未知の金融犯罪を「合成データ」で先に予測、サンプルの少ないデータでも人工的にモデリングできる時代に
SAS Institute ステュ・ブラッドリー氏［リスク・不正対策・コンプライアンス SVP］
4月末に米国ダラス（テキサス州）で開催された「SAS Innovate 2026」では、AIやデータの“信頼性”をテーマに様々な議論や講演が展開された。AIが完全に信頼できるものならば、究極的にはヒューマン・イン・ザ・ループは必要なくなるかもしれない。しかし「100％は信頼できない」というのが現状で、この懸念が攻めのAI活用を阻んでいる。イベントの開催期間中、SAS Instituteで不正対策やコンプライアンスなどの製品領域を統括するステュ・ブラッドリー氏にインタビューする機会があった。同氏は、人工的に生み出す「合成データ」によって、実データのサンプルが少ない分野でも高精度な予測や未知の発見が可能となったデータモデリングの最前線を語った。しかし合成データの生成にもまた、信頼できるAIが必要となる。
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名須川 楓太（編集部）（ナスカワ フウタ）
サイバーセキュリティとAI（人工知能）関連を中心に、国内外の最新技術やルールメイキング動向を取材しているほか、DX推進や、企業財務・IRなどのコーポレート領域でも情報を発信。武蔵大学 経済学部 経済学科 卒業。
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