JP7469349B2 - 提供装置、提供方法および提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、提供装置、提供方法および提供プログラムに関する。

近年、株や、為替、先物等の金融商品をインターネット上で取引することが活発に行われている。また、金融商品の取引を支援するために各種情報を提供する技術が提案されている。

特開２００８－４０５３５号公報

しかしながら、従来の技術では、より有用な情報をユーザに提供する点で更なる改善の余地があった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、より有用な情報をユーザに提供することができる提供装置、提供方法および提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る提供装置は、特定部と、提供部とを備える。前記特定部は、金融商品に関する情報が入力された場合に、将来所定の条件を満たすと推定される前記金融商品と、前記所定の条件を満たすと推定した理由とを出力するように学習が行われたモデルを用いて、前記所定の条件を満たす金融商品と前記理由とを特定する。前記提供部は、特定した前記金融商品に関する情報とともに、前記理由をユーザに提供する。

実施形態の一態様によれば、より有用な情報をユーザに提供することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。 図２は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。 図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。 図５は、金融商品情報の一例を示す図である。 図６は、モデル情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る提供装置が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、実施形態に係る提供装置が実行する提供処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願に係る提供装置、提供方法および提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提供装置、提供方法および提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
まず、図１を用いて、実施形態に係る提供装置が実行する処理について説明する。図１は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。なお、図１では、実施形態に係る提供装置１を含む提供システムＳの動作例を示している。図１に示すように、実施形態に係る提供システムＳは、提供装置１と、ユーザ端末５０とを含む。

図１に示すように、実施形態に係る提供システムＳでは、まず、提供装置１は、金融商品に関する情報を取得する（ステップＳ１）。金融商品に関する情報は、例えば、金融商品を扱う金融機関が管理する金融機関端末１００（図２参照）から取得可能である。

金融商品に関する情報は、商品名（銘柄名）や、金融商品の種別（株式、債券、インデックス、先物等）、金融商品に関わるニュース（増配等）、現在の価値（株価）や、過去の価値の履歴、取引に関する情報（出来高等）、関連する他の金融商品等の情報を含む。

つづいて、提供装置１は、取得した金融商品に関する情報の特徴を学習し、金融商品に関する情報を入力することで、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および所定の条件を満たすと推定した理由を出力するモデルを生成する（ステップＳ２）。なお、所定の条件を満たす場合とは、例えば、価値が所定値以上上昇（下降）する場合等である。

かかるモデルは、説明可能な人工知能のモデルである。具体的には、提供装置１は、学習時の正解データとして、所定の条件を満たした金融商品に関する情報と、所定の条件を満たした程度を示すスコアと、金融商品に関する情報の各情報要素のうち所定の条件を満たした理由となる情報要素とを収集し、金融商品に関する情報を入力した場合に、上記したスコアと、上記した情報要素とを出力するモデルを学習する。

つづいて、提供装置１は、生成したモデルを用いて、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および所定の条件を満たすと推定した理由を特定する（ステップＳ３）。具体的には、提供装置１は、金融機関端末１００から取得した金融商品に関する情報をモデルに入力し、モデルから出力されるスコアおよび理由に基づいて、所定の条件を満たすと推定される金融商品および理由を特定する。

つづいて、提供装置１は、特定した金融商品および理由をユーザに提供する（ステップＳ４）。例えば、提供装置１は、モデルが出力するスコアに応じたランキング表示を行うとともに、ランキングされた各金融商品とともに上記した理由を表示する。

このように、実施形態に係る提供装置１によれば、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および理由を特定してユーザに提供することで、ユーザによる金融商品の売買の判断の一助することができる。すなわち、実施形態に係る提供装置１によれば、より有用な情報をユーザに提供することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る提供システムＳの構成例について説明する。図２は、実施形態に係る提供システムＳの構成例を示すブロック図である。図２に示すように、実施形態に係る提供システムＳは、提供装置１と、複数のユーザ端末５０と、複数の金融機関端末１００とがネットワークＮに対して有線又は無線により接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。

提供装置１は、実施形態に係る提供方法を実行するサーバ装置である。提供装置１は、金融商品に関する情報を学習することで生成したモデルを用いて、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および理由を特定してユーザに提供する。

また、提供装置１は、各ユーザのユーザ端末５０と連携し、各ユーザのユーザ端末５０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

また、提供装置１は、各ユーザのユーザ端末５０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、提供装置１は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引（ＥＣ：Electronic Commerce）、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、提供装置１は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

ユーザ端末５０は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末５０は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。ユーザ端末５０は、提供装置１や金融機関端末１００へ各種情報を送信したり、提供装置１や金融機関端末１００から提供される情報を受信したりする。

金融機関端末１００は、金融商品を扱う金融機関の担当者が扱う端末装置である。金融機関端末１００は、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ等の任意のタイプの端末装置を用いることができる。金融機関端末１００は、金融機関が扱う金融商品に関する情報や、ユーザが保有する金融商品の情報、取引履歴、金融商品の価値の履歴等の情報を提供装置１へ提供する。

