この動画は、Anthropic社が金融サービス業界向けに特化したAIソリューション「Claude for Financial Services」を発表する基調講演である。同社の収益責任者ケイト・ジェンセンをはじめとする登壇者が、金融アナリストの業務を革新する統合インテリジェンス層について詳しく解説している。さらに、ブリッジウォーター、コモンウェルス銀行、AIG等の大手金融機関での実際の導入事例や、ノルウェー政府系ファンド等の成功事例が紹介されている。パネルディスカッションでは、DE Shaw、HG Capital、ニューヨーク・ライフ、ノルウェー政府系ファンドの幹部が、組織レベルでのAI導入戦略や変革管理について具体的な知見を共有している。
金融サービス向けClaude基調講演
皆様、Anthropic社の収益責任者、ケイト・ジェンセンさんをステージにお迎えください。
おはようございます、皆様。本日はお忙しい中お越しいただき、誠にありがとうございます。私はAnthropic社で収益部門を統括しておりますケイト・ジェンセンと申します。Claudeによって実現される金融の未来へ皆様をお迎えできることを大変嬉しく思います。
本日会場にいらっしゃる多くの方々にとって馴染み深いであろう場面を思い浮かべていただきたいと思います。コーヒーを3杯も飲み干し、午前3時になっても最後のモデルを必死にチェックしている。ブラウザのタブを100個も開いている。午前6時のクライアントコールに向けて午前5時の準備会議が控えている。今日、その全てが変わろうとしています。
私たちは金融分析向けのClaudeを発表できることを大変嬉しく思います。これは業界初の統合インテリジェンス層であり、金融のプロフェッショナルがAIと協働する方法を変革するものです。
これにより皆様は、AIを活用した最高クラスのバーチャル・コラボレーターを手に入れることになります。これが皆様の業務をより良く、より迅速に遂行する支援をいたします。これはCloud for Enterpriseのカスタマイズ版であり、金融アナリスト向けに特別に構築され、皆様の業務の複雑さに対応するのに必要なニュアンス、正確性、推論能力を備えています。
2021年以来、Anthropicは有用で、無害で、誠実なAIシステムの構築に取り組んでまいりました。私たちの基盤は安全性と信頼性であり、これこそが金融サービス企業に必要なものです。数十億の資産を管理する際、「十分に良い」では十分ではありません。
AIはあらゆる業界を変革していますが、金融サービスほど顕著な業界はありません。現代市場の複雑さ、情報の速度、処理する必要があるデータの膨大な量は、どれほど優秀であっても人間の知能だけでは十分ではない段階に達しています。
私たちの顧客である多くの皆様とお話しする中で、世界が二分化していることを耳にしています。投資会社には2つのタイプが存在することになります。組織的にAIを活用する企業と、トップタレントを競合他社に奪われる企業です。
過去1年間、私たちは金融業界のあらゆるセグメントで新たな領域を切り開くリーダーたちとパートナーシップを築いてまいりました。ブリッジウォーターのチームは2023年からClaudeを使用しています。これは複雑なモデルを解決する投資アナリスト・アシスタンスを動かすためです。同社のCTOによると、Claudeは可能性の境界を押し広げる努力の原動力となっているということです。
オーストラリアでは、コモンウェルス銀行がAIに大きな賭けをしています。同行のCTOであるロドリゴ氏は、私たちとのパートナーシップを彼らのグローバルAI戦略の基盤として捉えています。
そしてここニューヨークのAIGでは、ピーター氏がClaudeを使って引受業務を完全に再構築したと話してくれています。以前は数週間かかっていた作業が今では数日で完了します。タイムラインは5倍以上短縮され、精度は75％から90％に向上しました。引受担当者は今、顧客により良く、より迅速にサービスを提供できるようになっています。
本日ご紹介するソリューションは、私たちだけで作り上げたものではありません。これらは金融エコシステム全体との深いコラボレーションの結果です。私たちの基盤では、クラウドプロバイダーであるAWSとGCPが、金融機関が求める安全でスケーラブルなインフラストラクチャを提供しています。
本日、Cloud for Enterpriseを含むCloud for Financial ServicesがAWSマーケットプレイスで利用可能になったことをお伝えできることを嬉しく思います。Google Cloudマーケットプレイスでも近日中に利用可能になる予定です。
AIはそれが持つコンテキストと同じ程度にしか優れていないということを常に耳にします。私たちはBox、Databricks、Palantir、Snowflakeといったプラットフォームとのパートナーシップを通じて、皆様の企業データをClaudeに取り込み、日常業務に実際に関連する作業を完了するのに必要なコンテキストを提供できることを嬉しく思います。
そして本日、最も重要な金融意思決定に情報を提供する重要な外部市場データソースへの新しい統合を発表できることを特に嬉しく思います。
私たちは皆様が既に信頼している企業とパートナーシップを結んでいます。FactSetは包括的なファンダメンタルズとコンセンサス予想を提供します。S&P Globalは、Cap IQの財務データ、市場データ、議事録へのアクセスを可能にします。Dupaは、出典引用付きのAI検証済みファンダメンタルズを提供します。そしてMorning StarとPitchbookを通じて、公開投資リサーチとプライベート市場インテリジェンスの両方を手の届くところに置くことができます。
私たちのコンサルティングサービスプロバイダーも、この技術を真のビジネス変革に転換しています。DeloitteとKPMGは組織全体を近代化し、AIエージェントを大規模に展開しています。PwCとTuringは重要な規制上の課題を解決し、常に進化するコンプライアンス要件をナビゲートしています。SalomとTribe AIは、レガシーCOBOLインフラの移行から、インテリジェントな文書処理によるデューデリジェンスの加速まで、中核業務を近代化しています。
私たちは総合的に、金融サービスの未来を定義するAIエコシステムを構築しています。収益責任者として、私のチームと私は常に顧客やパートナーと話し合いに時間を費やしています。この技術を活用していただくために、内部と外部の両方のコンテキストをClaudeに取り込むことがいかに重要かということを皆様から伺っています。
私たちはAIと人間のコラボレーションの未来を定義することを深く考えており、皆様のフィードバックに感謝しています。本日このソリューションを皆様にお届けできることを嬉しく思います。
それでは、私たちのエコシステムの力を実際に示すのに貢献してくださった2名のパートナーをステージにお迎えできることを大変嬉しく思います。
