イスラエルのスタートアップ、42AIが、人間の行動を予測する「行動世界モデル」を開発していると発表しました。同社は6200万ドル（約96億円）のシード資金を調達してステルスモードを解除し、まず数社の金融ブローカーで予測システムを運用しています。市場の変動に対して個々のトレーダーがどう反応するかを予測できるとしています。
ポイント
- 42AIが6200万ドル（約96億円）のシード調達を実施
- 人間の行動を予測する「行動世界モデル」を開発
- 金融ブローカー10社で流動性管理やヘッジに活用
- 取引方向と量の予測でF1スコア0.8〜0.85を達成と主張
- 今後はゲーミングやサイバーセキュリティ分野にも応用予定
行動世界モデルとは
42AIのモデルは、過去の行動パターンから単純に外挿するのではなく、人々の内面的な動機を理解しようとします。そのために、一見無関係な出来事への反応を調べます。投資家やトレーダーの場合、KYC（顧客確認）手続きの完了、オンボーディング、サポートへの電話、送金、株式取引などが含まれます。
CEOで共同創業者のアミット・ガル＝オア氏は「行動は決定論的ではなく、常に確率的だ」と述べています。人々には状況が変わっても意思決定に影響を与える心理的傾向があり、それを測定してモデルが理解できるデータに変換しようとしていると説明します。
CTOで共同創業者のエフード・エズラ氏は「1週間後には別人になっているかもしれないが、あなたの傾向は確率や分布として常に現れる」と付け加えました。
データ収集とモデル構造
同社はこれらの観察を特性の数学的表現に変換し、トランスフォーマーベースの世界モデルに入力して、さまざまな状況下での可能な決定の確率を算出します。予測の説明を生成するために別の言語モデルも使用しています。
エズラ氏によると、モデルはシミュレーション中に個人の根本的な傾向を保持するように訓練されています。例えば通常はリスク回避的な人が、モデルが突然リスクテイカーとして扱うと「ターゲットが外れる」と、モデルの訓練報酬の構造を説明しました。
42AIはこのアプローチの開発に3年を費やし、心理学研究と神経科学、遺伝学を組み合わせ、心理学やPTSDの専門家、2011年にノーベル化学賞を受賞したダン・シェヒトマン氏の助言も取り入れました。
ガル＝オア氏によると、チームはまず心理評価と行動シナリオを通じて数千人を研究し、その後200万人以上をカバーする政府やバイオバンクのデータセットを追加しました。顧客データセットは現在、約3000万人をカバーするまでに拡大したということです。
金融分野での実運用
実運用では、モデルは取引やサポート通話を含む顧客の既存記録を分析します。ガル＝オア氏はシステムに個人識別情報は不要で「モデルはその人が誰かを決して知らない」と主張しています。しかし、同社はリンクされた顧客活動から個別の行動プロファイルを作成しているようです。
市場取引の予測において、42AIはモデルが98%の精度を達成すると主張していますが、ガル＝オア氏はこれは取引フローが予測範囲内に収まるかどうかの指標であり、各取引が正確に予測されたかどうかではないと明らかにしました。
また、取引方向と量の予測ではF1スコア（機械学習で分類モデルの正確さと誤警報・見逃しのバランスを測る指標）が0.8〜0.85を安定して達成していると述べています。
ガル＝オア氏によると、42AIは10社の大手ブローカーと協力しており、彼らは流動性管理、証拠金要件、ヘッジエクスポージャーの管理に使用しています。同社はさらに顧客を獲得中で、「7桁」以上の収益を上げているということですが、具体的な数字は明らかにしませんでした。
顧客は定額料金またはプラットフォームがもたらした価値の割合を支払います。あるブローカーは動的ヘッジを通じて約3000万ドル（約46億5000万円）の追加価値を生み出したと主張しています。
資金調達と今後の展開
6200万ドル（約96億円）のシード資金は、創業者とインフィニティ・グループから3年間で提供され、すべてが外部投資家から調達されたわけではないとガル＝オア氏は述べました。インフィニティは彼の父、アミール・ガル＝オア氏が設立し、同氏は42AIの会長兼共同創業者でもあります。42AIは現在、さらなる資金調達を計画しています。
金融以外にも、42AIはゲーミング、詐欺防止、サイバーセキュリティ分野でのモデルの応用を模索しており、いずれはロボットやAIエージェントが人間を理解するのに役立てたいと考えています。ただし、エズラ氏は新しい領域ごとにルールとコンテキストに基づく訓練が必要だと認めており、実現にはまだ時間がかかりそうです。
倫理的な懸念
すべてのAIツールと同様、42AIの技術には潜在的に懸念される側面があります。ブローカーが顧客の行動を予測できるなら、その知識を自己利益のために使うことを何が阻止するのでしょうか。エズラ氏はこの指摘を「妥当な懸念」と認め、創業者らは規制、監視、内部倫理委員会を挙げましたが、顧客がプロファイリング対象の人々に対して優位に立つために技術を使用するのを何が阻止するのかは説明しませんでした。
しかしガル＝オア氏は、技術がそのようなリスクに対処するのに役立つと確信しています。「私たちは実際に解決策の一部であり、この問題の解決策そのものだことを非常に誇りに思っています」と述べました。
