2024年9月10日～9月27日の18日間、データ分析の経験のある大学生（院生含む）11名が国内各地から参加し、本物の個人顧客データを用いて、普段、同行や当社が取り組んでいるマイカーローンニーズモデルの構築とキャンペーン試算・提案という課題に取り組みました。

学生たちは3チームに分かれたうえで、主にオンラインコミュニケーション・ツールを使ってチーム内で役割分担などを行いました。また、同行の行員とFEGのコンサルタントはメンター役として参加しました。

初めて触る銀行データに、また、まだ接する機会のないマイカーローンの商品性への理解などに苦戦しながら、学生ひとりひとりがこれまでの経験や知識を基に分析を行い、そしてチーム力も徐々に強まり、18日間という期間でしっかりと取り組むことができました。

最終日（9月27日）には、熊本市の同行本店に学生たちがリアルで集まり、最終報告を行いました。

最終報告会には、同行・執行役員兼デジタルマーケティング部長の桐原様をはじめ、人事部の皆様など多くの関係者にご出席いただきました。また、FEGからは代表取締役社長清水などが参加しました。

学生チームによる素晴らしいプレゼンでは、モデル精度、提案内容、資料構成・報告説明の3つの評価基準で各チームを評価し、表彰を行いました。各チームともにモデル精度は拮抗しており、提案内容などもチームでそれぞれ特色ある内容となりました。

表彰式の後は、チームの枠、出身地の枠を超え、現地参加した学生とメンターの皆で、馬刺しや海鮮・ステーキに舌鼓を打ち、思い出に残るインターンシップとなりました。

これからも当社は、「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進していく企業として、幅広い学生に対してデータサイエンスの実践の場を提供できるように努めてまいります。

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2024年9月20日、同協会は会員行の職員を対象に、テレビ会議システムによるデータサイエンス基礎講座を開催しました。この研修は「金融業界におけるデータサイエンスの位置づけ」というテーマで、DX推進や営業企画に携わる方、また各部門においてデータ活用を通じた業務改善を目指すデータサイエンス初学者の方を対象とした内容で、同協会会員行からは10名（10行）に参加いただき、当社役職員（塩谷周久、池庄司雅臣）が講師として登壇いたしました。

研修の進め方として、まずデータサイエンスとは何かを述べてから、データサイエンティストとして必要とされるスキルについて説明しました。その後、銀行業におけるデータ利活用の重要性を理解するため、日常業務にどのように関わっているか具体的な事例を紹介し、最近の動向として生成AIも取り上げつつ、幅広く解説しました。

研修の後半では、参加者が自身の業務にデータサイエンスを取り入れるきっかけとして、知識やスキルを習得するための方法例についても触れました。終盤のワークショップでは各自でMicrosoft Excelを使って、データの見方、集計、可視化など分析方法についてハンズオン形式で実施しました。

参加者からのアンケートでも、データサイエンスや分析方法を知るためのきっかけや参考になったなど、好意的なご意見をいただくことができました。今回の研修を活かし、今後もこのような機会があれば、当社のノウハウを交えた内容で、より金融機関のみなさまに有意義な企画を提供できるように努めてまいります。

今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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ISMS認証制度では定期的な審査が義務づけられており、認証機関であるBSIグループジャパン株式会社により、ISMSの運用管理が適切に実行されているか審査が行われました。

新たに追加された管理策である「クラウドサービスの利用における情報セキュリティ」についても、ISMSの運用管理が適切に行われていることが確認されました。

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　当社社員・身吉烈は、グループ親会社である日本製鉄㈱の将棋同好会（鐵将会）に参加し、昨年から日本将棋連盟日本製鉄支部長を務めています。

　鐵将会の部員数は50名ほど、発足は昭和45年、当時の新日本製鐵㈱の誕生時からと歴史は古く、一時は、活動が下火になっていた時期もあったものの、近年では、藤井聡太さんの活躍に由来する将棋ブームもあり、また活況になってきています。