ピーター・ルルセリー氏は、S&P GlobalのAIイノベーションハブであるKensho Technologiesの最高戦略責任者です。彼はAIが金融データを実行可能なインテリジェンスに変換する方法を定義してきました。そしてヴィクラム・ボット氏は、グローバル金融機関のデジタル変革をナビゲートする支援をしてきたDeloitteの副会長兼金融サービス業界リーダーです。どうぞステージにお迎えください。
パートナーとの対談
その曲を選んだのですか。
はい。実際に私のライダーに書いてありました。
気に入っています。お越しいただきありがとうございます。お二人とも、各社でのAI導入の最前線を形作る上で重要な役割を果たしてこられました。ピーターさんはデータとインテリジェンスという独自の視点から、ヴィクラムさんは実装と変革という視点から。皆様の会社で本当にアハ体験を創出した、ご覧になった一つのブレークスルーは何でしょうか。
そうですね、私にとってはやはり導入です。過去10年間の大部分を金融サービス企業にAIを導入してもらうことに費やしてきましたが、従来の機械学習では素晴らしい成功を収めることができました。
生成AIの世界では、その会話は非常に、非常に異なります。どのようにして大規模言語モデルのユースケース、生成AIに最適化された形式のデータを可能な限り迅速に提供できるか、そして提供するデータが信頼できる、正確である、私たちが常に依存してきたワークフローの基礎的な部分であることをどのように確保できるかということです。
私たちにとって生成AIに関する大きな驚きは、導入の速度、導入の率でした。これは私たちのロードマップに非常に影響を与えました。私たちが前面に押し出してきた製品、LLM対応APIは、MCPで行ったことの背後にあるデータですが、これに対して膨大な牽引力を目にしています。
私たちのクライアントは、この技術とやり取りする際に、信頼できるデータと、既存の、そして大規模言語モデルで自動化および最適化できるワークフローのデータに依存できることを確実にしたいと考えています。これが本当に大きな驚きでした。
クライアントとの会話に入って、「さて、しかしAIができることはこれです。ここに、解き放つことができる魔法があります」と言うのではありません。彼らは既にその部分を知っています。今は、私たちの会社や機関やグループを真にAI第一のグループにする方法、そして出力を信頼できることを確実にする方法です。そのためには信頼できるデータが必要です。それが私たちが気づいた大きなことです。
ヴィクラムさんはいかがでしょうか。この技術を導入することを考える際、人々に本当に導入してもらうためのアハ体験とは何でしょうか。
私たちは、行うあらゆることにおいて真にAI第一戦略を持っています。その一部は内部的なもので、私たちが持つあらゆるサービスにAIを組み込み始めています。
クライアント側では、AIを通じた価値の主要テーマとして生産性に最初の焦点があったということを目にしています。しかし実際に起こっていることは、それがAIに基づく新製品を開発できるか、流通を再構築できるか、フロントからバックまでのプロセスを再構築できるかへと拡大していることです。これは本当に会話を純粋な生産性としての価値推進力から収益創出へと変化させています。
より良いリスクとコントロールを推進できるか。より多くの従業員とクライアントの体験を推進できるか。価値の欲求と開口部が本当に拡大したため、それはAIをクライアント組織のあらゆる業務とあらゆる部分に本当に持ち込んでいます。
それは素晴らしいですね。今度はあなたから始めますが、単に技術を導入するだけでなく、その完全な価値を本当に捉えることを確実にするために、組織として何を異なって行う必要があると思いますか。
そうですね。政治的に正しくない答えをするかもしれません。金融サービスでは、私たちは高度に規制された業界です。皆がそれを知っています。ですから本当の挑戦は、イノベーションとリスク管理の戦いの中で、1人の実行者に対して20人のチェッカーがいるのではなく、実際に組織全体でイノベーションを推進する人々がより多くいて、監査チーム、モデルリスクチーム、その他導入を成功させるために必要なプレイヤー全員と共存して作業するという方法で共存する方法です。
もう一つの例は、私が言及したAI第一戦略です。より多くのクライアントが実際に、AIはCIO組織やその他の場所で30から50％の生産性を推進することだけではないと言っています。それは本当にビジネスを行う方法を変えることです。そしてそれを行うために、彼らはAIの時代において人間と機械が共存するという私たちの哲学をどのように実際に持ち込むか、そしてAIを通じて来る変化のペースと共に、どのように速度と規模で人間の変化を推進するかということです。
どのようにそれを行うと思いますか。どのように彼らに共存し、同時に導入してもらうのでしょうか。
それは一つの答えではないと思います。それを推進するために引くことができる多くの異なるレバーがあります。例えば、一部の組織では、上位300人の役員が本当にトレーニングを推進するエグゼクティブ・イマージョンを行っています。一部は、完全に再構築できる特定のプロセスや価値ストリームについて本当に考えるためのハッカソンを行っています。
開発者向けだけでなく一般ユーザー向けにも推進されている完全なAIイマージョンとトレーニングがあります。ですから、AIの人間による導入の速度を推進するのは一つのレバーではないと思います。一緒に行う必要がある多くのことです。
それは素晴らしいですね。ピーターさんはいかがでしょうか。人々と機関が異なって行う必要があると思うことは何でしょうか。
正直なところ、それは文化的なことだと思いますし、ヴィクラムが触れたと思います。その文化の多くはトップダウンである必要があります。リーダーシップチームがAI第一のこの概念に本当に賛同する必要があります。それには完全に同意します。
しかし、そのトップダウンの一部は、これらの組織の多くでイノベーションがボトムアップから来ているという事実を受け入れることでもあります。日々の作業を行っている現場の人々が、生産性だけでなく、収益機会の巨大な拡大のための素晴らしいアイデアを浮上させています。それは絶対に正しいと思います。
それはイノベーションに関する考え方を変えることだと思いますし、大きな部分は、特に私たちの分野では、もう少しリスク回避的でないことが本当に重要なワークフローがあり、実験のためのその余地を作ることができることが本当に重要になるだろうということを理解することです。
確かに私たちKenshoでは、その余地を持つことができており、それが私たちにとって機能する方法は、私たちがある程度独立して運営しているため、実験するためのもう少しの余地があることです。しかし重要なことは、それらの境界がどこにあるか、そのリスクが受け入れられない場所を理解することでもあります。そこで私たちにとっては、S&Pの信頼できるデータを私たちの中核的なコア・コンピテンシーとして持つことで、また膨大な利益を目にしています。
私たちは、大規模言語モデルが私たちのデータとやり取りする際に、私たちのデータユニバース全体のどこで引き出し、クエリするかを自動化する責任を取り、そしてそのデータを引用と共に浮上させるという基盤エージェントを作成するこの旅路にいます。
