があり、個人情報を詐称してクレジットカードを作成する人もいました。そのため、金融業界は不正情報により作成されたクレジットカードの利用により、大きな金銭的損失を被っていました。
しかし、人工知能を導入した審査により、不正行為を目的としたクレジットカードの作成を防止できるようになったため、金銭的な損失を防ぐことにも成功しています。
機械学習を金融業界で活用するために必要なこと
機械学習を金融業界で活用するために必要なことは、金融業界の情報を人工知能に学習させることになります。そのため、金融業界に特化している人工知能の開発が必要になり、金銭的な取引を行うため、精度に長けている必要もあります。
また、精度に長けている人工知能の開発には多くの時間を要するため、金融業界で本格的に導入されるのは数年後になる可能性が高いです。
金融業界で機械学習が活用されることにより、金融業界で働く人以外にも投資やローン返済等の金融にかかわることを行う顧客側にもメリットが多いため、本格的に導入される日が待ち遠しいです。
機械学習に必要な知識やスキル
機械学習を構築するためには専門的な知識やスキルが必要になります。そこでここでは、機械学習に必要な知識やスキルを解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 統計学
- 情報工学
- 英語力
統計学
統計学では、「数学的知識」や「データ分析の手法」などの知識やスキルが必要になります。
数学的知識では、機械学習を構築する際のデータの整理が行いやすくなることや仮説が立てやすくなるため、確率や統計、微分積分、アルゴリズムや解析モデルの知識が必要です。
データ分析の手法では、さまざまなデータに対応し、精度の高い機械学習を構築するため、統計処理や数理モデルの作成のスキルが必要です。
情報工学
情報工学では、「プログラミング言語」や「データベース」、「ビッグデータの処理」の知識やスキルが必要になります。
プログラミング言語では、機械学習で利用する「Python」と統計解析で利用する「R言語」の知識やスキルが必要です。特に機械学習においてPythonは必要不可欠な知識になります。
データベースでは、機械学習で利用するデータの保管、管理を行うために必要になります。
ビッグデータの処理では、扱うことが難しいビッグデータの分析、処理するための知識やスキルが必要になります。
英語力
機械学習の情報源のほとんどが英語であるため、英語力が必要になります。また、英語の情報は鮮度が高く、精度の高い機械学習を構築するためにとても重要です。
「Tech Teacherで！～家庭教師ならではの３つの魅力～」
本Blogを運営するプログラミング家庭教師Tech Teacherは以下のような疑問をすべて解決できるサービスです。
・データサイエンスをもっと学びたいが、値段が高いスクールに通うのは気が引ける
・目的別に短時間の利用ができるサービスがあったらいいな
| 比較対象 | Tech Teacher | プログラミングスクールA社 |
| 受講形態 | 〇 生徒1人に教師1人 （対面またはオンライン） |
△ 生徒3~5人に教師1人 （少人数個別指導） |
| 担当教師 | 〇 自分で選んだ担任教師 |
× 講座で決められた教師 |
| カリキュラム | 〇 生徒様に最適化された オーダーメイド指導 |
△ 全員同じ教材・カリキュラム |
| 仕事・学業との両立 | 〇 可能 |
× 不可能 |
| メンター制度 | 〇 担任教師が一貫して 質問・学習状況を管理 |
△ 質問対応・学習管理の担当が異なる |
| 料金 | 〇 授業時間分だけ （3,960円 / 30分～） |
× 一括払い （528,000円 / 3ヶ月） |
| 初期費用 | 〇 入会金 （22,000円） |
× 料金一括払い （528,000円） |
| シミュレーション （3ヶ月90分の指導を週1で行う） |
〇 （164,500円） |
× （528,000円） |
以下、Tech Teacherの３つの魅力を紹介します。
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1．効率的な学習スタイル
一般的なプログラミングスクールでは大人数の対面講義や、録画講義の視聴またはオンラインでの受講がメインです。そうなると学習しながら生じた疑問をすぐに聞くことができずに、先に進んでしまい内容をうまく理解できなかったり、作業がうまく進まなかったりします。
家庭教師であれば、マンツーマンのため自分の課題にだけ焦点を当てて指導を受けられるので、1回の授業を濃い時間にすることができます。
Tech Teacherは一般的なプログラミングスクールと異なり、あらかじめ決められたコースやカリキュラム設定がありません。
一般的なプログラミングスクールのカリキュラムでは、自分が本当に学習したいことを学ぶのにいくつか他の講義を受けなければなりません。
Tech Teacherでは生徒様の現状の習熟度・目的・期間に応じてお悩みにダイレクトに刺さる授業を展開し、最短で目標となるゴールを目指せます。
2．自分のペースに合わせて学習できる
Tech Teacherでは、他にはない「短時間（30分ごと）」の利用が可能です！勉強していてちょっとわからないところ、プログラミング学習のモチベーション維持など様々な疑問や悩みを解決することができます。
授業を受けた分だけ後払いする料金体系（3,960円〜 / 30分）のため、必要な期間に必要な分だけ受講できます。
Tech Teacherではあらゆるニーズに対応できる教師陣がいるため、生徒様の希望条件に最適な教師を紹介します。
Tech Teacherを受講している方のほとんどが仕事をしている社会人の方です。TechTeacherの家庭教師なら受講日時や回数を、生徒様のご都合に合わせて柔軟に調整することができ、スキルだけでなく都合の良い時間で指導できる教師を選べます。
3．確実に身につく
オンライン・オンデマンドの講義の視聴形態だと、学習に対するモチベーションの維持が課題となり、当初の予定よりも受講期間が伸びたり、挫折したりする恐れがあります。
Tech Teacherでは、担任教師が生徒と二人三脚で学習をするため、学習が大変なときも寄り添ったサポートを受けられます。
具体的には学習計画の管理や受講目的を明確にした上で中間目標を設定し、それに向けた学習の指導をすることでモチベーションの維持を図ります。
担当教師は授業の時間以外に、チャットサービスを利用して、自分で学習しているときに生じた疑問をすぐに質問して解決することができます。
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Tech Teacherへのお問い合わせ
質問のみのお問い合わせも受け付けております。
まとめ
本記事では、機械学習機械学習を金融業界で活用するために必要なことや事例について解説しました。機械学習は現在、金融業界以外の多くの業界でも導入されているため、今後さらなる進化が期待できます。