次に、図３を参照して、提供装置１の構成例について説明する。

図３は、実施形態に係る提供装置１の構成例を示す図である。図３に示されるように、提供装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを有する。制御部３は、取得部３１と、生成部３２と、特定部３３と、提供部３４とを備える。記憶部４は、ユーザ情報４１と、金融商品情報４２と、モデル情報４３とを記憶する。

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。

制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、提供装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（提供プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＧＰＵ（General Purpose Graphic Processing Unit）等の集積回路により実現されてもよい。

記憶部４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

ユーザ情報４１は、ユーザ（取引ユーザを含む）に関する情報である。図４は、ユーザ情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ情報４１は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「保有商品情報」、「取引履歴」等の項目を含む。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別情報である。「属性情報」は、ユーザの属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「保有商品情報」は、ユーザが現在保有する金融商品に関する情報であり、金融商品の銘柄や、保有数（株数等）、取得時の価値（株価等）等の情報が含まれる。「取引履歴」は、ユーザや取引ユーザによる金融商品の取引の履歴であり、売買の日時や、売買した数量、売買当時の価値、取引実績（利益額または損失額や、利益率や損失率）等を含む。

金融商品情報４２は、金融機関が扱う金融商品に関する情報である。図５は、金融商品情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、金融商品情報４２は、「商品ＩＤ」、「商品情報」、「価値情報」等の項目を含む。

「商品ＩＤ」は、金融商品を識別する識別情報である。「商品情報」は、金融商品に関する情報であり、金融商品の種別（株式、債券等）や、銘柄名、構成内容（インデックスなら構成銘柄）等の情報である。「価値情報」は、金融商品の価値（株価等）に関する情報であり、現在の価値や、過去の所定期間における価値の履歴等を含む。

モデル情報４３は、後述する生成部３２の学習結果であるモデルに関する情報である。図６は、モデル情報４３の一例を示す図である。図６に示すように、モデル情報４３は、「モデルＩＤ」、「モデル情報」等の項目を含む。

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別情報である。「モデル情報」は、モデルの変数や重み等といったモデルの内容を示す情報である。

次に、提供装置１の制御部３の各機能（取得部３１、生成部３２、特定部３３および提供部３４）について説明する。

取得部３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部３１は、金融商品に関する情報を取得する。金融商品に関する情報は、商品名（銘柄名）や、金融商品の種別（株式、債券、インデックス、先物等）、金融商品に関わるニュース（増配等）、現在の価値（株価）や、過去の価値の履歴、取引に関する情報（出来高等）、関連する他の金融商品等の情報を含む。

生成部３２は、金融商品に関する情報の特徴を学習することで、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および所定の条件を満たすと推定した理由を出力するモデルを生成する。なお、所定の条件を満たす場合とは、例えば、価値が所定値以上上昇（下降）する場合等である。

かかるモデルは、説明可能な人工知能のモデルである。具体的には、提供装置１は、学習時の正解データとして、所定の条件を満たした金融商品に関する情報と、所定の条件を満たした程度を示すスコアと、金融商品に関する情報の各情報要素のうち所定の条件を満たした理由となる情報要素とを学習し、金融商品に関する情報を入力した場合に、上記したスコアと、上記した情報要素とを出力するモデルを生成する。

生成部３２は、所定の条件を満たすか否かの期間が異なるモデルを生成してもよい。具体的には、生成部３２は、例えば、６か月後、１年後、５年後それぞれについて、所定の条件を満たすと推定する金融商品および理由を出力するモデルをそれぞれの期間で生成する。

特定部３３は、生成部３２によって生成されたモデルを用いて、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品および所定の条件を満たすと推定した理由を特定する。例えば、特定部３３は、金融機関端末１００から取得した金融商品に関する情報をモデルに入力し、モデルから出力されるスコアおよび理由に基づいて、所定の条件を満たすと推定される金融商品および理由を特定する。

提供部３４は、特定部３３が特定した金融商品に関する情報とともに、特定した理由をユーザに提供する。例えば、提供部３４は、モデルが出力するスコアに応じたランキング表示を行うとともに、ランキングされた各金融商品とともに上記した理由を表示する。また、提供部３４は、理由別にランキング表示してもよい。つまり、提供部３４は、金融商品を理由毎に分類し、理由毎にスコアに応じたランキング表示を行う。

また、提供部３４は、理由を提供する場合、ユーザの金融リテラシーの理解度に応じた提供態様で提供する。例えば、提供部３４は、金融リテラシーの理解度が低いユーザ（初心者）に対しては、理由に使われる用語の意味や解説を付して提供する。また、提供部３４は、初心者以外のユーザ（中級者や上級者）に対しては、理解度に応じてユーザが把握していない用語にのみ意味や解説を付して提供する。

次に、図７および図８を用いて、実施形態に係る提供装置１が実行する処理の処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る提供装置１が実行する学習処理の処理手順を示すフローチャートである。図８は、実施形態に係る提供装置１が実行する提供処理の処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、制御部３は、金融商品に関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。