　こうしたなか、身吉は支部長として運営や会計、東京支部連合会の幹事として子ども大会の運営といった活動をしています。

　鐵将会は、年に4回、全国からグループ社員が集まり、研鑽を積むだけでなく、プロ棋士の指導を受けたり、日本製鉄チームとして団体戦に出場しており、先日は、第125回職域団体対抗将棋大会に出場しました。

　結果は、1軍～3軍まで3チームが参加したものの、各チーム惜しくも3回戦敗退。次回は昇級を目差し、メンバー各自で猛練習に励んでいます。

　将棋は、個人競技である一方で、社会人の間では団体戦が盛んです。対戦チームの強さや得意な戦型を偵察して、チーム内でコミュニケーションを取りながら、勝率の高い組み合わせを模索して作戦を立てるのも醍醐味の一つとなっています。

　身吉は将棋の魅力について「将棋を通じて、幅広い年代や多様なバックボーンを持つ方々と交流をする貴重な機会をいただいている」と語っています。

　また、身吉がデータサイエンスの世界に興味を持ったきっかけについては「大学時代に将棋AIが爆発的な進化を遂げているその技術が機械学習でありデータ分析。将棋というゲームの中で、過去のデータをもとに、現在を評価し、未来を人間より正確に予測するという面白さに惹かれデータに触れる仕事を選びたいと思うようになった」とのこと。

　実務の上でも「将棋AIが当時抱えていた問題に水平線効果というものがある。不利な局面に対して、水平線の先にあるかのように考慮することができず、目の前の、その場しのぎの選択に終始してしまう現象のこと。クライアントのデータを分析する際、社会の様々な変化の中で、予測通りに進まない事象に出くわすが、冷静に状況を分析すること、その結果をもとに課題を設定し、解決策を提案するまでの過程を分かりやすく説明することが最も大切」であり、「これからも目の前の状況に真摯に向き合い、クライアントの次の一手のために最善を尽くしたい」と語ってくれました。

　今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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　部内表彰をいただいた案件概要は、営業組織向けの営業ツール開発となり、概要は以下のようなものです。

　営業現場では顧客への提案受注活動に際して様々な資料の中から営業担当自身が資料の作成を行っており、その資料作成における工数負担が大きく、本来提案内容の検討に割くべき工数が減少してしまっている、という問題がありました。

　それに加え、営業担当者間でのスキルの差により提案受注資料の質に差があるなど、組織全体で均一な品質での営業活動が難しいという現状に苛まれておりました。

　そのような中で、資料作成における工数削減と提案の質向上を目的として、数ある資料の集約と提案品質の均一化を行うための案件が発足し、これを解決する一つの方法としてツールの作成に取り組むこととなりました。

　ツールの作成に際しては、営業担当者へのヒアリングや実際の営業現場への同行などを重ね、営業現場で必要とされる情報と求められている品質を明らかにしていき、試作版のツールの開発を行い複数回の営業現場利用テストを重ねることで、最終的に利用価値があるとされるツールの原型を作り上げてきました。

　今回、このような活動の功績が認められ、弊社社員も案件メンバーの一員として部内表彰をいただくことに繋がりました。

　今後もこの活動を通して、営業現場の方々の営業活動が円滑に進む支援を、継続的に行っていく予定となっております。

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FEGユーザー会とは

当社は全国の金融機関のユーザー様に向け、完全対面式の情報交流の場を定期的に開催しています。
昨今のローン動向の解説やユーザー様から当社サービスの活用事例を紹介いただくなど、お客様に対してビジネス拡大・改善に向けたご紹介をしています。
また、普段は対面で交流することが少ないユーザー様が一堂に会する機会であり、皆さまから貴重な情報交換の場とのご評価をいただいています。

