まずは相談してみる
「課題の解決方法がわからない」「リネアでできることを知りたい」などお気軽にご相談ください。
リスク対策
データ分析とAI活用でリスクを予測し、不正検知・財務リスク評価など、お客様のリスク対策を支援します。
このような課題をお持ちではないですか？
- リスク対策を強化したいが、どこから着手すべきか判断できない
- 不正取引を検知し、顧客の被害を未然に防ぎたい
- 企業の財務リスクや信用リスクを早期に検知し、適切な対応をしたい
- 株価や為替などの変動による市場リスクを把握し、適切な対応をしたい
- 自然災害や国際情勢などの地政学的リスクによる影響を知りたい
データ分析とAI活用でリスクを予測し、リスク対策・評価を支援します
例えば、リネアでは以下のような支援が可能です。これまでに行った支援事例の一部をご紹介します。
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不正利用検知｜クレジットカード業
取引データを活用し、クレジットカードの不正利用を検知するAIモデルを設計・提案。人の判断とAIを併用できる仕組みを構築し、監視精度の向上に貢献。
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企業財務悪化の早期検知｜金融機関
融資先企業の倒産リスクの早期検知モデルを構築。社内ツールとして採用され、融資審査の精緻化や中小企業への早期リスク対応を実現。
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取引監視ルールの再設計｜金融機関
過去のモニタリング業務記録と取引データを分析し、ルールの再設計を提案。業務の正確性と運用効率を両立させる仕組みづくりを支援。
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ガス成分の検知モデル開発｜研究機関
大気中に含まれるガス成分を高速・高精度で判別・検知するモデルを開発・検証し、災害や事故に備えた基盤整備を支援。モバイル端末組み込みなどへ派生。
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リスクスコア算出モデル構築｜情報・通信業
独自データとオープンデータを基に、取引先のリスクを数値化するモデルを構築。定量評価により格付ルールと判断基準を明確にし、リスク管理サービスの高度化検討を支援。
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感染リスク分析｜ホテル業
流体解析と統計分析により、宴会時の飛沫拡散をシミュレーション。マスクやパーティションなど感染対策の効果を検証し、現場でのリスク対策の実施に貢献。
特長
リネアの4つの強みを通し、多くのお客様から選ばれる理由を紹介します。
- POINT 01
数理分野の知見と支援実績を活かしたご提案
プロジェクトに参加する社員の多くは博士課程を修了した数理分野のプロフェッショナルです。金融・農業・物流など幅広い業界での支援経験を活かし、最適な打ち手を提案します。
- POINT 02
業界理解から始まる堅実なプロジェクト進行
業界や業務理解を徹底しており、商談段階からデータ分析や現地調査を実施した例もあります。また、詳細にワークフローを整備することで炎上リスクの少ないプロジェクト進行を実現しています。
- POINT 03
開発や分析を担う技術者が商談段階からサポート
商談段階から技術者が同席し、技術や理論を踏まえた実現可能性の高い施策をご提案します。課題整理や方向性の検討からご支援できるので、課題が漠然としている段階でもご相談いただけます。
- POINT 04
金融業界で20年以上の実績が保証する取引安全性
金融業界において20年以上、業界問わず600社以上の支援実績があります。金融機関の厳格な審査基準をクリアしてきた経験があるため、安心して当社とお取引いただけます。
これまでの実績
金融業界に限らず、医療、農業、地方創生分野などでAI・DXを推進しています。支援会社との協業・サービス改善実績も豊富です。
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リスクスコアリングの仕組みを構築。リスクの定量評価・格付判断が可能に
- 業種
- 情報・通信業
- 相談部署
- 情報サービス部
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 1,000～5,000人
- 予算
- 2,000～5,000万円
- 実施期間
- 2024年11月〜2024年12月
ご支援内容
相談背景
- リスクを数値で評価する仕組みがなく、アプローチ方法も検討がついていない
- 独自データやオープンデータはあるが、格付ロジックの設計方法が分からない
提案内容
- 公的オープンデータに基づいた仮格付ロジックを確立
- イロレーティングと生成AIを活用した独自リスクスコアリングロジックの設計
- リスク格付の閾値ルールと更新可能なシステム運用設計を支援
結果
- 公的オープンデータに基づいた仮格付ロジックを確立
