MUFGのJDD、金融AI国際会議「ICAIF 2026」で論文採択　差分プライバシーを一貫適用した合成データ生成手法を提案

MUFGの一員として、MUFGのDX活動に対するソリューションを提供しているJapan Digital Design株式会社（代表取締役CEO 髙野裕樹、以下 JDD）の研究論文が、金融AI分野の国際会議「7th ACM International Conference on AI in Finance（ICAIF 2026）」に採択されました。同会議は2026年11月14日から17日にかけて、イタリア・ミラノで開催されます。

採択されたのは「プライバシーを守る合成データ」の研究

今回採択されたのは、「Differentially Private Diffusion in Schema-Aware Latent Space」と題した論文です。著者はJDDのAkihiro Takemura氏（Japan Digital Design, Inc）です。

背景にある金融データ活用の壁

金融機関は、取引履歴や信用情報、顧客属性といったデータを持っています。これらは不正検知や信用リスク分析など、さまざまな用途での活用が期待されています。一方で、プライバシー保護の観点から、利用や共有には制約があるのが実情です。

この課題への対応として研究が進められているのが、元データの統計的な特徴を保ちながら新たなデータを生み出す「合成データ」と、個人の情報を守りながらデータを活用する「差分プライバシー（Differential Privacy）」です。

前処理から学習まで一貫して差分プライバシーを適用

JDDの論文では、表形式データ向けの拡散モデル（Diffusion Model）を用いた、新しい合成データ生成手法を提案しています。特徴は、データの前処理からモデル学習まで一貫して差分プライバシーを適用している点です。

金融関連を含む8種類のデータセットで実験を行い、差分プライバシーを用いた既存の生成モデルと比べて、データの有用性や元データの分布の再現性で良好な性能が確認されました。JDDは今後、金融領域における安全なデータ活用への応用も進めていくとしています。

ICAIFとJDDの概要

ICAIF（ACM International Conference on AI in Finance）は、人工知能・機械学習と金融が交わる領域を扱う国際会議です。金融市場、リスク管理、機械学習、自然言語処理、プライバシーなど、金融におけるAI活用に関する幅広い研究が発表されています。2026年は第7回大会として開催されます。

JDDは「金融の新しいあたりまえを創造し人々の成長に貢献する」をミッションに掲げ、MUFGの一員として、より良い金融体験の創造を目指す企業です。高度なデータ分析やAI・機械学習モデルの構築、最新技術を取り入れた柔軟なシステム設計・実装、顧客視点の体験設計など、MUFGのDX活動に対するソリューションを提供しています。また、MUFGとの協業・人材交流やR&D機能を通じて金融のイノベーションを先導し、お客さまにとっての金融体験やMUFGの事業環境をアップデートし続けるとしています。