Dunamuは1月26日、同社機械学習チームの論文が国際AI学会「Association for the Advancement of Artificial Intelligence（AAAI）」の「AAAI 2026」デモトラックに採択され、現地でシステムのデモを行ったと発表した。

AAAIは、世界のAI研究者が最新技術や研究成果を発表する国際学会で、主要なAI学会の一つに数えられる。

今回採択されたのは、パク・ヒス研究員による「Market-Aware Event Timeline Summarization: Integrating Price Signals to Improve Financial News Understanding」。デモトラックは論文発表にとどまらず、実際に動作するシステムを示して技術の有効性を検証する枠組みで、研究成果の実用性が問われる。

研究では、ニュースデータとデジタル資産の価格変動データを組み合わせ、相場変動の要因となった重要ニュースを抽出して提示するシステムを提案した。

従来は、実際の価格変動に影響したニュースを特定しにくく、相場の動きの背景を即座に把握するのが難しいという課題があった。これに対し、同チームは大規模言語モデル（LLM）と価格ボラティリティ指標を組み合わせた新たなモデリング手法を開発した。

システムは、ニュースフィードからデジタル資産関連のイベントを自動抽出し、価格ボラティリティが高まった局面で変動要因となったイベントを選別する。さらに、LLMが関連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ことで、投資家が価格変動の背景を直感的に把握できるようにする。

キム・デヒョン最高データ責任者（CDO）は、「今回のAAAIでの発表は、DunamuのAI技術が国際的に認められたことに加え、情報の非対称性の解消につながる実用性を示した点に意義がある」とコメントした。そのうえで、「今後もAI技術を活用し、投資家により価値の高い情報を提供することで、市場の透明性向上に貢献していく」と述べた。