金融機関向けのデータ・AI・セキュリティ製品と日本語サポート
銀行、証券会社、保険会社、資産運用会社、決済事業者などの皆さまに、AI・データエンジニアリング・サイバーセキュリティ製品をご案内します。ストラテジーコアは、取引データの連携、既存システムとの接続、アクセス管理について貴社の担当者と確認し、ベンダーとの技術調整を担当します。導入前の技術検証からライセンス調達、契約範囲に応じた日本語サポートまで、販売・導入パートナーとともに対応します。
// 金融システムの確認
取引データの連携と、アクセス・監査の要件
不正検知・リスク・取引分析
不正検知、リスク分析、取引処理などの対象業務に合わせ、貴社の担当者と必要な取引量、応答時間、精度、結果の確認方法を整理します。
データの保存先とアクセス
処理、バックアップ、遠隔アクセスを整理し、選択したサービスに適用する委託、個人情報、セキュリティの条件を確認します。
既存の金融システムとの接続
勘定系、取引、資産運用、保険、決済など、接続するシステムのインターフェースとデータベースを確認します。更新頻度、接続元への負荷、復旧方法を貴社のIT担当者と検証します。
ドメインのメール認証
正規の送信サービスを把握し、お客様向けメールへの影響を検証しながらSPF、DKIM、DMARCの設定を進めます。
端末・ネットワーク機器のリスク
本社・データセンターの機器、拠点の端末、ATMなど、対象範囲を貴社と確認します。台帳の型番とファームウェアを照合し、該当する脆弱性を調査します。
社内確認と監査に必要な記録
貴社のリスク管理・セキュリティ・監査担当者が必要とする記録を確認します。データの参照元、アクセス、承認に加え、AIを使う場合はモデルの版も整理します。
// 取扱製品
金融機関向けの取扱製品と日本語サポート
取引の分析、金融システムの変更データ連携、AI処理の基盤、機器リスク、メール認証。それぞれに必要な製品と、貴社のシステムで利用できる範囲をご案内します。ストラテジーコアがベンダーの資料と検証環境を手配し、利用を認められたデータでの確認、ライセンス条件、導入後のサポートを調整します。
取引・金融データの分析基盤
取引、資産運用、保険、決済などのデータをSingleStoreで分析する構成を検討します。ストラテジーコアのエンジニアが、利用を認められたデータで更新頻度、権限、クエリ性能、運用作業を検証し、貴社の製品選定を支援します。
金融システムからのデータ取り込み
SingleStore Flowで、対象の金融システムから分析環境へデータを取り込む構成を検討します。バッチ転送と対応するCDC接続を比較し、接続元の版、権限、処理場所を確認します。
金融システムの変更データ連携
StriimのCDCによる、対象の金融システムからの変更データ連携を検討します。貴社のIT担当者、ベンダーと、対応する製品と版、遅延、接続元への負荷、復旧方法を検証します。
金融AIを支えるデータ・インフラ
不正検知、リスク分析、文書処理の対象業務に合わせ、AIへデータを供給する製品と処理基盤を検討します。貴社のIT担当者、ベンダーと、利用できる情報、金融システムの接続、処理場所、必要なリソースを確認します。
金融機関のメール認証
口座、支払い、サービスの通知などに使う送信元を、メール管理者と整理します。Valimailで認証状況とDMARCを確認し、正規のメールを検証してから設定を変更します。BIMIのロゴ表示には、受信サービスごとの条件も適用されます。
金融機関の機器リスク
拠点の端末、ATM、データセンターの機器について、型番とファームウェアを特定できる台帳を使います。DeviceTotalの脆弱性情報と照合し、該当する項目と追加調査が必要な機器を、貴社のセキュリティ担当者にご案内します。
リソース予測と金融業務ダッシュボード
ProphetStorによるリソース需要の予測と、Logiによるリスク・業務ダッシュボードの組み込みを検討します。拡張の動作と画面のアクセス権限をそれぞれ検証します。
// 業界別マーケットインテリジェンス
月次調査で確認した、日本国内の技術導入とセキュリティ事案を掲載しています。出典の公表日と調査レポートの対象月を、それぞれ表示しています。
地銀共同センター：IT資産・脆弱性管理の共同施策
AI・機械学習 · 出典公表日： · AIレポート： 2026年9月 · nttdata.com
三菱UFJ銀行：コールセンター受付の発話を解析するAI
AI・機械学習 · 出典公表日： · AIレポート： 2026年9月 · bk.mufg.jp
日本取引所グループ：AIによる脆弱性・パッチ情報の調査支援
AI・機械学習 · 出典公表日： · AIレポート： 2026年9月 · hitachi.com
SMBCコンシューマーファイナンス：返済相談向けAIチャット
AI・機械学習 · 出典公表日： · AIレポート： 2026年9月 · smbc-cf.com
三菱UFJ信託銀行：証券代行業務の法令調査を支援するAI
AI・機械学習 · 出典公表日： · AIレポート： 2026年9月 · prtimes.jp
// アーキテクチャ
金融向けリファレンスアーキテクチャ
銀行、証券、保険、資産運用、決済などの用途を検討するための、データ連携、分析、AI・機械学習、セキュリティの構成例です。実際の接続先と運用体制は、貴社のシステムと対象業務に合わせて検討します。
業界向けの構成例と、各製品の接続を示しています。現在お使いのシステム、対応するインターフェース、運用条件を確認してから、実際の構成を検討します。
基幹・業務システムとデータ
接続元の例として、勘定系、証券、資産運用、保険、決済のシステムと、市場データ、顧客記録を示しています。
勘定系元帳
core.banking · 勘定系
カード・全銀決済網
rail.card+zengin
マーケットデータ
feed.market · realtime
KYC / AML 記録
src.kyc-aml
顧客チャネル
chan.app+atm+branch
データ取り込み
対応する金融システムの変更と市場データを取り込む構成です。対象の接続方法について、接続元の負荷、更新の遅延、データ照合、復旧を検証します。
元帳CDC
cdc.core · streaming
