第3次AIブーム
昨年2016年より再度、人工知能AIブームが訪れ、本年は各社で色々な実験等が行われています。IBM WatsonやMSりんなといった身近な事例もありますし、選択肢の一つとして考えることが出来るようになったのは素晴らしいことです。
Fintechも例外ではなく、本年は各金融機関が夢を描いて予測エンジンの試作を試みられています。しかし残念ながら最近AIに触れ始めた方はAIの得意不得意や使い方を正しくご存じない方も多く、期待していたような精度を出せずにいるようです。
典型的な間違った使い方
なぜ期待通りの結果が出てこないのか？ 原因は大きく2つあります。
１． ノイズデータを学習させて、ノイズが出てくることに不満を抱いている
一番多くの間違いであり、当社にご相談がある多くのケースで散見されます。「Garbage In Garbage Out」という言葉がありますが、学習に適さないデータを学習用に与えてしまうと、そのノイズデータを含めてエンジンは学習しようとしてしまうのです。分かりやすく例えるならば、子供に英語を学習させたいのに日本の新聞を与えて「自分で英語の文章を探して拾って学習することを期待している」親並みにイケてない学習方法なのです。
例としては株価の分足データをもって翌日の株価を当てたいとします。分足データをそのままデータとして入力した場合、100%失敗します。何故なら、金融時系列データの多くはノイズ（ランダムウォーク）で構成されており、意味がないからなのです。
２． そもそもAI向きではない or AIの成熟はそこまで追いついていない
マスコミで話題になると、一般の方はどうしてもAIなら何か出来るのではないかと思ってしまいます。残念ながら自己判断して何かを創り出すようなフェーズには至っていないのです。