シンプルフォーム、人工知能学会全国大会にて論文が採択
シンプルフォーム株式会社
～銀行間のデータ分断が、マネーロンダリング検知精度を大幅に低下させることを定量的に実証 ～
シンプルフォーム株式会社（東京都目黒区、代表取締役CEO 田代 翔太、以下「当社」）のR&Dチームが提出した論文「情報の非対称性を考慮したマネーロンダリングの検知精度の評価：シミュレーションデータを用いた定量評価」が、第40回 人工知能学会全国大会（主催：一般社団法人人工知能学会・会期：2026年6月8日～）に採択されました。本論文は大会期間中に会場にてポスター発表され、会期終了後には同学会のサイトにて一般公開されます。
図1：Multi-Bank ViewとSingle-Bank Viewの比較
本論文で明らかにした主な知見は以下のとおりです。
- 複数の銀行をまたいだ全取引が観測可能な理想的条件（Multi-Bank View）と、単一銀行の視点に制限された現実的条件（Single-Bank View）では、マネーロンダリングの検知精度に大幅な差が生じることを、シミュレーションデータを用いて定量的に示した（図1参照）
- 理想的条件で高い性能を示したモデルであっても、単一銀行の視点に制限されると検知精度が大幅に低下する
- 取引が活発な「ハブ口座」ほど、単一銀行からはその活動の全体像が把握しにくく、構造的に情報の欠損が生じやすい
- 口座単位の局所的な特徴量をもとにモデルを再設計することで、一部のモデルでは検知精度の改善が見られた
執筆者：関口頌一朗（シンプルフォーム株式会社 技術開発本部 R&Dチーム）、杉美帆（同 テックリード）、駒井雅之（同 テックリード）、小間洋和（取締役CTO）
発表論文は、第40回 人工知能学会全国大会の会期終了後に同学会の公式ページにて一般公開されます。詳細は人工知能学会のページをご覧ください。
- 人工知能学会公式サイト：https://www.ai-gakkai.or.jp/
- 人工知能学会全国大会論文集：https://www.jstage.jst.go.jp/browse/pjsai/-char/ja
研究の背景
多くのアンチ・マネー・ロンダリング（AML）研究は、全銀行の取引を網羅的に観測できるという前提のもとで設計されています。しかし各銀行の金融取引の実務において参照できるデータは、自行のものに限られます。
当社は、全ての法人がフェアに繋がれる世界を目指し、独自に収集した法人の定性情報をもとに、法人取引における審査業務を支えるプロダクトやプロフェッショナルサービスを提供しています。金融犯罪防止や業務生産性の向上に向けた金融機関のお客様との取り組みを通じ、単一の金融機関が持つ情報だけでは見えないリスクが、情報を横断的に組み合わせることで浮かび上がることを実感してきました。同一の不芳な法人・代表者について、複数の金融機関から個別に照会を受けるケースも少なくありません。なかには、金融機関から依頼を受けて行った調査で見つかった不芳な法人が、別の金融機関と既に取引があることが明らかになった事例もあります。
AIを用いたAMLの高度化には、単一銀行の自助努力だけでなく、銀行間でのデータ共有や、銀行外部にある情報の活用が必要です。この問題提起をデータによって裏付けるため、本研究に着手しました。
研究の結果と提言
単一銀行の視点に制限されると、理想的条件に比べてマネーロンダリングの検知精度が大幅に低下することが明らかになりました。特に、取引が活発なハブ口座ほど構造的に情報が欠損しやすく、この問題が顕著に現れます。
また、口座単位の局所的な特徴量によるモデルの再設計によって一部は改善されましたが、精度差を根本的に補うことは困難です。この精度差は構造的に避けられないものであり、単一銀行の自助努力だけでは解決できないと結論付けています。
研究を通じ、検知精度の向上には以下のような取り組みが重要であると結論付けています。
- プライバシーに配慮した銀行間のデータ共有基盤の構築
- 顧客・取引に関する属性情報の集積と活用
こうした取り組みは、個々の銀行の検知精度向上にとどまらず、金融業界全体として観測可能な情報量を拡大し、より高精度なマネーロンダリング検知につながります。
今回の発表を足がかりに、当社はAML領域におけるAI活用を加速させます。また、解析メソッドの公開や研究用データの配布など、業界全体への還元も視野に入れた研究活動をさらに推進してまいります。
執筆者について
シンプルフォーム株式会社 技術開発本部 R&Dチーム 関口 頌一朗
