ソリューションの新規企画および営業を担当。フィンテックなどで培ってきた知見や技術がレグテックで使えそうだという手応えを感じている。その1つがビッグデータの活用。実際のビジネスではデータの量だけでなく、いろいろな多様なデータをまとめて扱うことで意味が出てくる場合が多い。ところが、多様なデータを扱うにはデータベースの制約があったり、動画やメールなど非構造のデータを扱う技術が未成熟だったりといった欠点があった。法律や規制に出てくる文章(自然文)を考えてみる。人間は自然に文章を読んで意味を理解するが、システムではそうは行かない。文章を文字データとして捉えることはできても、それが意味する内容や意味まではデータ化できない。文章を読み、その内容を理解し、意味付けることは人がアナログでやるしかなかった。――データをどう捉えるか、データベースにどう蓄えるかについて技術の壁があるわけですね。この壁は乗り越えられそうですか。当社は今年5月末に米マークロジック社と資本業務提携した。同社のデータベースはエンタープライズNoSQLデータベースで、関係データベース(RDB)とは異なるデータベースシステム。従来のRDBMSが苦手な領域を補完するのが特徴で、柔軟なデータ構造を持つ次世代データベースシステムと言われている。これを使えば、自然文も意味も含めてデータベースに格納できると考えている。法律や規制の文章を読み取って、過去の規制との差分は何か、何が変わって何をしなければならないか浮き彫りにできる。AI(人工知能)を加えて業務をサポートするシステムにすることもできる。文章中に「東京」という文字が出てきた場合、単純に地名なのか、または社名の一部なのかを的確に判断すれば、その文章の意味合いまで理解できるデータになる。レグテックの分野では、規制する側と規制される側の双方の自然文を蓄えるデータベースを基盤システムとして構築していけば、ビジネスにつながっていくかもしれない。なればNTTデータが得意とする領域にレグテックが入ってくる。――今後、日本でのレグテックに関係する技術の進展をどうみていますか。欧米やシンガポールなどに比べて、日本が遅れているのは事実。国内でレグテックが話題になり始めたのは昨年末から今年にかけてだ。当社も本格的に動き始めたところだが、来年はレグテックがもっと注目されるとみている。レグテックと言うと、まず金融業界を想定しがちだが、金融業界にとどまらず産業界でも規制関連がビジネスの課題になっているという声を聞くようになってきた。行政官庁のレグテックへの対応姿勢にもよるが、来年初めにも表立った動きが出始め、半ば頃には日本のレグテックの全体像が見えてくるのではないか。成功したリーダーたちが、自らが成し遂げてきた履歴を語る。「私の道しるべ」グローバルリーダーたちの過去、現在、そして未来。なる記事をクリッピングできます。permission.。