たくさんのお申込をいただきありがとうございました。
次回のご参加もお待ちしております。
注目・必聴セッション
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基調講演
『金融業界におけるAI・データ活用の現状とこれから』
金融データ活用推進協会
岡田 拓郎
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招待講演
『因果情報に基づく経済ナラティブ分析』
北海道大学
坂地 泰紀
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FDUA企画パネルディスカッション
『第1部：金融生成AIガイドライン』
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【パネリスト】
日本生命
阪本 雅義
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【パネリスト】
EYストラテジー・アンド・コンサルティング
楠戸 健一郎
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【パネリスト】
日本IBM
山田 敦
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【モデレータ】
東京海上ホールディングス
佐藤 竜介
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『第2部：金融業界のAI・データ活用レベルアップに向けた取組み』
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【ナビゲータ】
セブン銀行
中村 義幸
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【パネリスト】
三井住友カード
白石 寛樹
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【パネリスト】
セブン銀行
水村 友香理
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【パネリスト】
EYストラテジー・アンド・コンサルティング
門脇 直人
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【パネリスト】
Lupinus
小出 和輝
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【モデレータ】
日本電気
日野 大介
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～AI時代のデータエコシステムの構築と
金融業界における技術実装への道筋を展望する～
金融業界においてAIやブロックチェーン技術の進化は今や、市場への新しい価値の提供や社会的課題の解決に向けた急激な変革をもたらしています。そこでこの度、本イベントプログラム委員会とインプレスは「Fintech Business Informatics 2026」と題したオンラインコンファレンスを開催し、このダイナミックな技術革新による金融・証券・保険・不動産業界における最新動向や事例、ソリューションを共有します。
AIやビッグデータ活用による高度な金融サービス提供が求められる一方、膨大な非構造化データの活用停滞、データサイロ化、規制やコンプライアンスへの対応、高度なセキュリティ確保、説明責任の明確化等といった金融業界特有の課題に直面し、その潜在的な価値を十分に引き出せていないのが現状です。
第1回目となる本年は、AIの真価を引き出すためのデータ戦略にフォーカスし、データ基盤構築の勘所、市場分析やオルタナティブデータ活用、リスク管理等の最新事例やコンソーシアムによる協調領域に対する取り組み、そして具体的なソリューションをお届けします。
FinTech業界において、最新技術をいかに駆使し、金融サービスの未来を創造していくのか、本イベントが業界全体の成長の一助となりますことを願っております。
開催概要
イベント名
Fintech Business Informatics 2026
～AI時代のデータエコシステムの構築と技術実装への道筋～
日時
2026年1月20日(火) 10:00～17:00
開催形式
ライブ配信ウェビナー
＊Zoomウェビナーによる配信を行います
主催
共催
後援
- 一般社団法人金融データ活用推進協会(FDUA)
- 一般社団法人オルタナティブデータ推進協議会(JADDA)
- 一般社団法人Fintech協会
- 一般社団法人サステナビリティデータ標準化機構(SDSC)
- 一般社団法人日本データ・エンジニアリング協会(JDEA)
- 一般社団法人デジタルトラスト協議会(JDTF)
- 一般社団法人人工知能学会(JSAI)
- 一般社団法人データサイエンティスト協会
- 特定非営利活動法人金融ＩＴ協会(FITA)
- FINOLAB
参加対象
＜業種＞
メガバンク、都市銀行、地方銀行、信用金庫、投資銀行、ファンド、政府系金融機関、ネットバンク含むその他金融機関、証券会社、生保会社、損保会社、研究機関 など
＜部門＞
経営企画・デジタル戦略部門、情シス部門、AI・データサイエンス部門、イノベーションラボ、投資・運用部門、金融市場の分析やリスク管理部門、金融商品の開発部門、コンプライアンス部門、学術機関、政府関係者 など
受講料
無料(事前登録制)
お問い合わせ先
「Fintech Business Informatics」運営事務局
E-mail：fintech-bi-jimukyoku@impress.co.jp
受付時間：10:00～18:00 (土・日・祝日を除く)
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後援
Fintech Business Informatics 実行委員会
| 委員長 |
