[事例ニュース]

2017年8月8日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　主に、約定の意思がないのに大量の売り（買い）注文を出し、取引が成立する前に注文を取り消す「見せ玉（みせぎょく）」と呼ばれる不正取引を、ディープラーニングによって監視する。過去の不正取引データを学習させることによって、自動で不正取引を見つけられるようになる。

　これまでは、不正取引の疑いがあるとして抽出した審査対象のデータが本当に不正なものかどうかを、人手で判断していた。SBI証券では、1日あたり約200万件の注文件数があり、このうち約10万件を審査対象としている。楽天証券は1日あたり約100万の注文件数があり、このうち約5万件を審査対象としている。審査対象のうち実際の不正取引は少数であり、AIによって審査業務の大部分を置き換えることができれば、審査担当者の業務を減らすことができる。

　ディープラーニングを利用したデータ解析ソフトとして、NECの「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」を使う。ディープラーニングの特徴は、手本となるデータから着眼点を自動で設定し、簡単にデータの検知や分類ができること。過去の不正取引をRAPID機械学習に学習させることで、不正取引を自動で見つけられるようになる。