ですから、それは両方です。実験を可能にすることですが、同時に応答と出力が何であれ、それが本当に検証可能な事実に基づいていることを確実にすることです。そこにはバランスがあり、その信頼を作ることは私たちにとって本当に重要なことです。
イノベーションを推進するその押し、組織からのすべてのエネルギーを本当に活用したいという欲求、しかしそれを責任を持って行うということが好きです。それは私たちが行うことの多くの中核にあります。
お二人ともお越しいただき、パートナーシップに感謝いたします。
絶対に喜びです。ありがとうございます。
そして今、私の同僚でCloud for Financial Servicesの製品を担当するニック・リンをステージにお迎えできることを嬉しく思います。
製品紹介 – ニック・リン
皆様、ありがとうございます。
ありがとう、ケイト。私の名前はニック・リントンで、Claude for Financial Servicesの製品を担当しています。私はまた、投資銀行家とプライベートエクイティ投資家からの回復者でもあります。ですから、私はケイトが言及した、睡眠なしでピッチデックを構築しながら午前3時にモデルを必死にデバッグしようとしていたアナリストでした。だからこそ、私たちが取り組んできたことを共有することに特に興奮しています。
ケイトが言及したように、私たちは Claude金融分析ソリューションを発表しています。これはAnthropic初の金融に特化して構築されたオファリングです。私たちのソリューションは、エージェントを構成する3つの主要な柱の上に構築されています。
まず、モデルです。私が常に考えることは、今日私たちがやり取りするモデルは、それらが今までで最悪であるということです。それでも、今日のClaudeはコードにおいて最先端であるだけでなく、Claudeは金融ドメイン知識に特化してトレーニングされており、大規模なデータ分析、金融推論、さらにはExcel操作などのタスクに優れています。
研究製品のフライホイールは、Anthropicの戦略の重要な部分です。私たちは皆様のような顧客と協力して、モデルがどこで機能し、どこにギャップがあるかを本当に理解し、内部で使用する用語を借りれば、次世代のモデル能力を改善するためにヒルクライムすることを固く信じています。
私たちの友人であるVaos.aiによって公開された金融エージェント・ベンチマークは、業界で多くの牽引力を得ており、多くの金融推論タスクをよく代表しています。Claude OpusとSonnetが競合他社を大幅に上回っているのがご覧いただけます。
同様に、Claudeは実際に仕事を行うことも非常に得意です。私たちのパートナーの一つであるFundamental Labsは、Opus上でShortcutと呼ばれるExcelエージェントを構築しました。
このエージェントは、金融モデリング世界選手権競技の7レベル中5レベルをパスし、複雑なExcelと金融推論タスクで83％以上の精度を記録しました。これも競合他社を大幅に上回っています。
私たちのソリューションの次の柱は、これらのモデルの上に構築されたエージェント機能です。モデルインテリジェンスは、人間にとって実際に有用なものに変換される必要があります。Claudeのエージェント機能は柔軟で構成可能であり、皆様が毎日取り組んでいる中核的な問題を解決することを本当に目的としています。
これには、ピッチスタックや投資メモなどのマルチモーダルレポートの構築、ベンチマーク分析や株価・出来高チャートなどのデータ分析と可視化、そしてExcelとPowerPointドキュメントのネイティブな読み書きが含まれます。
私は、これらの拡張された出力機能が、私たちの金融分析ソリューションの厳選された顧客専用に、初めて研究プレビューで提供されることを発表できることを嬉しく思います。また、アナリストが毎日取り組む深い作業を本当にサポートするために使用制限を拡張し、より大きなデータセット、モンテカルロシミュレーション、リスク分析などのユースケースをサポートするためにClaude Codeを統合しました。
最後に、モデルインテリジェンスとエージェント機能は、私たちの非常に柔軟なプラットフォームを通じて提供されます。私たちのソリューションは、皆様が作業するすべての中核的な金融データソース全体で統合されたインテリジェンスを持つ最初のエージェントです。
ケイトとピーターが共有したように、皆様のような業界リーダーとパートナーシップを結んで、将来的にはさらに多くのエージェントとの重要な統合を構築できることを嬉しく思います。
重要なことは、私たちが展開、教育、変更管理を本当に支援する金融特化のホワイトグローブ実装とオンボーディングを提供していることです。これはもちろんエンタープライズグレードのセキュリティと信頼で構築されています。私たちはSOC 2 Type 2認定を受けており、デフォルトで皆様のデータでモデルをトレーニングすることはありません。
私たちのソリューションは、皆様がよく知っている問題を解決することを本当に目標としています。投資において、洞察はアルファです。ノイズをふるいにかけ、論点を構築し、投資決定に迅速に到達する能力が最重要です。多くの顧客から伺っているように、これはもちろんセルサイドとバイサイドの両方にとって真実です。
痛みを要約すると、アナリストは毎日文書の洪水の中で作業し、検証が困難なデータソースの研究に何時間も費やしています。彼らは分析を苦労して準備し、セルバイセルでモデルをチェックしています。そして投資メモとピッチデックを手動で準備し、タイトな取引タイムラインでしばしば徹夜をしています。
Claudeを使えば、これらの痛みのポイントすべてに取り組み始めることができます。それが実際にどのように見えるかをお見せしましょう。
実演デモンストレーション
サラをご紹介します。彼女はアクメ・キャピタルのヘッジファンド・アナリストです。午後2時です。彼女のポートフォリオマネージャーが緊急の質問を持って彼女のオフィスに駆け込んできました。これは皆様の多くがよく知っていることだと思います。
私たちのターゲット企業であるVelocity Athleticが昨日ひどい決算を報告しました。売上は12％減少しています。しかし、なぜか株価は17％上昇しています。1株71ドルで取引されています。私たちのPMは、この上昇が彼らの新戦略によって正当化されているのか、それともスパイクに売るべきなのかを知る必要があります。そして市場が閉まる前に答えが必要です。
Claudeが通常の4から5時間の混乱を30分未満の分析に変換する方法をお見せしましょう。
まず、サラは自分のツールを接続します。1つのワークスペースで利用可能なものをご覧ください。彼女が作業するすべてのツール、S&P Global、Morning Star、FactSet、Dupa、さらには彼女の会社の内部Boxドキュメントが揃っています。
14の異なるブラウザタブをジャグリングする必要はもうありません。必要なものすべてが統合アクセスでここにあります。
サラは、Claudeに複数のデータソースから同時に引き出すよう求める包括的なクエリを開始します。何が起こるかをご覧ください。Claudeはプラットフォームをまたいでオーケストレートします。議事録用のS&P Global、レポート用のMorning Star、内部分析用のBox、8四半期の財務を引っ張るDupa。
