AI導入支援・AI開発ソリューションの導入事例
サービス詳細導入企業｜農林中金全共連アセットマネジメント株式会社
課題・目的
ESG評価の机上調査に1銘柄あたり数時間を要し全投資先への対応が現実的でない。
評価項目・評価軸があっても担当者の主観が介在し一貫性のある評価を担保しにくい。
各銘柄の情報を常に最新に更新することが困難で評価時点とのラグが発生する。
導入後の効果
日次で最新情報に基づくESG評価の参照が可能になった。
TOPIX採用銘柄全体まで評価対象を拡大できた。
AIによる統一的・定量的な評価により企業間比較や時系列比較が可能になった。
まとめ
AI導入支援・AI開発ソリューションの導入を検討していますか？
サービスの比較・選定業務を無料でサポートします。
導入事例の詳細
導入前の課題
ESG評価の机上調査に1銘柄あたり数時間を要し全投資先への対応が現実的でない。
評価項目・評価軸があっても担当者の主観が介在し一貫性のある評価を担保しにくい。
各銘柄の情報を常に最新に更新することが困難で評価時点とのラグが発生する。
導入の目的
ESG評価の机上調査を半自動化してエンゲージメント業務を高度化する。
公開情報の自動評価により投資先企業との建設的な対話により多くのリソースを投入できるようにする。
ESG評価の統一性と説明責任（アカウンタビリティ）を担保する。
導入後の効果
日次で最新情報に基づくESG評価の参照が可能になった。
TOPIX採用銘柄全体まで評価対象を拡大できた。
AIによる統一的・定量的な評価により企業間比較や時系列比較が可能になった。
机上調査に要する業務時間を大幅に削減し企業との建設的対話により多くのリソースを割けるようになった。
AIによる評価根拠の可視化によりESG評価のアカウンタビリティを担保できた。
導入の決め手
HEROZが金融業界の知見と実績を有しておりNZAMの業務課題を深く理解していた。
提案内容に対する納得感とAIに疎い担当者にもわかる説明があった。
HEROZが提案から開発・運用まで伴走する体制と信頼感があった。
導入のプロセス
NZAMが評価基準と教師データを提供しHEROZがモデル開発→NZAMが生成結果を評価→HEROZがチューニングを行うサイクルで構築し、LLMによる要約生成を用いて教師データの偏りに対応した。
活用方法
有価証券報告書や統合報告書等の公開テキスト情報をAIで半自動的に評価し日次で最新評価を参照してエンゲージメント業務に活用している。
社内の反応
他グループから利用意欲が高まり新たな活用アイデアが社内で生まれている。
今後の展望
財務情報を加えた総合評価や格付け等への応用を検討し、継続的に教師データを与えてエージェントをアップデートしていく予定である。
どのような企業におすすめですか？
銀行など融資業務を含む大量の情報処理と対話が必要な金融機関に応用可能であると明確に言及している。
部門
AIテクノロジーの力で業界に眠る暗黙知を解放。各業界のDXの中核を担うAIを、構想策定から実装、運用まで一貫して支援します。
農林中金全共連アセットマネジメント株式会社
金融業界
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