セブン銀行、人工知能を使ってATM内にある紙幣量の増減を予測

セブン銀行は5月13日、NEC及びSOINN社の2社それぞれと、人工知能を用いてATMの中にある紙幣の増減を予測する実証実験を開始したと発表した。

セブン銀行では現在全国に22,000台以上のATMを保有しており、ATM1台1台について日々、入出金による紙幣の増減を予測し補充を行っている。

今回の実験では、人工知能によりATM内紙幣の増減予測の精度を向上させ、紙幣切れの防止や紙幣の入れ過ぎで発生する資金コストの抑止を狙う。実験は本年3月に開始しており、夏頃に結果の検証を行う。

実験で検証するのは、NECおよびSOINN社の2種類の人工知能。NECは「異種混合学習技術」と呼ぶ独自の人工知能技術を用いる。これは、多種多様なデータに混在するデータ同士の関連性から、複数の規則性を自動で発見する機械学習手法だ。

一方で、「SOINN(ソイン)」は、東京工業大学の長谷川准教授が開発した「Self Organizing Incremental Neural Network」という学習型の汎用人工知能。プログラムするのではなく、データを与えることで自ら育つ人工知能であるとされる。

セブン銀行は最終的に、この2社の人工知能から1種類を選定する予定。

今回の取組みは、金融業務に人工知能を活用する取組みとして、他の金融機関やATMサービス業者に参考になりそうだ。