NAIS（ナイス：学習型AIネガティブニュースラベリングシステム）

大量に配信されるビジネスニュースから、ネガティブニュースを抽出し、AIでラベリングを実施いたします。ネガティブニュースチェック業務の効率化を実現するだけでなく、重要なニュース記事の見逃しリスクも回避できるため堅確化にも寄与します。
また、豊富な情報量により、網羅的なニュースの確認が可能となります。

1. 

   豊富な情報量

   世界中のニュースと監督当局情報を豊富に取り揃えており、コンプライアンスチェックに必要な情報は本サービスで完結できます。

2. 

   学習型AI

   自然言語処理によりニュースラベリングするだけでなく、ユーザー自身で学習させる汎用性のある学習型AIを搭載しています。

3. 

   超高速導入

   学習済みモデルをご用意します。Webサービスとなるため、自社での開発に比べ、圧倒的なスピードで導入可能です。

3STEPで簡単に導入することができます。

1. 

   資料請求

   当ページ『資料請求』から
   必要事項の入力をお願いします。

2. 

   申込書の記載・送付

   ご自宅にパンフレットと申込書が届きます。
   必要事項をご記入のうえご返送をお願いします。

3. 

   利用開始

   当社で環境設定を実施し、利用開始。

対象企業に関する重要なネガティブニュースを優先的に分類

日々配信されるニュースから、対象企業に関する重要なネガティブニュースを抽出し、ラベリング（優先順位付け）を行います。

高精度の分類モデル

予測精度は再現率^*197.1％・適合率^*284.7％を達成。AML・経済制裁に関する記事を中心に、ビジネス活動に影響を与える重要なネガティブニュースに関しては抽出漏れがないように特に配慮されています。

通常業務により、
モデルの精度が日々向上

誤った予測データは正しいラベルに補正、再学習させることでモデルの精度を日々向上させることができます。

記事の主体となる企業を正しく識別

記事上の「Apple」という単語が、「企業名」か「りんご」かを識別し、「企業名」の記事を正しく抽出。
記事上に複数の企業名が存在する場合も、記事の主体（主語）となる対象企業を正しく識別します。

クラウド上で確認できるUI

開発したＡＩモデルに対してユーザーインターフェース画面を作成し、関係部門のユーザーがＷＥＢ上で日々のアラートを確認することや、企業やキーワードによる検索をすることが可能です。

人の判断に近い分類ロジック

学習が進むと、特定の企業名があればそれだけで判定ロジックが働いてしまうようになります。こういった単純なルールでの判断ロジックを排除するため、企業名をマスキングして文脈のみで内容を判断する学習プロセスを構築しています。これにより、人が判断する思考過程と似た結果を導き出すことができます。

翻訳サービスとの連携

翻訳サービスと連携し、高精度な英文記事の適時翻訳が可能です。

• *1 再現率

  実際に正であるもののうち、正であると予測されたものの割合。「AML・経済制裁」「投資・経済活動」に関する記事のうち、ただしく「AML・経済制裁」「投資・経済活動」と予測できた割合です。

• *2 適合率

  正と予測したデータのうち、実際に正であるものの割合。「AML・経済制裁」「投資・経済活動」と予測した中で正しかった割合です。