GMOあおぞらネット銀行と東京大学森川・成末研究室、AI・機械学習を活用した革新的な信用リスク評価モデル構築に関する共同研究を本格始動

資金調達ニュースの概要

GMOあおぞらネット銀行と東京大学の森川・成末研究室が、AIと機械学習を活用した革新的な信用リスク評価モデルの構築を目的とする共同研究を本格始動しました。この研究は、東京大学の先端的な技術と知見を活かしながら、GMOあおぞらネット銀行が蓄積してきた豊富な金融データを掛け合わせることで、従来の信用リスク評価モデルでは捉えきれなかった新たな評価要素を発見することを目指します。研究は2025年5月1日から行われ、初期調査を経て、財務データに依存しない顧客クラスタリングによる新たな信用リスクモデルの研究開発段階に移行しています。これにより、多様な顧客属性のデータを活用し、信用リスクを可視化・定量化する新しいアプローチを探索していく計画です。

資金調達ニュースの背景（推測）

近年、データドリブン技術の進展が急速に進んでおり、取引情報や消費者行動のデジタル化が実現されています。このような環境下では、金融業界におけるデータの戦略的かつ有効な利活用が重要な課題とされており、特に信用リスク評価の分野においては変化が求められています。従来の信用リスク評価は、主に財務データに依存していたため、変動の激しい経済環境や多様化する顧客ニーズに対応するには限界がありました。これに対し、FinTechの進展により、非財務データの活用という新たなアプローチが可能となり、信用リスクの分析においても大きな変革が期待されています。

AIや機械学習の技術も進化し、ディープラーニングなどの手法が実用化されることで、より精度の高いリスク分析が可能となっています。これにより、金融機関は従来の手法では捉えきれなかったリスク要因を的確に把握することができるようになり、新しい信用リスク評価モデルの開発が急務であると考えられます。GMOあおぞらネット銀行は、「No.1テクノロジーバンク」を目指し、技術革新を取り入れることで、変化する経済環境に柔軟に対応できる信用リスク評価モデルを構築する意欲を示しています。この背景には、競争の激化や顧客ニーズの多様化といった外部要因が存在し、金融サービスの提供方法を革新していく必要性があると推測されます。

資金調達ニュースから参考にすべきポイント（推察）

このプレスリリースから、法人経営者や財務担当者にとって重要なポイントはいくつかあります。まず第一に、データ活用の重要性が挙げられます。GMOあおぞらネット銀行は、東京大学との共同研究を通じて、従来の枠組みにとらわれない信用リスク評価モデルを構築することを目指しています。これは、企業が保有する多様なデータを有効活用することで、より客観的かつ透明性のある評価が可能になることを示しています。

次に、AIと機械学習の技術の導入は、信用リスク評価においても従来の方法論を超えたアプローチを可能にします。これにより、企業はより精緻なリスク管理が実現でき、万が一の不測の事態に対しても迅速な対応が可能になります。実際、AIを用いたデータ分析は、経済環境の変動や市場ニーズの変化に対して、迅速な意思決定を支援する強力なツールとなるでしょう。

さらに、信用リスク評価モデルの革新は、フィンテック企業だけでなく、従来の金融機関にも有用な示唆を与えています。特に、顧客属性のデータを基にした信頼性の高い評価を実現することで、新規顧客の獲得や既存顧客の維持において競争優位を築くことができます。法人経営者にとっては、顧客データをどのように収集し、分析するかが、競争力を左右する重要な課題となるでしょう。

最後に、GMOあおぞらネット銀行が目指している「お客さまのビジネスの成長＝当社の成長」という理念は、法人経営者にとっても共感できるメッセージです。これは、単独の企業の利益だけではなく、顧客と共に成長していく姿勢が重要であることを示しており、長期的な視野に立った経営戦略を考える上での指針となります。

総じて、AI・機械学習を活用した革新的な信用リスク評価モデルの共同研究は、金融機関におけるデータ戦略の重要性を再確認させるものであり、法人経営者や財務担当者にとっても、新たな視点を与える意義深い取り組みといえるでしょう。データの利用や分析技術の向上は、今後ますます重要性を増していくことが予測され、ここに注視することが法人経営者や財務担当者にとっての課題となるでしょう。

GMOあおぞらネット銀行と東京大学森川・成末研究室、AI・機械学習を活用した革新的な信用リスク評価モデル構築に関する共同研究を本格始動GMOあおぞらネット銀行株式会社2025年8月1日 13時00分6 GMOあおぞらネット銀行株式会社（以下、当社）は、国立大学法人東京大学大学院工学系研究科森川・成末研究室（所在地：東京都文京区、教授：森川 博之 准教授：成末義哲、以下、東京大学 森川・成末研究室）と、AI・機械学習を活用した革新的な信用リスク評価モデルの構築に向け、本日より共同研究（以下、本研究）を本格的に始動いたします。
本研究は、東京大学 森川・成末研究室が有する機械学習分野における高度な知見・技術と、当社が蓄積してきた金融データを掛け合わせ、AIと金融機関の暗黙知を活用することで、従来の信用リスク評価モデルでは捉えきれなかった評価要素の発見を目指します。
2025年5月1日より初期調査を進めてまいりましたが、本日より、財務データに依存しない顧客クラスタリングに基づく新たな信用リスクモデルの研究開発フェーズへと移行し、プロジェクトの本格的な研究段階に入ります。当社が持つ多様な顧客属性のデータの可能性に着目し、従来の枠組みにとらわれない信用リスクの可視化と定量化に挑戦してまいります。

【共同研究開始の背景】
近年、データドリブン技術の進展により、取引情報や消費者行動などのデジタルデータ化が進み、こうしたデータを活用した新たな価値創出の可能性が広がっています。これに伴い、経済環境の急激な変化や多様化する顧客ニーズに対応するため、保有データの戦略的かつ有効な利活用は、金融機関にとって喫緊の課題となっています。
また、FinTechの進展により、財務データに加えて非財務データの活用も加速しており、信用リスク評価の領域においても従来の枠組みを超えた分析が可能になりつつあ