Striim取引ストリーム
stream.tx · changes
Striim転送中のデータ補完
enrich.in-flight
StriimSAP / Oracle / CRM 取り込み
flow.erp · no-code batch cdc
SingleStore Flowトランザクションデータ基盤
取引、分析、ベクトルのデータを保存し、対象業務に必要なクエリ、同時実行数、権限を検証します。
HTAPストア
db.htap · distributed
SingleStoreベクトルインデックス
db.vector · ann
SingleStore不正検知 特徴量ストア
store.features · low-latency
SingleStoreAIとリアルタイム推論
使用が認められたデータで、不正検知、リスク評価、文書分析の精度と、人による確認方法を検証します。
リアルタイム不正スコアリング
score.fraud · evaluated latency
与信・リスクモデル
model.credit-risk
モデル学習・チューニング
gpu.train+tune
ProphetStor推論サービング
svc.infer · realtime+batch
国内運用のLLM
llm.sovereign · self-hosted
開示資料RAG
svc.rag · filings
SingleStoreリアルタイム埋め込みフィード
embeddings · governed stream
Striimモデルの振り分けと出力評価
承認済みモデルへの振り分け、判断の記録、出力の評価を行います。権限、参照元の記録、書き出し手順を用途に合わせて設計します。
承認済みモデルへの振り分け
svc.model-router · approved-models
判断の記録
intel.state-store
評価結果のフィードバック
svc.learn-loop · closed
参照元の記録
svc.provenance · federated
FSA・個人情報保護法ガバナンス
金融機関の要件に照らし、処理場所、アクセス、保存期間、モデルの記録、障害時の対応を決めます。
国内データ所在ゾーン
policy.residency · jp
意思決定監査証跡
audit.decisions · retention
同意・法的根拠
consent.legal-basis
メール認証
auth.email · dmarc
Valimailデバイス状態管理
posture.device · agentless
DeviceTotalアプリケーションとダッシュボード
承認された結果を業務アプリケーションとダッシュボードへ連携し、実行場所、認証、応答時間を確認します。
オンプレミス・指定リージョン
deploy.onprem+region
チャネル向け判断API
api.decision · realtime
組込み分析
bi.embedded · analytics
Logi// データ主権とコンプライアンス
金融データの利用と、社内審査に必要な資料
貴社のリスク管理・セキュリティ・IT担当者と、調達判断に必要な資料を確認します。ストラテジーコアがベンダーから処理場所、金融システムとの接続、アクセス、監査記録、サポート条件を取りまとめます。貴社の担当者が自社の基準に照らして判断できるよう、対象の構成と対応範囲を明確にします。
FISC安全対策基準 第14版（2026年）
金融機関の情報システムにおける事実上の安全対策基準です。
金融庁 サイバーセキュリティガイドライン（2024年）
金融分野のサイバーセキュリティ態勢に対する監督上の期待事項です。
個人情報保護法：国外へのデータ提供
個人データの越境移転には、本人の同意、または十分性認定・相当措置のいずれかが必要です。
AI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省、2026年3月）
開発者、提供者、利用者の役割を整理する参照資料です。対象業務のリスク、人の確認、監視、事故対応の担当を、提案されたサービスで確認します。
個人データの条件は、情報の種類、目的、提供先、移転方法によって異なります。対象の構成に適用する個人情報保護法の規定と、必要に応じてEU・日本間の補完的ルールを確認します。
AIを使う場合の追加確認事項を見る// AIユースケース
導入検討に向けたAIの活用例
リアルタイム不正・AML検知
取引データを使った不正・マネーロンダリングの検知を検証します。誤検知、見逃し、処理の遅延、担当者への引き継ぎを評価します。
与信・リスクモデル
与信やリスク分析のモデルを、実際のデータと判断基準で評価します。精度、入力情報、結果の根拠を記録し、審査担当者が確認できるようにします。
日本語ドキュメントインテリジェンス
KYC書類、契約書、開示資料から必要な項目を抽出・照合する用途を検討します。抽出の精度、閲覧権限、処理場所を、アプリケーション全体で確認します。
顧客向けAI
アプリ、コールセンター、店舗で使う日本語アシスタントを検討します。回答の品質、利用できる情報、担当者に引き継ぐ条件を検証します。
規制対応の自動化
金融庁向けや社内向けの報告資料を作成する用途です。出力内容を担当者が確認し、数値と判断を元の記録までたどれるようにします。
市場・調査
開示資料やニュースの要約を調査に使う用途です。利用できる社内情報、外部サービスへ送る情報、要約の出典を確認する手順を整理します。
// パートナー
この業界向けの主なベンダー
// ベンダー公開事例
ベンダーが公表している導入事例
// 業界の主要企業
本業界を代表する企業
都市銀行・地方銀行、信託、証券、資産運用、取引所、決済、クレジット、リース、保険など、金融分野の幅広い企業を掲載しています。 掲載はストラテジーコアとの取引関係を示すものではありません。
// 関連ソリューション
この業界を支えるソリューション領域
金融システムの接続と製品選定をご相談ください。
対象が銀行、証券、資産運用、保険、決済のどの業務か、接続するシステムや必要な機能とともにお聞かせください。貴社の担当者や導入パートナーと、対応する製品、検証項目、ライセンス、日本語サポートをご案内します。