そしてここが重要です。サラは生のデータダンプではなく、統合されたインテリジェンスを得ます。Q&Aからの赤旗を伴う完全な決算議事録分析を出力します。CFOが関税からの400ベーシスポイントのマージンヒットを開示しています。競合他社はより良い状況にあるように見えます。Pace Runningは2019年からベトナムにいます。
そして最も重要なことは、ここでDupaで見ているように、元のデータソースにリンクされた完全な財務を見ることができることです。そのためサラは結果を即座に検証できます。
より深く掘り下げるために、サラはClaudeに注釈付きの株価チャート、コンプとベンチマーク分析、さらには割引キャッシュフロー・モデルなどの可視化と特定の分析を作成するよう求めました。
ご覧のように、ClaudeはSEC EdgarとWebから重要な企業イベントを、S&P Globalから価格データを、Dupaから過去の財務を、FactSetからコンセンサス予想を引っ張って、いくつかの視覚的アーティファクトを作成しています。
まず、すべての重要なイベントがマークされた17％のスパイクを示すイベント注釈付き株価チャート。緊急取締役会、CFOの株式売却、決算サプライズです。
次に、包括的なコンプテーブル。Velocityは基本的な要素がより悪いにもかかわらず、ピアの16倍に対してEBITDAの21倍で取引されています。
そしてここからが強力です。Claudeは、機能的なケース選択器、仮定に結び付けられた予測、さらには促されることなく完璧なWACC計算を備えた完全に監査可能な割引キャッシュフロー・モデルを構築しました。
このDCFモデルは54ドルのベース価格を予測しており、71ドルがおそらく過度に楽観的であることを示唆しています。
最後に、サラは実際にPM向けの成果物を準備する必要があります。彼女はClaudeに、Boxからの彼女の会社のテンプレートを使用して投資メモを作成するよう求めます。ClaudeはBoxでメモテンプレートや過去のイベント主導取引を参照として含む関連する内部情報を検索します。
数秒で、彼女は上昇を押し下げるという正確な要約推奨、市場パフォーマンスとコンプからの支援データを伴う明確な根拠、そして特定のアクション項目とリスク分析、すべて適切に引用されたプロフェッショナルなメモを手に入れます。
要するに、市場は複雑な運営上の課題を過大評価しています。ですから今利益を取り、後でより安く買い戻してください。
ここで何が起こったかを振り返ってみましょう。サラは複数のプラットフォームにまたがる通常3から5時間かかるプロセスを30分未満で機関品質の分析を提供しました。
彼女は時間を節約しただけでなく、CFOの売却や競合他社の既存の優位性など、見逃していたかもしれない洞察を発見しました。
私たちは、これがAIがアナリストの能力を完全に拡張し、すべてのプラットフォームからの最高の洞察が1つのインテリジェントワークスペースに集まる金融分析の未来だと信じています。
これらの能力が実現している例の一つは、世界最大の政府系ファンドとして知られるノルウェー政府系ファンド、別名NBIMからのものです。彼らのCEOであるニコライからの引用をご紹介します。ClaudeはNBIMでの私たちの働き方を根本的に変革しました。彼らは20％の生産性向上を達成しました。これは年間213,000時間を、本当に重要なことに集中するために取り戻したことになります。それは、ノルウェー国民のためのより良い決定と収益です。
ニコライが言ったように、Claudeは不可欠なものになりました。
これらのソリューションを構築するには、皆様全員との深いパートナーシップが必要です。本日出席の皆様全員がこのソリューションの1ヶ月間無料トライアルを受け取ります。私は個人的に、一緒に解決できる問題により深く掘り下げ、私たちの製品とモデル能力の両方で金融サービスの未来を形作るために皆様ともっと多くの時間を過ごすことを非常に楽しみにしています。
それでは、私の同僚で金融サービス責任者のジョナサン・ペロシと、Claudeとの自身の旅を共有する著名な業界リーダーのパネルにお渡しします。
パネルディスカッション – ジョナサン・ペロシ司会
ニック、そしてDJに感謝します。その曲は私が選んだわけではありません。気に入っています。これを置かせてください。
そして皆様、ご参加いただきありがとうございます。私たちが金融分析に関連するすべてのタスクで皆様一人一人、そしてダイヤルインしている皆様一人一人をサポートできることについて、なぜ私たちがそれほど楽観的であるかを感じていただけたでしょうか。しかし、私の言葉だけを信じないでください。この種の技術で何をしているか、そしてどのようにしているかについて話すことができる、はるかに印象的なパネルがあります。
そしてニックが示唆したように、Anthropicのすべての金融サービスを監督する私の役割では、それは実質的に、最大の銀行や保険会社、ヘッジファンド、資産管理会社がこの技術を取得し、実際の価値と実際の変革を推進するために使用できる方法で皆様の会社に実際に適用することをサポートすることを意味します。
そして私が実際にと言うのは、あまりにもしばしば、このようなものができることの理論的な見出しについて読むからです。「仕事のやり方を変革し、生産性を50％向上させる」といったものです。しかし、私のチームと私が皆様と座るときには、しばしば層を剥がして、「実際にどのようにそれを実現するのか。どのように実際にこれを組織に合わせるのか。どのように実際に変更管理に取り組むのか」と言います。これらの個人がこの技術を使用することに慣れてもらうこと。
これらは私たちが夢中になっている種類のことであり、さらに話し合うことを楽しみにしている種類のことです。それでは、私の尊敬するパネルを呼び上げましょう。降りてきて、自己紹介の機会を与えて、頭上へ、皆さん、私はここにいます。
ありがとうございます、チーム。タイトルが必ずしも皆さんが行うすべてのAI作業を正当に評価するわけではないと思うので、簡単な紹介を行います。私の良い友人マイケルから始めましょう。お任せします。
ありがとう、JP。私の名前はマイケルです。DE Shawでコーオペレーション・グループを共同で率いています。つまり、私のチームと私は大きな全社的変革イニシアチブに取り組んでいるということで、今私たちが時間を費やしている最大の全社的挑戦と機会はAI以外にはありません。ありがとうございます、マイケル。
ロイドです。ありがとう、JP。ロイド・ヒルトンです。私はHG CapitalのAIリードです。私たちを知らない方のために、私たちは主要なPE会社で、グローバルで上位10社の最大手の一つです。そして私たちはセクター専門家です。ですから、B2B SaaSとサービス分野で約50のポートフォリオ企業があります。
そして私たちは過去2年半、Anthropicチームとパートナーシップを結んで、それらのポートフォリオ企業との大きな変革努力を推進してきました。