講演内容

第7回ユーザー会では下記の内容について講演いたしました。

【昨今のローン動向のご紹介】
・キャッシュレス決済とカードローン
・マイカーローン市場規模
・[基調講演]ローン市場トレンド：株式会社日本信用情報機構様

【当社サービスの活用事例】
・カードローン事業支援の事例紹介
・新システムのご紹介
・[基調講演]当社サービスを活用したビジネス戦略の事例紹介：ユーザー行様

当日の風景

関連サービス

無担保ローン初期審査モデル
無担保ローンモニタリング
個人信用情報紹介システム “G-SYSTEM”　

金融エンジニアリング・グループは創業から35年、データサイエンティスト集団としてとりわけ金融機関のお客様を中心にサービスを展開してきました。長年培ってきたデータ分析の技術と業界知識をもとに幅広いサポートを提供しておりますので、データ活用でお困りのお客様はお気軽にお問い合わせください。

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　DSSジャーナルのData of Data Scientistシリーズは、データサイエンティスト協会 調査・研究委員会で実施した各種調査結果について所属するメンバーが考察するシリーズとなっております。今回Vol.53を当社執行役員・塩谷周久が担当しました。

https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2920/

先日調査結果を発表した大学生向けアンケートの「生成AIの利用」について考察しました。

https://www.datascientist.or.jp/news/n-pressrelease/post-2828/

　「大学生における生成AIの利用率は29％となっており、学業における利用シーンとして「論文の要約」や「レポートの作成」が高くなっていました。講義や研究において欠かすことのできないレポートや論文で活用されており、学びの中でも生成AIが身近な存在になっていると言えます。

　このアンケートは生成AIが世の中に出始めてから約1年後に実施されたアンケートとなるため、今後さらに大学生の中でも認知は増し、学業でも色々なシーンでの活用が想定される」と考察しています。

　※これまでに塩谷が担当したData of Data Scientistシリーズ

Vol.38　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2012/

Vol.26　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2097/

Vol.15　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2160/

Vol.5 　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2210/

　今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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　https://www.datascientist.or.jp/news/n-pressrelease/post-2828/

　調査結果の中で、当社執行役員・塩谷周久は「大学生向けのDSに関する調査は今回で4年目。DSを「確かに知っている」＋「なんとなく知っている」は前回より上昇傾向。各大学においてAI・データサイエンス教育が進んでいるが、それは理系学生に限らず文系学生にも学びが浸透しつつあると言える。また、今回、生成AIに関する調査も行ったところ、利用率は29％だった。一方で、生成AIを知らない学生は25％。学業における生成AIの活用シーンとしては「論文の要約」や「レポートの作成」が高く、40％前後。生成AIが世の中で認識され始めて約1年（2023年12月調査時点）が過ぎ、社会での活用の拡がりとともに、学生の間でも学びの中での活用が拡がっていることが分かった。今後も様々なシーンでの活用が想定される」とコメントしています。

　今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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ーコーポレートサイトー

・サービス紹介
当社のサービスを与信審査、ターゲティング等カテゴリー別に紹介しています。

・データ分析手法
当社のサービスで使用する様々なデータ分析技術を解説しています。

・研究紹介・コラム
当社で調査・研究中のデータ分析技術や、分析関連のコラム記事を投稿しています。


ー採用サイトー

・社員インタビュー
活躍している当社のコンサル・システム・営業社員のインタビューを紹介しています。

・座談会/プロジェクト紹介
テーマ別に座談会形式で当社社員にインタビューを行いました。

・データから知る
当社の制度や働き方、風土等についてデータで紹介しています。

お客様への最高のソリューション提供を目指して、新しいホームページでは今までより幅広く、最新の情報を高頻度で見やすく提供できるようにリニューアルを行いました。上記変更点は一部であり、他にも全面的なリニューアルを行っていますのでぜひご覧ください。

今後の記事投稿・コンテンツの拡充にもご期待ください。

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