- AI調査とイロレーティングを組み合わせた「リスクの定量化」手法を開発
- 格付結果の導出ロジックを構築し、サービス利用者による調整が可能に
- 将来的な制度改定やデータ更新にも対応できる更新手法を設計
担当者
大古田 俊介
先端数理技術戦略部 部長 / 博士（理学）
大阪大学大学院 理学研究科を修了後、東京工業大学理工学研究科 日本学術振興会特別研究員を経て株式会社リネアに入社。2015年からRudimentsの企画・開発に従事し、金融機関向けのVaR計算やCVA・DVA評価ツールの開発、モニタリング業務高度化のためのAIシステム開発など、多数のプロジェクトでPMを務める。
林 将央
先端数理技術戦略部 シニアアナリスト / 博士（理学）
東京大学大学院理学系研究科天文学専攻を修了後、国立天文台で特任助教として研究に従事。株式会社リネア入社後は、データアナリスト・エンジニアとして、Rudimentsの導入・開発・顧客提案に携わる。金融機関の債券管理システムや入出金データ分析、大手製造業のAIアルゴリズム開発など、多様なプロジェクトで実績を持つ。近年は生成AIの業務活用に関する企画にも取り組んでいる。
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感染リスクを可視化し、宴会場の安全対策を支援
- 業種
- ホテル業
- 相談部署
- 企画部
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 1,500～2,000人
- 実施期間
- 2022年12月～2023年3月
ご支援内容
相談背景
- 宴会サービスを再開するにあたり、人からどのように飛沫が拡散しているのか良く分からない
- 感染リスク対策としてのマスクやパーティションの有効性評価が難しい
お客様の要望
- 宴会場環境を再現した仮想環境でのスーパーコンピュータを用いたシミュレーションの実施
- シミュレーション結果を用いた、感染リスクの空間分布の可視化
- 宴会時におけるマスクやパーティションの感染対策効果検証
結果
- スーパーコンピューターを用いた流体解析により、飛沫拡散シミュレートを実現
- 感染対策を含むシミュレーション結果を可視化した、感染リスクマップを構築
- 数量的な根拠に基づき、現場での感染対策計画が立てられるようになった
- 社会的緊急度が高かったが、依頼を受けてからわずか3カ月で実装・成果提供
担当者
溝内 健太郎
アプリケーション開発部 HPCエンジニア
兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科シミュレーション学専攻を修了後、プラント設計業務に従事。株式会社リネア入社後は、数値シミュレーションの専門性を活かし、スーパーコンピューター「富岳」を用いた飛沫シミュレーションや人流シミュレーションのプロジェクトに携わる。実空間の現象を再現・分析する高度な数値シミュレーション技術を強みとしている。
ご支援の流れ
支援工程を細かなタスクに分けて管理し、プロジェクトをスムーズに完遂するためのワークフローを整えています。
お問い合わせ～課題把握
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01
お問い合わせ
資料請求やお問い合わせフォームよりご連絡いただきます。 -
02
打ち合わせ
（約1～3回）当社のサービス紹介を行い、お客様の業務特性や経営状況を詳しく確認したうえで、課題を把握します。- ※詳細な提案や見積もりが必要な場合は、簡単なデータ分析や現地視察を実施し、課題整理を行うこともあります。
-
03
進め方の決定
AI導入の場合は「AIモデル構築」、業務プロセスDXの場合は「DX支援」など、課題に応じて進め方を決めます。 -
04
本契約の締結
ご提案内容にご同意いただけましたら、本契約を締結のうえ、プロジェクトを開始します。
- ※各ステップで必要に応じてNDAを結ぶ場合がございます。
プロジェクト開始後
打ち合わせで決定した方針に沿って、プロジェクトを進行します。以下は進め方の一例です。
case1：AIモデル構築の場合
-
01
現状分析・課題の明確化
課題を明確化し、AI適用の目的・条件・KPIなどについて、取り組み対象を具体化します。 -
02
データ収集・前処理
業務に関連するデータの確認や、不足データの補完方法を検討し、適切なデータを収集します。 -
03
簡易AIモデルの構築
データ収集後、前処理したデータを用いて仮説検証のための簡易AIモデルを構築します。 -
04
AIモデル構築・評価および改善
構築した手法で実際の業務データに適用したAIモデルを構築し、精度と実用性を評価します。 -
05
フィードバック・改良
得られた評価を基にAIモデルの改善を行います。継続的な監視・管理体制の構築も合わせて検討します。 -
06
本格導入・運用方法の検討
導入形態や運用の方法を選定します。モデルをシステムに組み込む場合、API化やクラウド展開なども検討します。
case2：DX支援の場合
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01