おはようございます。JPさん、私たちを迎えていただきありがとうございます。私の名前はドン・ヴです。ニューヨーク・ライフの最高データ分析責任者です。ニューヨーク・ライフに馴染みのない方のために、私たちはフォーチュン69で、1兆ドルを超える保険を有効にしています。
そして私たちは世界最大の保険会社の一つです。私は私たちの包括的なAIとデータ戦略とその実行に責任を負っています。ありがとうございます、ドン。
そして最後になりましたが、フロド。はい。私の名前はフロドです。私はノルウェー政府系ファンドの一員です。
私たちは2兆ドルの政府系ファンドで、70％が株式、30％が債券と債券です。そして私たちは世界中でわずか700人の従業員です。ですから、私たちには単一の所有者、ノルウェー国民を代表する財務大臣がいます。私は北米で株式資産の大部分を管理するチームの一員です。
ありがとうございます、フロド。私たちは先ほど話していて、従業員一人当たり地球上でNBIMより多くのお金を管理している組織はないという統計が真実でなければならないと思います。ですから、それは確かに印象的な統計です。
そして会場の皆様にとって、私がパネリストにいくつか質問した後で、皆様からも質問をしていただく機会があります。ですから、それを心に留めておいてください。皆様からもお聞きすることを本当に楽しみにしています。
しかし、AI投資論文から始めましょう。当然、皆様は大きな組織、複雑な会社です。全社的レベルでこれを行い、オールインするこの決定はいつ行われ、誰がそれを推進したのでしょうか。これについては、フロドから始めます。お聞かせください。
はい、確かに。ですから、私たちのAI戦略は本当に投資管理におけるAIの主要なユーザーになることです。そしてそれは単に私が行うすべてのことにAIを責任ある方法で組み込むことを意味します。
ですから、それは効率性の向上、コストの削減、収益の向上、そして本当にリスク管理の改善を意味します。ですから、変わったことは、私たちには本当に専用の組織サポートと、組織を支援する専用のAIチームを伴う調整された戦略があることです。そしてこれは本当にトップから推進されています。
ですから、私たちには、ファンドのトップにAIマニアックなニコライ・タンゲンがいて、彼は社会で私たちが見る変化について本当にオールインしています。ですから、彼のリーダーシップ、AIに対する彼の熱意は、本当に、本当にファンド内部の場面を設定し、私たちが見る文化的適応を推進しています。ですから、それが絶対に重要だと思います。
ありがとうございます、フロド。そして驚くことではありませんが、この種のトップダウンの賛同は、採用と本当に意味のある変化を推進しようとする場合に重要です。フロドが生まれたニコライが見事な仕事をしてきたと思います。
ロイド、あなたの会社の内部とポートフォリオ企業の両方に関して、いかがでしょうか。
はい、ですから、トップダウンの賛同は私たちにとっても本当に共鳴すると思います。ですから、私たちは投資家ですが、私たちのリーダーシップチームの多くは、ある種の技術者とエンジニアです。
ですから、非常に早い段階で、これがプラットフォームシフトであることを認識したと思います。HGの成功の多くは、ポートフォリオ企業がオンプレミスからSaaSプラットフォームシフトをナビゲートするのを支援することに基づいています。
私たちはまた、しばらくの間AIに投資してきました。ですから、私たちには中央データチームがあります。実際に2021年にGPT-3にアクセスできました。ですから、しばらくの間これを実験してきました。そして2022年、2023年頃に初期のLLMが立ち上げられたとき、これがかなり大きな機会であることを実感したと思います。
しかし、私たちにとって、人々は自分のペースで確信を見つけるものであり、本当に助けになったのは、シリコンバレーでイベントを開催したことです。ですから、私たちはAnthropicチームと協力しました。実際にCPOのマイク・クリーガーにそのイベントで講演してもらいました。そして私たちはエグゼクティブをこのAIトピックに完全に没頭させ、人々に本当に実践的な体験をしてもらいました。ですから、私たちにとって、それが本当の触媒でした。
そして過去2年間で私たちを本当に驚かせたことは、これがどれほど速く動いたかということです。ですから、私たちはおそらく、既存のプロセスにAIを統合することで10から20％の生産性向上を得ることができると考え始めました。私たちが今本当に焦点を当てているのは、AIでポートフォリオ企業を完全に変革することです。
そして私たちと私たちのポートフォリオ企業にとって、それを通じて膨大な価値上昇があると思います。ですから、それが今の焦点が本当にあるところです。そして私たちはその同じアプローチを複製してきました。ですから、HGで中央的にそのトップダウンの賛同を得ました。
私たちは今、私たちのポートフォリオ企業に対して同じ触媒と同じスパークを作ることを確実にしています。そして私たちは、それがHGポートフォリオを通じてかなりうまく浸透し、その変革的変化を推進していることを見つけています。
素晴らしい。ありがとうございます、ロイド。そして会場の皆様にとって、これは皆様の心にあることだと想像できます。そしてダイヤルインしている皆様にとって、あまりにもしばしば、これを内部で構築すべきか、それとも既製のものを購入すべきかと聞きます。
APIにより、今では本当にビスポークなAI駆動ソリューションを構築することがますます簡単になっています。同時に、既製の素晴らしいソリューションもたくさんあります。ニックが今日皆様に示したものなど。
それでは、ドンから始めますが、このビルド対バイの概念についてどのように考え、基本的にどちらの道を行くかを決定するのでしょうか。両方を行うのでしょうか。その思考プロセスを説明してください。
はい。素晴らしい質問だと思います。私たちが最初にこの生成AIの波を始めたとき、多くの組織、特に金融サービス会社が、APIを活用して独自のカスタムラッパーを構築すべきか、それともAnthropicのような会社とパートナーシップを結んでこれらのエンタープライズソリューションを活用すべかという決定を通過したと思います。それらには明らかにトレードオフがあります。
私たちにとって、UIレイヤーやCanvasやコネクタなどのこれらの異なる種類の能力のようなこれらのすべての異なるもので革新を続けることは本当に挑戦的になるだろうと、私たちは実際に非常に意図的でした。Anthropicのような会社はイノベーションに関して信じられないほどの速度で動いていると思います。私たちは、内部の開発者とエンジニアが最も独自で特定の組織ソリューションに焦点を当てることを確実にしたかったのです。
ですから、私たちにとって、独自のカスタムソリューションを構築しようとするよりも、パートナーシップを結ぶことが非常に理にかなっていました。そして競争上本当に重要なもののためにカスタム統合とソリューションのようなものを残します。
ありがとうございます、ドン。マイケル、皆さんはそれについてどのように考えますか。
ですから、少なくともヘッジファンド業界の皆さんにとって、私たちは物事を構築することに大きな焦点を当てることでかなりよく知られていると思います。私たちは素晴らしい技術者を雇い、彼らに素晴らしいものを構築する機会を与えます。