つづいて、制御部３は、金融商品に関する情報を学習することで、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品およびその理由を出力するモデルを生成し、（ステップＳ１０２）、処理を終了する。

次に、図８に示すように、制御部３は、金融商品に関する情報を取得する（ステップＳ２０１）。

つづいて、制御部３は、金融商品に関する情報をモデルに入力し、所定の条件を満たすか否かに関するスコアと、満たす場合の理由とを出力する（ステップＳ２０２）。

つづいて、制御部３は、出力した金融商品および理由に基づいたコンテンツを生成する（ステップＳ２０３）。

つづいて、制御部３は、生成したコンテンツをユーザに提供し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。

〔その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した記憶部４の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。

〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る提供装置１は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が提供装置１として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。

〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１は、特定部３３と、提供部３４とを備える。特定部３３は、金融商品に関する情報が入力された場合に、将来所定の条件を満たすと推定される金融商品と、所定の条件を満たすと推定した理由とを出力するように学習が行われたモデルを用いて、所定の条件を満たす金融商品と理由とを特定する。提供部３４は、特定した金融商品に関する情報とともに、理由をユーザに提供する。このような構成により、より有用な情報をユーザに提供することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部３は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。

１ 提供装置
２ 通信部
３ 制御部
４ 記憶部
３１ 取得部
３２ 生成部
３３ 特定部
３４ 提供部
４１ ユーザ情報
４２ 金融商品情報
４３ モデル情報
５０ ユーザ端末
１００ 金融機関端末
Ｓ 提供システム

Claims (8)

1. 学習時の正解データとして、所定の条件を満たした金融商品に関する情報と、前記所定の条件を満たした程度を示すスコアと、前記金融商品に関する情報の各情報要素のうち所定の条件を満たした理由となる情報要素とを学習し、前記金融商品に関する情報を入力した場合に、前記スコアと、前記情報要素とを出力するモデルを生成する生成部と、
   前記金融商品に関する情報を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された前記スコアと、前記情報要素とに基づいて、将来所定の条件を満たすと推定される前記金融商品と、前記所定の条件を満たすと推定した理由とを特定する特定部と、
   特定した前記金融商品に関する情報とともに、前記理由をユーザに提供する提供部と
   を備える提供装置。
2. 前記特定部は、
   将来の価値が上昇すると推定される前記金融商品と、前記価値が上昇すると推定した理由とを出力するように学習が行われたモデルを用いて、前記価値が上昇する金融商品と前記理由とを特定する
   請求項１に記載の提供装置。
3. 前記特定部は、
   将来の価値が下降すると推定される前記金融商品と、前記価値が下降すると推定した理由とを出力するように学習が行われたモデルを用いて、前記価値が下降する金融商品と前記理由とを特定する
   請求項１または２に記載の提供装置。
4. 前記特定部は、
   所定の期間毎に前記所定の条件を満たすと推定する前記金融商品および前記理由を出力する前記モデルを用いて、所定の期間毎に前記所定の条件を満たす金融商品と前記理由とを特定する
   請求項１～３のいずれか１つに記載の提供装置。
5. 前記提供部は、
   前記モデルの出力結果に応じた前記金融商品のランキング表示を行うとともに、ランキングされた各金融商品とともに前記理由を提供する
   請求項１～４のいずれか１つに記載の提供装置。
6. 前記提供部は、
   前記ユーザの金融リテラシーの理解度に応じた提供態様で前記理由を提供する
   請求項１～５のいずれか１つに記載の提供装置。
7. コンピュータが実行する提供方法であって、
   学習時の正解データとして、所定の条件を満たした金融商品に関する情報と、前記所定の条件を満たした程度を示すスコアと、前記金融商品に関する情報の各情報要素のうち所定の条件を満たした理由となる情報要素とを学習し、前記金融商品に関する情報を入力した場合に、前記スコアと、前記情報要素とを出力するモデルを生成する生成工程と、
   前記金融商品に関する情報を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された前記スコアと、前記情報要素とに基づいて、将来所定の条件を満たすと推定される前記金融商品と、前記所定の条件を満たすと推定した理由とを特定する特定工程と、
   特定した前記金融商品に関する情報とともに、前記理由をユーザに提供する提供工程と
   を含むことを特徴とする提供方法。
8. 学習時の正解データとして、所定の条件を満たした金融商品に関する情報と、前記所定の条件を満たした程度を示すスコアと、前記金融商品に関する情報の各情報要素のうち所定の条件を満たした理由となる情報要素とを学習し、前記金融商品に関する情報を入力した場合に、前記スコアと、前記情報要素とを出力するモデルを生成する生成手順と、
   前記金融商品に関する情報を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された前記スコアと、前記情報要素とに基づいて、将来所定の条件を満たすと推定される前記金融商品と、前記所定の条件を満たすと推定した理由とを特定する特定手順と、
   特定した前記金融商品に関する情報とともに、前記理由をユーザに提供する提供手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。

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