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2025年6月24日に開催したセミナー「NVIDIA 金融AI Meet-up with Macnica～ AIを自らの手で。実践企業が語る金融AI活用～」では、金融業界におけるAI活用の最前線を共有する場として、多くの業界関係者にご登壇いただきました。
本記事では、株式会社オークン 竹内様による講演内容をご紹介いたします。
記事末尾ではオンデマンド動画のご案内をしておりますので、ぜひ最後までお読みください。
主催：株式会社マクニカ
協賛：エヌビディア合同会社
| 講演 | 講演タイトル | プロフィール | |
| 1 | GTC2025 ダイジェスト（金融関連企業の発表を中心に） |
エヌビディア合同会社 シニア事業開発マネージャー |
平畠 浩司 氏 |
| 2 | 戦略的AI導入と業務特化型ユースケースの展開 |
ＳＭＢＣグローバル・インベストメント＆コンサルティング株式会社 ジェネラルマネジャー |
山田 裕文 氏 |
| 3 | 金融特化型モデル FineNemotronの活用 | エヌビディア合同会社 シニアソリューションアーキテクト | Xianchao Wu氏 |
| 4 | 金融機関のセキュアな生成AI活用に向けたオンプレ×ローカルLLMの重要性と実力 | 株式会社Ippu Senkin 代表取締役社長 | 鈴木 秀弥 氏 |
| 5 | NVIDIA NIMで簡単に始めるローカルLLM構築 | 株式会社マクニカ | 小野寺 彪斗 氏 |
| 6 | 拡大する生成AI活用と企業のリスク：AIセキュリティの必要性 |
シスコシステムズ合同会社 Robust Intelligence Country Manager / Cisco Business Development Manager, AI |
平田 泰一 氏 |
| 7 | Kaggle GrandmasterによるRAPIDSを活用したデータサイエンスの高速化 |
エヌビディア合同会社 KGMoN（NVIDIA Kaggle Grandmaster） |
小野寺 和樹 氏 |
| 8 | クオンツヘッジファンドにおける RAPIDS・CUDA を用いたトレーディングストラテジー構築の高速化 |
株式会社オークン プロジェクトマネージャー/データサイエンティスト |
竹内 暢崇 氏 |
| 9 | 生成AIによるアナリストレポート自動生成：ファインチューニング学習による精度向上 |
株式会社aiQ 代表取締役社長 |
山本 裕樹 氏 |
| 特別講演 | AIと共に働く時代：チームを拡張するためのAIディスカッションペーパーの活用 |
金融庁 総合政策局リスク分析総括課 参事官 |
五十嵐 ほづえ 氏 |
クオンツヘッジファンドにおける RAPIDS・CUDA を用いたトレーディングストラテジー構築の高速化
竹内様より、クオンツヘッジファンドにおけるRAPIDS・CUDA活用事例についてご紹介いただきました。
課題①：膨大なシミュレーション時間による検証サイクルの停滞
・日米2万銘柄・過去20年分の日次データ（数千万行・約4GB）を対象に、1万回のシミュレーションが必要
・pandasベースでは1回のシミュレーションに約249秒、全体で約1か月に及ぶ対応
解決策①：cuDFによる高速化
・pandasの処理をcuDFに置き換え、ループ処理をcuDFのメソッドで一括処理に変更
・1回のシミュレーションが5.7秒に短縮、全体で約16時間に短縮
・約40倍の高速化に成功し、検証サイクルが大幅に改善
課題②：機械学習の前処理でGPUに収まりきらないデータ
・LightGBM用に特徴量を100個計算すると、データ容量が約40GBに達し、1枚のGPUでは処理不可
解決策②：Dask-cuDFによる分散処理
・Dask-cuDFを導入し、4枚のGPUにデータを分散
・大容量データでも前処理が可能
・実装には苦労があったが、RAPIDSコミュニティの支援により解決
課題③：資金配分アルゴリズムが複雑で、5万回のループ処理が必要
・条件を変えながらのループ処理が必要で、cuDFやCuPyでは対応できず、11時間にも及ぶ計算時間
解決策③：CUDA Kernelによる並列処理
・NVIDIAの教材でCUDAの基礎を習得し、CUDA Kernelを実装
・GPU上でループ処理を並列化し、計算時間を20分に短縮
・高速化による資金配分の最適化が実現可能
RAPIDS・CUDAの導入によって、開発・検証の効率が飛躍的に向上し、戦略の多様化と実用化が進んだことが示されました。
簡単なご登録で当日の動画をご覧いただけます
今回ご紹介したオークン竹内様のセミナーは、下記のフォームよりご登録いただくとオンデマンド動画をご覧いただけるURLを送付いたします。見逃してしまった方や参加者の方でもう一度ご覧になりたい方は、この機会にぜひご登録ください！
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