ですから、何かが来たときの本能は、それの最高版を自分たちで構築することです。しかし、リソースは無限ではなく、素晴らしい人々と共に大きな機会コストが来ます。ですから、私たちは常にビルド対バイについて深く考えます。
今回違うと思うこと、そしてドンがそれをほのめかしたと思うことは、技術が変化する速度であり、その速度と共に、ビルドとバイの間の異なるバランスが来ます。商業市場で提供されているもののいくつかが提供できるその速度と規模で構築および展開できることは、しばしば困難と不可能の間のどこかです。ですから、それが私たちの計算を変えます。
私たちはまだ両方を行っており、構築を選択する場所と購入を選択する場所において非常に慎重です。
素晴らしい。そして、はい、私たちもそれを非常にしばしば聞きます。パートナーが内部AIチャットを開発し、彼らが特に誇りに思っている機能を共有するときに、私たちと会うまでには、それがもう過去のものであることを彼らに知らせることをほぼ恐れています。これとこれとこれを見てください、それがもう開発されていますというようなことです。ですから、私は同意しかねません。
皆様がそれぞれの分野で大きな会社でありリーダーであることを認識して。私たちが聞くもう一つの大きな挑戦は、この変更管理と大規模でこの種の変革を推進することです。この技術がクールなことができるのは一つのことです。実際に人々にそれを使ってもらうにはどうすればよいのでしょうか。
皆様が運営している規模での変革について考えるとき、そしてドン、あなたから始めますが、明らかに多くの従業員がいます。多くの異なる部門の従業員について考慮する必要があるとき、このような技術で実際に採用を推進することについてどのように考えますか。
はい。私たちにとって、私たちのAI戦略はかなりあらゆる場所でのすべてでした。ですから、私たちは実際にAI戦略をイニシアチブのポートフォリオとして扱っています。
ですから、多くの人々がワークフローや特定のビジネスドメインに特化したターゲットされたユースケースから始めたと思います。私たちは本番で測定可能な価値を持ち、それは素晴らしかったです。私たちは確実に、実際にすべての従業員にAIツールを民主化し、力を与えることによって、私たちの願望の床と天井を上げることを望んでいることを認識しました。
ですから、それを行うために私たちが本当に活用している複数のツールがあります。そして私たちは実際に再発明にも焦点を当てています。ですから、トップのビジネスリーダーは、AIエージェントとこれらの新しいパラダイムが実際にどのように私たちが変革する方法と速度の願望を再固定するのに役立つかを理解するために、それぞれの領域を本当に見ています。
そして私たちがそれを行うために、繰り返しますが、非常に、非常に普及している、大量の実践的なトレーニングとハッカソン、これらすべての異なることを、実際に人々がこれらの可能性が何であるかを理解するのを助けるために現場で行う必要があります。
おそらく後で議論で触れるかもしれませんが、それに関連するマインドセットの変化があります。しかし、それは本当に私たちのCEOと彼のエグゼクティブリーダーからのトップダウンのコミットメントによって補完されるフルコートプレスでしたが、それに伴うボトムアップの種類のエンパワーメントも再び続きます。
ありがとうございます、ドン。そしてロイド、あなたは少し異なる挑戦があり、内部で従業員と働いていますが、もちろんサポートするポートフォリオもあります。ですから、これをスケールし、ポートフォリオレベルでその変革を推進することについてどのように考えますか。それは訓練し教育する必要がある多くの異なる会社であることを認識して。
はい、はい、確かに。ですから、ドンさんが言ったことの多くが共鳴すると思います。ですから、私たちには約120,000 FTEにわたる50の会社があります。私たちのすべての会社は少し似て見え、ほとんどが垂直化されたソフトウェアプラットフォームです。
ですから、それが私たちに可能にしたことは、そのグループに本当にスケールでの変革をもたらすことです。ですから、それはHGからの中央的な努力から始まります。私たちには内部に20人のAI専門家がいて、約150人ほどの契約者と密接なパートナーによってサポートされています。
そして私たちは本当にポートフォリオ全体でその中央的な変化を推進してきました。それはまた、私たちが多くの異なるツール、多くの異なるイニシアチブで実験し、その種の実験室でうまくいくものを迅速に見て、最高のプロセスが何であるかを理解することを可能にしました。
しかし、はい、トップダウンのポイントは絶対に重要でした。ですから、私たちはポートフォリオの各リーダーと体系的に働き、彼らを関与させ、実践的な体験をしてもらってきました。
そして私たちが加える部分もあります。私たちがこれについて考える方法において本当に破壊的であろうとしていることです。ですから、既存のプロセスを改良してAIを追加するのではなく、私たちの機能の多くを再設計しました。
例えば、ソフトウェアエンジニアリングを取ると、ポートフォリオ全体で平均して、私たちは今ソフトウェアエンジニアリングで約30％の生産性向上を測定しています。開発スクワッドを9人から2人に削減した会社があります。ですから、本当に実質的なレバレッジを得ています。
1000のエージェントソフトウェアエンジニアのインスタンスを展開した会社が1つあります。ですから、彼らはエンジニアリングチームに50％の生産的容量を追加したようなものです。そしてそれが私たちがポートフォリオ全体で推進している種類の再発明です。
私たちがしていないことは、コストを取り出すことではないということを言うべきです。私たちがしていることは、生産性に再投資することです。基本的に技術的負債をクリアし、AI製品も構築しています。そしてそれが私たちにとってのもう一つの重要な焦点であり、Anthropic APIだけでなく他のソリューションも私たちのコアソフトウェアソリューションに組み込むことで膨大な変革的価値を見ており、それが私たちのビジネスの一部に既に実質的な成長を追加しています。
ありがとうございます、ロイド。変更管理のトピックで、これも私たちのパートナーとよく出てくることです。この技術について、それを怖がらせることがたくさんあり、私の従業員はこれを彼らの仕事をする可能性があるものとして解釈するかもしれないという方法で、それを使うことで彼らに力を与えながら、これが私の仕事を私のために行うかもしれないということに対するいくらかの恐れがあることを認識してそこでバランスを取る方法についてどのように考えますか。
ですから、私たちは会社での文化的含意とこれを文化の一部にする方法について考えます。そしてフロド、NBIMがこれをナビゲートする名人芸的な仕事をしてきたと思うので、これはあなたのためです。ニコライから始めて、しかしシニアポートフォリオマネージャーとしてのあなたと皆様のチームとして、これが会社の文化にフィットし、皆様の運営方法の中核的な部分になることをどのように見ていますか。
