AIでカンボジア中央銀行の予測誤差を3割減。JICA DXLabを通じて日本のAI企業Preferred Networksの技術が国境を越える

銀行の決済や資金のやり取りを支えるには、資金がいつ、どれほど必要になるかを見通さなければならない。カンボジア国立銀行（NBC）の課題は、その予測精度をどう高めるかにあった。AI技術や半導体の研究開発と実用化を手がける日本のAI企業、Preferred Networks（PFN）は、JICA DXLabを通じてNBCと協働し、資金需要予測の実証（PoC）に取り組んだ。国内で培った技術を、接点のなかった海外の中央銀行へどう届けたのか。PFNと、協働を支えたJICAの担当者に聞いた。

参加者紹介（左→右）
平野 正徳｜株式会社Preferred Networks AIプロダクツ&ソリューションズ事業本部 ソリューション開発第1部 エンジニアリングマネージャー／リサーチャー。博士（工学）。金融領域のエンジニア側の責任者として、アプローチの検討や技術検証、ナレッジトランスファーまでを担った。

小川 晃生｜株式会社Preferred Networks AIプロダクツ&ソリューションズ事業本部 ビジネス開発 マネージャー。金融領域のビジネス側の責任者として、提案のとりまとめからプロジェクト全体の管理・推進までを担った。

上野 景篤｜株式会社Preferred Networks AIプロダクツ&ソリューションズ事業本部 グローバルAIビジネス開発 ディレクター。海外ビジネス開発の責任者として、NBC上層部との折衝や現地ステアリング会議の主導までを担った。

川畑 博司｜独立行政法人国際協力機構（JICA）ガバナンス・平和構築部 国際協力専門員。博士（経済学）。PoC当時はJICA技術協力プロジェクトの専門家としてカンボジアに駐在し、NBCの課題把握とPFNとの実務上の橋渡しを担った。

末松 知世｜独立行政法人国際協力機構（JICA）ガバナンス・平和構築部 STI・DX室 特別嘱託。JICA DXLabのカンボジア案件を担当。

JICA 川畑
中央銀行には、物価や金融システムを安定させる役割があります。そのために、銀行全体で資金が余るか足りなくなるかを予測し、市場へ資金を供給したり、吸収したりします。
カンボジアでは自国通貨のリエルと米ドルが併用されていますが、米ドルは自国で発行できないため、出回る量を調整できません。NBCが自ら金融政策を行うには、リエルの利用を増やす必要がある。ただ流通が増えるほど、その動きを正確に把握しなければなりません。従来の統計モデルでは、長い休暇の前など変動の大きい場面の予測精度に課題がありました。

PFN・小川
私たちの金融チームは、金融工学の分野に機械学習・深層学習といったAI技術を応用することを強みとしており、最先端の研究開発や、金融機関へのソリューション提供を行っています。今回応用したのは、時間とともに変化するデータから将来の動きを見通そうとする「時系列分析」の技術。LLMの普及より前からある伝統的な分野ですが、PFNはこれまでこの領域での実績を積み重ねてきました。

PFN・平野
直前に別の分野で似た時系列分析の案件を経験しており、その技術を応用できるという判断もありました。海外で初めての取り組みをするときに、適用する技術までまったく新しいものにするとリスクが高い。国内で蓄えたノウハウを海外で使える今回のPoCは、私たちにとって仕事の幅を広げる機会でした。

PFN・上野
海外の案件は増えてきてはいますが、国内に比べればまだ少ない。特に、国の中枢たる中央銀行と仕事をする機会はほとんどありません。日本国内では官民問わずPFNの高いAI技術力を評価していただいているものの、現地で実績のない民間企業が、単独でNBCとの協業を始めるのは容易ではないと考えていました。

PFN・平野
データ分析では、数字の背後にある、その国特有の制度や規制、文化的な背景の理解が欠かせません。実際、現地のデータには、祝日や納税時期といった制度を知らなければ説明できない動きが数多く見られました。こうした背景を単独で把握するのは、簡単ではありません。

PFN・小川
商習慣や仕事の進め方も日本とは異なるので、適切なコミュニケーション手段やプロジェクト推進に必要な期間を事前に見通しにくいという困難もありました。カンボジアに駐在している者もいないため、対面でやり取りする機会が限られるという壁もありました。高度な技術を保有していることと、本当に相手の課題解決につながる提案ができることは別です。現地の人が何に困っているのかがわからないと、具体的なアプローチを考えられません。

