金融の未来を解き明かす
私たちは複雑な金融データを理解可能な洞察に変換し、意思決定の透明性を高める専門家集団です。2019年の設立以来、日本の金融機関と共に歩んできました。
あなたの課題に最適なアプローチを見つけましょう
金融機関が直面する様々な課題に対して、私たちは段階的なアプローチで最適解を提供します
リスク評価の改善
従来のブラックボックス型モデルでは説明できなかった判断根拠を明確化。規制当局への説明責任を果たしながら、精度の高いリスク予測を実現します。実際の取引データから学習したモデルが、なぜその判断を下したのかを詳細に説明できます。
投資戦略の最適化
市場変動の背景要因を可視化し、投資判断の根拠を明確にします。機械学習が導き出した投資推奨の理由を、具体的な市場指標と関連付けて説明。顧客への説明責任を果たしながら、収益性の向上を目指します。
不正検知システム
疑わしい取引を検出した際の判断理由を明確に示すシステム。誤検知を減らしながら、真の不正を見逃さない精度を実現。調査担当者が効率的に作業できるよう、検知根拠を分かりやすく整理して提供します。
私たちの専門分野
金融業界特有の課題に対する深い理解と、最新の機械学習技術を組み合わせたソリューション
解釈可能なAIモデル設計
複雑な金融データから意味のある洞察を抽出しながら、その判断過程を人間が理解できる形で表現。LIME、SHAP、アテンション機構などの最新技術を駆使し、規制要件を満たす透明性の高いモデルを構築します。私たちのモデルは「なぜその判断に至ったのか」を具体的に説明できます。
リアルタイム分析基盤
市場の変動に即座に対応できる高速分析システム。ストリーミングデータ処理技術により、取引の瞬間にリスク評価と不正検知を実行。Apache Kafka、Apache Spark、TensorFlow Streamingを活用したスケーラブルな基盤で、秒単位での意思決定支援を実現します。
セキュリティとコンプライアンス
金融庁の監督指針や国際的な規制要件に完全対応。データの暗号化、アクセス制御、監査ログの管理を徹底し、機密性と完全性を保護。プライバシー保護技術により、個人情報を匿名化しながらも分析精度を維持します。GDPR、PCI DSS、日本の個人情報保護法に準拠したセキュアな環境を提供。
チーム紹介
金融業界とテクノロジーの両分野で豊富な経験を持つ専門家が、お客様の課題解決に取り組みます
高橋 雅史
主任研究員・共同創設者
東京大学大学院で機械学習を専攻後、大手都市銀行のクオンツ部門で8年間勤務。2019年にQuicklex Labsを共同設立。解釈可能AI分野での論文発表多数。金融庁の技術諮問委員も務める。実務と研究の両面から、現場で本当に使える技術の開発に情熱を注いでいます。
Quicklex Labsの歩み
2019年、私たちは「金融業界にもっと透明性の高いAIを」という想いからスタートしました。当時、多くの金融機関がブラックボックス型のAIモデルに依存し、規制当局からの説明要求に苦慮していました。
私たちは、精度と説明可能性を両立するソリューションの開発に注力。現在では15社を超える金融機関と長期的なパートナーシップを築いています。技術の進歩と共に、お客様の課題も複雑化していますが、それが私たちのイノベーションを加速させる原動力となっています。