はい、明らかにトップダウンの視点から始めることは非常に重要ですよね。それが本当にそれを推進してきました。そして私たちは長い間技術に焦点を当ててきたと思います。私たちは今、非常に技術主導の組織でした。私たちはインフラストラクチャをクラウドに移行し、Snowflakeでデータを持ち、Cloud for Enterpriseを統合し、データとチャットできるという旅を歩んできました。そしてそれは私たちの定量的性質とデータを使用する傾向と非常によく適合します。
ですから、文化的視点から、それは非常によく適合していると思います。そして私のチームでは、例えば、私たちの多くは本当に内向的で、座り込んでコーディングやその他のことをするのが好きです。そして私はただClaudeを持ち、私たちが今構築できるプロジェクトを持ち、アシスタンスを持ち、ただ共有し、それで協力することが、私たちが組織で見る文化的シフトを本当に加速していると思います。
それは非常に魅力的だと思います。そして私はまた、単一の所有者を持つ政府系ファンドであることを追加します。
組織にAIを持つことは、私たちにとって単に巨大な促進要因です。なぜなら、私たちは他の人ができないこの技術で多くのことができるからです。なぜなら、私たちはクライアントと顧客のダイナミクスに妨げられていないからです。ですから、私たちは本当にオープンで、協力的な文化を持つリーンな組織を持ち、私たちはわずか700人です。
ですから、これはただ魅力的です。
素晴らしい。本当にありがとうございます。個々の従業員レベルでこの技術が何であるかを神秘化するというこのアイデアは非常に重要です。なぜなら、そうすることで文化的レベルでそれらの懸念や恐れに迅速に対処できるからです。なぜなら、彼らは非常に迅速に、ああ、これは朝起きて、私の仕事をより効果的に行うのを助ける役割において、ただの素晴らしいアシスタント、いわば素晴らしいパートナーだということを見るからです。ですから、その例を聞くのは素晴らしいです。
はい、JP、素晴らしいポイントだと思います。私たちは実際に非常に意図的でした。この旅の非常に早い段階で、人々は「AIはあなたの仕事を奪わないが、AIを使用する誰かが奪う」と話すと思います。ですから、私たちはそれに正面から取り組み、できるだけ多くの従業員を確実にしたかったのです。
そして私たちは、すべての従業員が複数のAI ソリューションを持つだけでなく、彼らがさらに力を得たと感じるのを助けるための訓練も含むことについて意図的でした。それは、あなたのポイントに対して、呼ぶかもしれないFUDの一部を通り抜けるために本当に重要だったと思います。それは少し向かい風になるかもしれません。
素晴らしい。ありがとうございます、ドン。そしてしばしば私は、パートナーが「どのように訓練するのか。採用を推進するためにこれらのカリキュラムをどのように構築するのか」と尋ねるときに笑います。私は一時停止して、Claudeに尋ねてください、と言います。
冗談はさておき、ClaudeでもOさんが使用している他のツールでも、これらのツールはその種のタスクで非常に優れています。「これが私の会社です」というようなものです。そしてダイヤルインしている皆様にも同じことが適用されます。これが私のサイズです。これが私たちのすることです。私の従業員のための簡単なトレーニングプログラムを構築したいです。おそらく彼らは今後2週間で3時間を費やすでしょう。どのように分割しますか。そのトレーニングはどのようなものでしょうか。家に帰ってその練習をすれば、美しい、美しい出力になることをお伝えします。
それをダブルダウンできますか。はい。あなたのスタッフが「何をすべきかわからない。どこから始めればよいかわからない」と言うなら、彼らに自分の仕事を簡潔に説明してもらいます。そしてAIに、どのように私はこれと協力し始めるべきかを尋ねます。試すことができるいくつかのことは何ですか。それは実際に驚異的に働きます。
その例が大好きです。なぜなら、たとえば私には4歳と2歳の小さな子供が2人いますが、週末にする活動を探しているとき、私はそれらを思いつくのがあまり得意ではありません。しかし、私はClaudeに尋ねますが、私はさらに良いことをします。「Claude、次のプロンプトを最適化してほしい」と言います。そして私は「子供たちのための活動を思いつく必要がある」と言います。
そしてClaudeがそれを書き直します。私はコピーペーストします。そして世界最高のToDoを手に入れます。ですから、それはもう一つの良いハックです。Claudeにあなたのプロンプトを書いてもらいます。
しかし、どこから始めるかを決めることは、私たちがよく聞くもう一つのことです。ですから、会場の皆様にとって、あなた方の中には小さな会社の方もいれば、大きな会社の方もたくさんいますが、さて、たくさんあります。あなた方はこのグループから多くのことを聞きました。組織をまたぐ変革、トップダウンのリーダーシップ。
マイケルから再び始めますが、会場の皆様にとって、もし私たちがどこかから始めなければならないなら、ユースケースは何ですか。もし彼らがクリーンスレートから始めているなら、彼らが始める最初の場所は何でしょうか。何を提案しますか。
ですから、開始する最初の場所を探すことは非常に魅力的で、私のアドバイスはその誘惑に抵抗することです。あなたの同僚は、ツールをどのように最もよく使用するかについてあなたよりも多くを知っているとは思いません。ツールを与える前には確実に知りませんが、ツールを与えた後では、あなたが決して想像しなかった使い方を発見するでしょう。
ですから、私たちはかなり分散化された場所です。私たちはすべての同僚をAIを使ってより良くしたい場所です。ですから、最初からの私たちの中核的な焦点、そして他の人に推奨することは、本当に使いやすいツールをそこに出すことです。人々に何をしているかを理解してもらい、それから注意を払うことです。拡散を加速する助けをします。学んだことを中央集権化する場合もありますが、最初のステップとしてではありません。
そのことについて一つの具体的なアドバイスを与えます。そのようなことをする人もいるでしょう。何かを試し、思うようにうまくいかず、それを放棄するでしょう。私たちが価値があると見つけたことは、6か月ごとに戻ってくることを人々に奨励することです。技術と製品が変化する率は、あなたの同僚のほとんどにとって外国的であり、3か月、6か月、9か月で特定のユースケースが改善できる程度は、時々彼らを驚かせることができます。
ですから、再訪を推進することは一つのプレイです。私たちはあまり押し付けがましくない傾向がありますが、それは押し付けがましさが報われることができる一つの場所だと思います。
ですから、私はそれが大好きです。なぜなら、マイケルのポイントに対して、パネルの残りから聞きたいと思うからです。一つの特定のユースケースから始めるという概念、しばしば、ああ、私はビスポークアナリストやリスク軽減エージェントを構築するつもりだ、というようなことがあります。
私たちは常に、マイケルが言ったことと同様に、まず第一に、この技術を安全で責任のある方法で従業員の手に渡すことをアドバイスします。明らかに、あなた方はソリューションを見ました。外にはたくさんのソリューションがあります。そしてそれはほぼ常にステップ1であるべきです。
