# 金融サービスにおけるAI: LLMの失敗モードからグラフベースの不正検知まで

> Tokyo AI金融サービス回: LLMの失敗モード、雑多なファンドデータ向け垂直AI、グラフベースの不正検知。

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- 日時: 2026年6月10日(水) 18:00–21:00 JST
- 場所: Chuo City, Japan · 対面
- 地域: 関東(東京)
- 主催者: Tokyo AI
- 言語: EN
- 出典: Luma — https://lu.ma/lxc8uykc
- Page: https://japantech.info/ja/events/luma-lxc8uykc/

## 概要

Tokyo AIの金融サービスシリーズ第2回は、高リスクな金融環境でAIを運用する際のエンジニアリングの現実を掘り下げます。3つの講演では、定量・トレーディングのワークフローで大規模言語モデルが失敗する場面、雑然とした非構造の機関投資データを構造化する垂直型マルチモデルAIシステム、そしてナレッジグラフとグラフニューラルネットワークを組み合わせたネットワークレベルの不正・異常検知を扱います。

Colin Rowat氏(Rakuten Institute of Technology)は、ヘッジファンドやトレーディングシステム、ベンチマークの事例をもとに、金融でAIやLLMが誤作動する仕組みと、各社が本番導入に慎重である理由を語ります。Jeff Tsui氏(Visual Alpha)は、バックオフィス・ミドルオフィス・フロントオフィスのデータ照合の課題と、機関投資家水準の抽出精度に到達するためにマルチモデルアーキテクチャが必要とするものを解説します。Sanjeev Sinha氏(SHIFT)は、グラフのトポロジー、GraphSAGEやGATv2、ベクトル類似検索を用い、単体では見えない不正を浮かび上がらせるエージェント型アーキテクチャを紹介します。

本セッションは、本番運用に耐える金融AIインフラの構築について具体的な知見を求める研究者、エンジニア、技術リーダーを対象としています。18:00開場、18:30から講演、20:00からネットワーキングが続きます。

## コミュニティについて

4,000人を超えるエンジニア、研究者、投資家、プロダクトマネージャー、企業のイノベーション担当者からなる、東京を中心とした大規模なAIコミュニティです。この複数回にわたる金融サービスシリーズを含む定期的なテーマ別セッションを開催し、技術講演の後にネットワーキングが続きます。参加者は初心者よりも本番運用のAIを構築する実務家に偏っています。

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