大学院でロボット工学・画像認識領域の研究に従事した後、新卒で入社した公共放送局では通信技術の研究開発を担当。AIコンサルティング会社を経て2025年より現職。現在は金融犯罪対策・審査AI領域において、AIを前提に高度化する犯罪シナリオに対抗するAI技術の研究開発を推進し、AML領域のR&Dを牽引している。
当社の取り組み
当社は、「全ての法人がフェアに繋がれる世界」を目指し、審査・調査領域における課題解決に取り組んでいます。非対面の取引が進んだ現代において、取引相手の実態を完全に把握する難易度は高く、こうした情報の不完全性を背景に、金融犯罪が今なお発生し続けています。
法人に関する情報は非構造かつ分散して存在しており、高度な審査・調査を実現するには先端的な研究開発が不可欠です。こうした経緯から、当社では先端研究と社会実装の双方を重視したR&D組織を設置し、審査AI・調査AIを中心とした研究開発を推進しています。
研究と事業の両輪を回す環境に関心のある方は、まずはカジュアル面談からお気軽にご連絡ください。
- 職務詳細：https://herp.careers/v1/simpleform/IXAPkfq5zT9R
- カジュアル面談お申し込みフォーム：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdhna6Rz0VgXEH1sKOgduHnddWxBb4utLKfWrtSAKIPNbatYQ/viewform
より深く、当社の事業や技術についてお知りになりたい方は、オウンドメディア「技術論考」をご覧ください。また、選考を前提としないオフライン交流イベント「SimpleForm Link」も不定期で実施しておりますので、ご参加を希望される方は下記アドレスよりお問い合わせください。
- 技術論考：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion
- SimpleForm Link：https://www.simpleform.co.jp/careers/NusWSMqK
お問い合わせはこちらから：info@simpleform.co.jp
会社概要
※記載されている情報は発表時点のものであり、予告なく変更されることがあります。
また、口座単位の局所的な特徴量によるモデルの再設計によって一部は改善されましたが、精度差を根本的に補うことは困難です。この精度差は構造的に避けられないものであり、単一銀行の自助努力だけでは解決できないと結論付けています。
研究を通じ、検知精度の向上には以下のような取り組みが重要であると結論付けています。
- プライバシーに配慮した銀行間のデータ共有基盤の構築
- 顧客・取引に関する属性情報の集積と活用
こうした取り組みは、個々の銀行の検知精度向上にとどまらず、金融業界全体として観測可能な情報量を拡大し、より高精度なマネーロンダリング検知につながります。
今回の発表を足がかりに、当社はAML領域におけるAI活用を加速させます。また、解析メソッドの公開や研究用データの配布など、業界全体への還元も視野に入れた研究活動をさらに推進してまいります。
執筆者について
シンプルフォーム株式会社 技術開発本部 R&Dチーム 関口 頌一朗
大学院でロボット工学・画像認識領域の研究に従事した後、新卒で入社した公共放送局では通信技術の研究開発を担当。AIコンサルティング会社を経て2025年より現職。現在は金融犯罪対策・審査AI領域において、AIを前提に高度化する犯罪シナリオに対抗するAI技術の研究開発を推進し、AML領域のR&Dを牽引している。
当社の取り組み
当社は、「全ての法人がフェアに繋がれる世界」を目指し、審査・調査領域における課題解決に取り組んでいます。非対面の取引が進んだ現代において、取引相手の実態を完全に把握する難易度は高く、こうした情報の不完全性を背景に、金融犯罪が今なお発生し続けています。
法人に関する情報は非構造かつ分散して存在しており、高度な審査・調査を実現するには先端的な研究開発が不可欠です。こうした経緯から、当社では先端研究と社会実装の双方を重視したR&D組織を設置し、審査AI・調査AIを中心とした研究開発を推進しています。
研究と事業の両輪を回す環境に関心のある方は、まずはカジュアル面談からお気軽にご連絡ください。
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- SimpleForm Link：https://www.simpleform.co.jp/careers/NusWSMqK
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