現状把握と課題の明確化
業務プロセスやIT環境を整理・可視化し、課題を明確化してDX推進の方向性を定めます。 -
02
DX戦略と実行計画の策定
現状分析を基にDX戦略を策定、実行計画を立案。また、プロジェクトにおけるKPIを定義します。 -
03
デジタル化の実行と業務プロセスの改善
デジタル技術を活用し、業務プロセスの再設計、ITツールの選定・導入、それらの説明会を実施します。 -
04
データのさらなる活用と意思決定の高度化
BIツールなどの導入による活用支援、AI・機械学習などによる高度化実装、データに基づく意思決定を支援します。 -
05
成果報告・評価
KPIに基づく成果評価とフィードバックを実施し、今後のDX推進計画へ反映・提案を行います。
費用について
お問い合わせいただいた後、ヒアリングのうえ、案件規模やお客様の業界特性に合わせて詳細な見積もりを作成します。
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case1
クレジットカード不正利用検知
- 業種・業態
- クレジットカード業
- 従業員規模
- 5,000～6,000人
- 契約形態
- チーム常駐契約（ラボ・パッケージ型）
240～280 万円/月
- 対応内容
- 不正利用の検知モデルの実証実験
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case2
感染リスクを可視化し、安全対策を支援
- 業種・業態
- ホテル業
- 従業員規模
- 1,500～2,000人
- 契約形態
- チーム常駐契約（ラボ・パッケージ型）
180～220 万円/月
- 対応内容
- 流体解析によるリスク可視化と対策効果の検証
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case3
データ分析×AIで検知シナリオを改善
- 業種・業態
- 金融機関
- 従業員規模
- 3,000～5,000人
- 契約形態
- スポット支援契約（人月単価型）
～1,000 万円
- 対応内容
- データ分析とAIモデルによる検知シナリオの改善
よくある質問
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Q1.
リスク対策AIを導入するには、どのようなデータが必要ですか？
取引データ、財務データ、行動履歴データなどが代表例です。データが不足している場合も、代替手段や補完方法をご提案します。
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Q2.
金融業界以外でもリスク対策支援は可能ですか？
もちろんです。製造、物流、教育、研究機関など幅広い業界に対応しており、それぞれに適したリスク対策をご提案しています。
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Q3.
地政学的リスクや災害リスクのような外部要因も分析対象になりますか？
はい。外部の環境データや統計情報と連携することで、リスクの早期兆候や影響予測のモデル構築が可能です。
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Q4.
不正検知モデルは自社の業務でどのように適用されますか？
お客様の業務フローや既存の監視体制を詳しくヒアリングし、適切なデータを基に不正兆候を検出するAIモデルを設計・実装します。業務への組み込み方も含めてご提案し、現場で活用しやすい形でご提供します。
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Q5.
リスク検知のAIモデルは、どれくらいの精度が期待できますか？
精度はデータの質・量や業務内容により異なりますが、仮説検証や試験導入を通じて、実務で十分に活用できる精度が得られるよう、モデルの調整と最適化を行います。
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Q6.
AIによるリスクの検知結果はどのように確認できますか？
検知結果は、ダッシュボードやレポート形式で分かりやすくご提供します。ご要望に応じて、既存のBIツールや業務システムへの組み込みにも対応可能です。
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Q7.
不正検知AIを導入することで、業務負担が増えることはありませんか？
業務負担が増えないよう、既存システムとの連携や運用フローも含めて最適な導入方法をご提案します。アラートの精度向上によって、むしろ業務の効率化や負担軽減につながるケースも多くあります。
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Q8.
過去に取り組んだものの、うまくいかなかった経験があり不安です。
そのようなお客様には、丁寧なヒアリングを基に、小規模な検証から段階的に進める当社の進め方がフィットします。過去の課題も踏まえ、再挑戦をしっかりとサポートします。