JICA・末松
もともとJICAは、技術協力プロジェクトを通じてNBCの金融政策運営を支援していました。日々の協力を通じて、NBCがどこに課題を抱え、何を求めているのかを把握しており、その一つが資金需要予測の精度でした。そこに、現地で専門家として活動していた川畑さんから、この予測にAIを使えないかという提案があり、JICAとして公募の形に落とし込んだのが今回の始まりです。

技術協力は数年単位の計画を相手国政府と協議の上、事前に決定しますが、AIの進化は速く、計画時点でその数年後の可能性を見通すことは困難です。そこで、固定的な計画に縛られず、新しい技術を機動的に取り入れて成果を広げられないかと試す枠組みがJICA DXLabです。今回も、すでに進めていた予測の改善に、企業のAI技術を組み合わせる形でPoCの要件を考えました。数年がかりの案件に参加するのは難しくても、PoCなら取り組めるという日本企業はあると思います。そうした海外展開の機会をつくることも目的の一つです。

JICA・末松
JICAの役割は、案件が始まる前の土台づくりと、始まった後の伴走の両方にあります。
土台づくりでいえば、まずPoCの実施要件の整理です。どのような条件ならNBCがデータを提供できるか、一つずつ確認する必要がありました。データの利用権や、開発するシステムの著作権・利用権も、公募前に整理します。企業の選定でも、データをどう保護するかを提案の評価に含めました。国によってはデータの国外持ち出しに関する規制もあり、こうした各国固有の事情への対応能力は、技術協力のなかで積み重ねてきたものです。

もう一つは、相手国機関からの具体的な合意です。PoCの主体はNBCですので、適切な人員の配置、PoCを進めるための会議への出席、データをいつどの形式で提供するかといった項目を、PoCの開始前にNBC側と取り決めました。企業の皆さんが初日から本来の業務に集中できるよう、待ち時間が生じない状態をつくっておく。それも私たちの仕事です。

PFN・小川
PFNは国内トップクラスのAI技術を持っていると自負しており、それを海外にも積極的に展開したいと常々考えていました。その機運が社内でとくに高まっていた時期に、中央銀行の資金需要予測という公募テーマを知りました。国外の中央銀行を相手にプロジェクトを行うというチャレンジングな内容でしたが、JICAが現地との橋渡しを担ってくれるとわかっていたため、リスクを抑えて取り組めると判断しました。

PFN・上野
「JICAと中央銀行が共に選定した企業」と相手先に説明できることは、現地でも大きな強みとなりました。カンボジア現地に訪問した初日から一定の信頼を得たうえで話を始められたと感じています。機密性の高い中央銀行のデータを扱う際にもJICAに間に入っていただき、一から個別に交渉する場合と比べて、立ち上げまでの時間を大幅に短縮できました。

PFN・平野
プロジェクトの開始直後に、扱うデータについて詳しく説明していただきました。単純な定義だけでなく、そのデータがカンボジアでどのような意味を持つのか、制度や商習慣の背景まで踏み込んだ解説です。おかげで現地の課題を早い段階で理解でき、分析方針の策定から検証の開始まで速やかに進められました。

たとえば「預金準備率」と「準備預金」がどちらも「RR」と略されていて、どちらの意味なのか迷うことがありました。英語で一つずつ確認するのは大変です。川畑さんに日本語でまとめて説明していただけたことで、理解が進みました。

PFN・小川
私たちには金融の知識がありますから、カンボジアの仕組みを「日本銀行で言えばこれにあたる」と説明していただくことで、自分たちの知識と照らし合わせて理解を深めることができました。

PFN・平野
プロトタイプを早めに渡して、実際に触ってもらうこと、現地でフィードバックをもらうことを重視していました。意見をもらってから修正するまでには時間がかかると考えていたからです。ただ最初は、現地訪問前のかなり早い時期にプロトタイプを送ったものの、現地では動かし方の説明から始まることになりました。それでも早く渡したことで、期間内に何度かやり取りを重ねられたのはよかったです。

そしてNBCとコミュニケーションを続ける中で、徐々に質問の内容も具体的なものに変わっていきました。最初は「動かし方がわからない」だったのが、使えるようになると「この表示はどういう意味か」「この表記に直してほしい」と具体的になり、最後には「こういうダッシュボードをつくりたい」と、PoCの範囲を超える要望までいただきました。システムが形になるにつれて、相手の関心も深まっていったのが印象的でしたね。

PFN・小川
数日に1回程度の実務者会議や隔週の会議に加えて、NBCの皆さんとはメッセージアプリで頻繁に直接やり取りをしていました。ステークホルダーも多かったため、誰にどのような依頼をすればよいかなど、川畑さんに個別に相談していました。

