ドゥナムAI、世界の舞台で存在感…AAAI 2026デモトラックで研究成果を発表

ドゥナム機械学習チームが、世界的な人工知能の学術会議AAAI 2026で研究成果を発表した。

ドゥナムは26日、自社の機械学習チームの論文が国際人工知能学術会議「Association for the Advancement of Artificial Intelligence（AAAI）」のデモトラック（Demo Track）に採択され、デモを成功裏に終えたと発表した。

40回目を迎えるAAAIは、世界中のAI研究者が最新技術と研究成果を発表する権威ある学術会議で、世界3大AI学会の一つに数えられる。AAAI 2026は1月20日から27日まで、シンガポール・エキスポで開催される。

ドゥナム機械学習チームの論文は、競争が激しいデモトラックに選定された。デモトラックは理論発表にとどまらず、実際に動作するシステムを直接デモし、技術の実効性を評価されるトラックで、研究成果を応用事例として実証しなければならない点で意義が大きい。

パク・ヒス ドゥナム機械学習チーム研究員はAAAIデモトラックで、「Market-Aware Event Timeline Summarization: Integrating Price Signals to Improve Financial News Understanding（市場反応型イベントタイムライン要約：価格シグナル統合による金融ニュース理解度の向上）」の論文を発表し、ドゥナムが独自開発したシステムを直接デモした。

同研究は、ニュースデータとデジタル資産の価格チャートの変動データを組み合わせ、価格変動の要因となった主要ニュースのみを選別して提供するシステムだ。従来は大量のニュースの中から実際の価格変動に影響を与えた主要イシューを識別しにくく、価格の上下の要因を即座に把握しづらいという限界があった。

ドゥナム機械学習チームはこれを解決するため、大規模言語モデル（LLM）と価格変動性（Volatility）指標を組み合わせた新たなモデリング手法を提案した。ニュースフィードからデジタル資産関連イベントを自動抽出し、価格変動性が高かった時点に影響したイベントのみを選別した上で、LLMが当該イベントと背景情報を要約し、チャートとともにタイムライン形式で可視化する構造だ。

キム・デヒョン ドゥナム最高データ責任者（CDO）は「今回のAAAIでの発表は、ドゥナムのAI技術が学術的に世界的な認定を受けただけでなく、実際に投資家の情報の非対称性を解消し得る実用性を実証した点に意義がある」とし、「今後もAI技術を活用し、投資家により価値のある情報を提供するとともに、市場の透明性向上に貢献していく」と述べた。