ZORYNTO AI ENGINE 完全オフライン動作

曖昧な銀行名から、
確実な全銀コードへ。

略称、半角カナ、誤字、フリーテキスト... どんな入力でもAI(ナイーブベイズ・モデル)が意図を汲み取り、全銀協の金融機関コード(4桁)を瞬時に特定します。データは外部サーバーへ一切送信されないゼロトラスト設計。

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The Challenge

従来の「正規表現マッチ」の限界

取引先から送られてくる銀行名は、常に正確とは限りません。人間が書いた入力データには、略称、半角カタカナ、誤字、そして文章の中にコンテキストとして混ざっています。これらをルールベースのシステムで処理するのは不可能です。

従来のシステム (Regex / 完全一致)

  • 入力: 「ペイペイ銀」❌ エラー: 該当なし (PayPay銀行と不一致)
  • 入力: 「尼崎信用金庫」❌ エラー: 該当なし (尼崎信用金庫の略称「尼崎信金」と不一致)

悲惨な結果:経理担当者が目視で1つずつ修正し、全銀コードを手動で検索・入力する「名寄せ地獄」が発生します。時間の無駄とヒューマンエラーの温床です。

Zorynto AI (Hybrid Bayes)

  • 入力: 「ペイペイ銀」✅ 0033: PayPay銀行 98% Match
  • 入力: 「尼崎信用金庫へ振り込み」✅ 1685: 尼崎信用金庫 92% Match

圧倒的解決:AIが文章中から助詞を剥がし、文脈や略称を解釈して即座に正しい4桁の全銀コードを出力。数千件のデータも数ミリ秒でクレンジングが完了します。

AIによる究極の堅牢性

RustとWebAssemblyで構築されたZoryntoのAIモジュールは、従来の中間一致検索では解決不可能な表記揺れを解析し、企業の財務データクレンジング作業を劇的に効率化します。

ハイブリッド推論モデル

単純な辞書一致だけではありません。機械学習(Naive Bayes分類)とレーベンシュタイン距離を用いたフォールバック層の3段構えで、人間の直感に近い極めて精度の高い予測を実現します。

半角・フリーテキスト解析

「ペイペイ銀」などの半角カタカナの自動正規化はもちろん、文章中に埋もれた銀行名から助詞「へ」「に」を自動で剥がし、銀行名単体を正確に抽出します。

ゼロトラスト アーキテクチャ

推論モデル(WASM)自体をブラウザにダウンロードして実行するため、顧客や取引先の口座情報を含むテキストがインターネット上のサーバーへ送信されることは物理的にありません。

infer.rs — Zorynto Core Inference pipeline
fn predict_bank(input: &str) -> MatchResult {
let normalized = preprocess_text(input);
// Phase 1: O(1) Exact Hash Lookup
if let Some(exact) = DICTIONARY.get(&normalized) {
return MatchResult::Exact(exact.code);
}
// Phase 2: N-gram Naive Bayes Classification
let (nb_code, conf) = naive_bayes(&normalized);
if conf > 0.80 {
return MatchResult::AiModel(nb_code, conf);
}
// Phase 3: Levenshtein Fuzzy Fallback
...
}
Under the Hood

Rust × WebAssemblyが生み出す
超音速の推論処理

ZoryntoのAIエンジンは、クラウドサーバーではなく、すべてあなたの手元のブラウザ(クライアントサイド)のWebAssemblyメモリ空間内で実行されます。Rust言語のゼロコスト抽象化により最適化されたバイナリが、数万件の金融機関コードを瞬時に計算します。

3段構えのアルゴリズム

完全一致のO(1)ハッシュ辞書、確率論に基づくN-gram ナイーブベイズ分類器、そしてレーベンシュタイン距離による近似マッチの3つのエンジンが連動して最高精度を叩き出します。

超堅牢なセキュリティ

一度ロードされたWASMバイナリ(数MB)は、インターネット接続を切断した機内モードでも完全に動作します。APIコールを挟まないため情報漏洩リスク(ゼロトラスト)が物理的に防げます。

Enterprise Use Cases

銀行振り込み業務の
「名寄せ地獄」を無くす。

毎月の経費精算や取引先への請求書支払い業務において、各従業員や取引先から送られてくる銀行指定の手間を解決します。「ミツビシ」「すまっと」「三井住友信託じゃなくてSMBC」といった人間特有の揺れをZoryntoが正確かつ瞬時に全銀協の金融機関コードへと変換します。

  • 振込データの Zenginフォーマット(全銀協規定)作成前のクレンジング
  • チャット(Slack, Teams等)で送られる請求先テキストからの自動抽出
  • 表記ミスによる組戻し(銀行手数料)の事前防止

JSON API連携

Osiryn Relayプラットフォーム経由で、この強力な推論AIエンジンをあなたの自社システムやSaaSに直接組み込むことが可能です。

{ "request": "ペイペイ銀", "prediction": { "code": "0033", "name_jp": "PayPay", "confidence": 0.985, "method": "AiModel" } }
Frequently Asked Questions

よくある質問

Q 銀行の統廃合や名称変更には対応していますか?

はい、対応しています。Zoryntoの基盤となる全銀協データバンクは定期的に更新されており、旧銀行名(例:三菱東京UFJ)が入力された場合でも、現在の正しい金融機関コード(0005)へ安全にルーティングおよび補正されます。

Q 信用金庫やネット銀行、外資系銀行も識別できますか?

当然可能です。みずほ銀行などのメガバンクだけでなく、全国の地方銀行、信用金庫、労働金庫、ネット専業銀行(PayPay銀行、楽天銀行など)、さらには外資系銀行まで網羅的にモデリングされています。「尼崎信金」や「セブン」といった強力な略称でも高精度に特定可能です。

Q API経由で自社システム(ERP・経理ソフト等)に組み込めますか?

はい、組み込み可能です。現在公開しているツールは安全なWASMローカル実行版ですが、Osiryn Relayインフラのエッジネットワーク(Cloudflare Workers)上でも同様の推論エンジンが稼働しており、超低遅延(~10ms)のJSON APIとして自社システムからコールすることができます。APIドキュメントはこちらをご覧ください。

Q データが外部(クラウド)に送られないというのは本当ですか?

本当です。当ツールページ( `/tools/bank-lookup` )では、初回のページアクセス時に推論AIモデル自体(`zorynto_wasm.js`)をお使いのパソコンやスマートフォンのブラウザ内メモリにダウンロードします。その後の「名寄せ実行」時のデータ処理は、すべてお客様のデバイスのCPU単独で行われるため、機密性の高い財務データがインターネット経由で弊社サーバーへ送信されることは物理的・構造的にありません。

インストール不要。
ブラウザで今すぐ試す。

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