JICA・川畑
NBCの職員には通常の業務もあるので、質問の担当を整理したり、作業の状況を確かめたりしていました。PFNの皆さんがいないときには、インストールなどの操作を一緒に確かめることもありましたね。

PFN・上野
川畑さんの役割は、調整にとどまりませんでした。中央銀行の上層部にも直接働きかけてくださり、さまざまな場面で問題の解決を助けていただきました。私たちだけでは、これほど短期間でプロジェクトを完遂することはできなかったと思います。

PFN・平野
まず、NBCが従来使っていた統計モデルと同程度の精度を私たちの環境で再現し、比較の基準を整えました。そのうえで複数のAIモデルを構築し、過去のデータで従来手法と精度を比較しています。約6カ月で、モデルの開発から実運用を想定した試作システムの提供まで行いました。

検証の結果、評価指標の一つで予測誤差を約3割縮小できました。また単に平均的な予測の誤差を下げるだけでなく、極端に予測がずれてしまう回数も、従来手法と比べて大きく抑えることができました。

PFN・平野
なお、今回は過去のデータを用いた検証までで、リアルタイムでの解析や、その結果を使った市場介入には至っていません。しかし将来の実運用を見据えて、最も精度の高いモデルを単純に推奨するのではなく、NBCの既存の計算環境でも無理なく動かせる軽量なモデルを主力として採用すべきと提案しました。予測の算出や再学習に時間がかかる複雑なモデルよりも継続して使いやすいことを重視したためです。

JICA・川畑
従来は、予測に一定のズレが出ることを見込んで、市場介入の金額に余裕を持たせていました。精度が上がれば、こうした余裕を減らし、より適切な金額を判断するための材料になります。予測の精度が上がることでNBCへの信頼が高まり、リエルが安心して使える通貨として普及することにつながります。NBCの職員も、3割という割合そのものよりも、それを実際の金額に置き換えたときの大きさに驚いていました。「それだけの差が出るのか」という反応です。

PFN・上野
まず、カンボジア市場への理解が深まり、今後の展開に向けた足がかりを得ました。実際のプロジェクトを通じて現地のデータの特性や制度環境を把握できたことは、ほかの途上国市場を検討するうえでも参考になります。途上国で事業を続けるために、どのような条件や進め方が必要か。それを具体的に理解できたことも収穫です。

PFN・平野
現地の政府機関に英語で技術を説明し、質疑応答を重ねたこと。現地のデータの特性や運用上の制約を踏まえてモデルを設計したこと。いずれも今後の海外案件に活かせる経験です。特に、高い透明性が求められる中央銀行に対して、検証方法や判断の根拠を丁寧に示しながら信頼を得た経験は、国内外を問わず、公的機関や金融機関との仕事に通じるものだと考えています。

PFN・小川
一番の収穫は、私たちの成果をNBCの皆さんに高く評価していただき、「技術は国境を越える」と実感できたことです。言語や制度が異なっても、丁寧に検証を重ねれば技術の価値は伝わる。JICAの皆さんが支えてくださったことで、自分たちの技術をきちんと届けることに集中できた。それは、私たちにとって大きかったですね。

PFN・上野
JICA DXLabへの参画を契機に、私たち自身でNBCと実運用に向けた協議を続けています。まだ契約には至っていませんが、本格的な議論ができていることをありがたく感じています。PoCを通じて築いた信頼関係に加え、NBCが自ら技術を扱えるよう引き継ぎを進めたことが、継続的な関係の土台になりました。

PFN・小川
JICA DXLabでは、公募、実証の場、現地専門家の伴走が一体になっています。とりわけ大きいのは、公募の段階で現地の課題が明文化されていること。課題を一から探す必要がなく、自分たちの技術でどのように貢献できるかの判断に集中できます。技術を持つ日本企業が海外の公的機関と仕事を始めるうえで、有効な入口になり得ると思います。

PFN・上野
この経験で得たのは、中央銀行と協働した実績、途上国のデータや制度への理解、現地の関係者との信頼関係です。すでに東南アジアへの展開も検討していますし、海外の政府機関との対話も始まっています。日本のAI技術が海外の現場で実績を積むうえで、JICAが築いてきた接点と信頼を活かせることは大きな価値だと感じています。

JICA・末松
DXLabでは相手国機関と課題を掘り下げた上で、民間企業や研究機関が持っているデジタル技術で課題解決をするPoCを設計することを重視しています。公募の内容を見て、自社の技術を活かせそうだと思ったら、ぜひ検討していただきたいです。