高橋 大志 「Fintech Business Informatics」プログラム委員長 |
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| 委員 |
上瀧 弘晃 慶應義塾大学 訪問研究員 藤井 達人 みずほフィナンシャルグループ 執行役員 越山 修 三菱UFJリサーチ＆コンサルティング 東京人財開発事業部長 菊地 剛正 千葉商科大学 総合研究センター 客員研究員 山田 広明 富士通 コンバージングテクノロジー研究所 |
タイムテーブル
※プログラムは予告なく変更となる場合がありますので、ご了承ください。
オープニングリマークス
主催者ご挨拶
慶應義塾大学大学院
「Fintech Business Informatics」プログラム委員長
慶應義塾大学大学院経営管理研究科 / 慶應義塾大学ビジネススクール(KBS) 教授
高橋 大志
K-1
基調講演
金融業界におけるAI・データ活用の現状とこれから
S-1
特別講演
AI Readyな戦略的データ整備とデータカタログ管理の実践
講演概要
生成AIの急速な進歩により、企業のAI活用は新たな局面を迎えている。しかし、AIの真価を発揮するためには、単なる技術導入ではなく、自社データの戦略的整備とビジネスコンテキストの適切な管理が不可欠である。本セッションでは、「AI Ready」なデータ環境の核となるデータカタログ管理の実践手法を解説。データカタログ活用の有無によるAI分析精度の違いをお伝えし、例としてDatabricksを用いた具体的な実装例もご紹介。セキュリティ対策も含めたAI時代に求められるデータガバナンスの要点から、成果創出に至る流れまで、データ活用戦略の全体像を示す。
A-1
招待講演
因果情報に基づく経済ナラティブ分析
講演概要
新聞記事、決算短信や有価証券報告書には、原因・結果の対で記述されたテキスト上に現れる因果関係が存在する。これらの因果関係は、統計的因果推論とは異なり、書き手が認識した因果関係であり、統計的に因果関係らしさを測ったものではない。テキスト上に現れる因果関係をつなぎ合わせることで、因果チェーンを構築する技術を私は研究してきた。この因果チェーンは、書き手が認識した因果関係をつなぎ合わせたものであることから、書き手の思考の連鎖を示していると考えることができる。この思考の連鎖には、人間が無意識に知覚する情報が含まれていると考え、これを指数化する研究を進めてきた。作成した指数をナラティブインデックスとして扱い、このナラティブインデックスがどのような情報を持つかを分析した研究を報告する。
A-2
招待講演
生成AIの銀行における活用の可能性と課題
講演概要
生成AIの一般的な利用が可能となってから3年以上がたち、性能の進歩とともに具体的な活用方法について様々な議論が展開されてきた。銀行サービスにおいても、様々な領域において効率化・付加価値サービス創造に資するものと期待され、多くの銀行が実証研究に取り組むようになり、日常業務に実装される事例も出てきた。そうした中で、有用性の高い業務分野がみえてきている一方で、データ利用を含めて実装にともなう課題もみえてきている。ここでは、実証利用に携わってきた人達の声をもとに現状を整理し、次に進むために取り組むべき準備を考えていきたい。
B-1
招待講演
JPXグループにおけるAI分野の挑戦 ～生成AIの力で日本市場を照らす～
講演概要
上場企業が毎年公表する適時開示は、年間で15万件、100万ページを超える。これらは投資家や企業関係者にとって極めて重要な情報であるが、その量は膨大であり、人力で全てを読み解くことは現実的に不可能である。JPXグループは、こうした膨大な情報の中から生成AIを活用して価値ある情報を効率的に抽出し、これまで埋もれていた魅力的な上場会社にも光を当てる新たなデータサービスの開発に取り組んでいる。企業分析レポート自動生成や非構造化データの構造化、自然文・ベクトル検索など、AI技術を活用した最新事例と今後の展望を具体的に紹介する。
B-2
特別講演
AI×量子時代に備える金融データ基盤 ― DSPMと暗号・鍵管理の実装戦略
講演概要
AI活用が高度化する一方、金融機関は非構造化データの急増やデータサイロ、説明責任、さらに量子耐性への移行準備といった複合課題に直面している。本セッションでは、DSPMによるデータ可視化とリスク管理、暗号化・鍵管理基盤によるクリプト・アジリティ(暗号方式の柔軟性)、PQC移行に備えたクリプト・インベントリ(暗号資産の棚卸し)の実践を解説。AI時代のデータエコシステムを金融業務へ確実に実装するためのアーキテクチャと運用指針を提示する。
C-1
招待講演
AI×オルタナティブデータ活用の新潮流とそこから産まれる投資手法
講演概要
生成AIの登場により、非構造化データを中心とするオルタナティブデータの活用が急速に進展している。本セッションでは、オルタナティブデータ推進協議会が主催し、11社のデータプロバイダーがデータを提供したハッカソンにおいて構築されたデータ分析基盤の事例を紹介する。そのうえで、ハッカソンの上位チームのレポートをもとに、AI x オルタナティブデータ活用の未来と、最終的にオルタナティブデータの活用によりどのような投資・運用手法が有り得るかを考察する。
C-2
特別講演
Preferred Networksが考える金融AIの未来― 国産・フルスクラッチ技術による「自社専用モデル」の実践と可能性
講演概要
生成AIの進化を受け、多くの金融機関でRAGを活用した社内検索・ナレッジ活用が進んでいる。一方で、専門タスクへの応用時の性能限界、出力品質のばらつき、信用情報やインサイダー情報といった機微データの扱いなど、RAGだけでは解決できない課題も顕在化している。本セッションでは、金融固有の要件に最適化した「自社専用LLM」を構築する意義と実現方法を解説する。LLMをフルスクラッチ開発できるPreferred Networksの知見をもとに、専用モデルの効果や構築プロセス、最新動向について、実践事例を交えながら紹介する。
P-1
FDUA企画パネルディスカッション
第1部：金融生成AIガイドライン
P-2
FDUA企画パネルディスカッション