なぜなら、私は部屋のすべての人にとってこれが真実だと想像するからです。この種のものを使い始めるのは、正直に言って、それはあなたの個人的な生活でも真実で、仕事でも真実で、あなたが本当にそれが何ができるかを見始めるときだけです。
私は今日プロセスを通っています。私はちょうど新しい家を買いました。私は住宅保険を取得しています。最後に住宅保険政策を読んだのがいつかわかりませんが、それらは残酷で、400ページのようなものです。そして私はこれらの3つのポリシーを取得し、カバレッジとアンブレラなどのすべての違いを蒸留することさえ、私は多くの保険会社と働いているのでこれらすべてを知っているはずですが、わかりません。
私はただClaudeにアップロードして、ここで見ているもののブレークダウンを教えてくださいと言いました。私がこれを例として共有しているのは、それらの同じアハ体験であり、それは素晴らしい答えを私に与えたからです。
それらを作成する最も速い方法は、あなたの従業員にClaudeのようなツールへのアクセスを与えることです。そして再び、そこには他のツールもありますが、安全で責任のある方法で彼らの手にそれを渡すことは巨大です。
それでは、ロイド、彼らには限られたリソース、限られた人々がいると考えて、彼らはどこから始めるべきかについてあなたにアドバイスを求めていることについてどのように考えますか。そしてこの目的のために、彼らが既に従業員レベルでClaudeやAIツールを有効にしていると仮定しましょう。次は何ですか。
はい。ですから、マイケルのポイントに追加しようと思いました。3から6か月ごとに技術を再訪することに完全に同意します。私が追加するもう一つのポイントは、プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリングに本当に投資することです。
Claudeに怠惰なプロンプトを入れる平均的なユーザーと、そのコンテキストについて本当に考える人の間には大きな違いがあると思います。ですから、あなたの組織でパワーユーザーになる人々、そしてそれに対する自然な直感を持つ人々を見つけることは、それらの人々をAIチャンピオンとして設置すれば、本当に多くの変化を推進することができるので、本当に加速するのに役立つと思います。
他のユースケースについては、広範な有効化を行った後で、私たちがそれについて考える方法は、人々が多くの機械的処理を行う高摩擦タスク、かなり反復的で、構造化されたデータを使用しているものを見ることです。それらはしばしば、あなたの組織でClaudeのようなもののための完璧な候補です。
ですから、私たちにとって、多くの慎重な思考と第二システム的思考を必要とする本当に重要な決定については、私たちはClaudeをより多くの響板として使用するかもしれませんが、私たちのすべての組織で起こる機械的タスクの多くについては、それは本当にClaudeと他の自動化ツールを使用してそれらのプロセスの変革を推進することです。
素晴らしい。ありがとうございます、ロイド。私のお気に入りの質問の一つを尋ねるので、明らかに私はここでそれを尋ねるつもりです。聴衆の目的のために、あなた方全員は多くの経験を持っています。あなた方はこれを通り抜けました。あなた方はそれを組織に適用しました。あなた方は何がうまくいき、何がうまくいかないかの多くを見ました。
フロドから始めます。今知っていることを知っていたら、もしもう一度すべてをやり直すことができたら、異なってすることが一つありますか。
私が異なってすることについては本当にわかりません。NBIMでは、それを理解するという点で本当に的中したと思います。それはただ、さらに前に、さらに早く始めることかもしれません。つまり、それが私が言うことです。これは、あなたがただ傾斜し、取り組まなければならないものです。
ですから、速く動き、間違いを犯し、それらから学び、前進することが本当に重要な要点だと思います。そして何よりも、ただスピードだと思います。ありがとうございます、フロド。
ドン、いかがでしょうか。
はい、はい、より速く、より多くすることに傾倒しますが、私たちが触れていないが振り返ってみると、おそらくもっと早く焦点を当てることができたと思うことの一つは、この概念が真の、マインドセットと文化の変化であることです。
私たちは民主化とツールの展開について多く話しましたが、確かにこれは単にツールを展開し、人々にアクセスを与える以上のものです。それはアメリカのすべての人にトレッドミルを与えて心臓病が治癒されることを期待するようなものです。
私たちが非常に意図的だったことは、これが実際にマインドセットの変化でもあることを理解することです。ですから、多くの人々がClaudeやチャットを見て、テキストボックスを見て、ああこれはGoogleのようで、ただ一つの質問を入れるべきです。答えを得て、それで終わりです、と思います。
現実は、この技術は本当に人間のようにより設計されているということです。これは本当にコンパニオンでありコパイロットです。あなたがそれを説明する方法は何であれ。ですから、少しマインドセットを変え、実際に人々がそれを理解するのを助けることは本当に重要だと思います。
私たちは、この旅で私たちのエグゼクティブ、特に外部の人々とパートナーシップを結ぶことについて非常に意図的でした。私たちが使用した一つの類推は、4人家族でコスタリカに行く場合、Googleに行っていくつかの推奨事項を求めることもできますし、ClaudeやChat GPTにプロンプトして、「あなたはコスタリカの首相、観光の責任者です。私は4人家族でコスタリカに行きます。私の子供たちは10歳と12歳です。一人はサーフィンが好きで、もう一人は野生動物が好きです。カスタマイズされた旅程を考えてもらえますか」と言うこともできます。
ですから、それはそれらの2つのツールの間の非常に異なるパラダイムです。そして率直に言って、最初に関与し始めるほとんどの人々にとって、それは彼らが始める場所のようなものです。しかし、私たちは人々を彼らの旅で助けることが本当に重要だと思います。
そして、もし戻ることができたら、私たちはおそらくそれをさらに早く始めていただろうと思います。
ありがとうございます、ドン。ロイド、いかがでしょうか。
はい、フロドにエコーすると思います。私たちはHGでこれを非常に速く走らせており、私たちは曲線の先にいると思いたいです。私たちは2023年に最初のAI製品を構築していましたが、一つのことを言うとすれば、これに向かってさらに速く走っていただろうということです。
モデルの指数的な改善率と、その周りで発達しているエコシステムは、率直に言って前例がないものです。ですから、はい、さらに困難に、さらに速く走っていただろうと言います。
マイケル。
ですから、私たちはかなり容赦なくデータ駆動であり、私たちがすることの一つは、会社全体での使用強度を見ることです。そしてあなたが見るのは、このような対数正規曲線です。その理論的基盤は、それがより多く使うほど、より多く使うという、大体乗法的なプロセスを記述するということです。
そしてもしそれをこのボトムアップビューと組み合わせるなら、あなたがしたいことは、人々にりんごをもっと噛んでもらうことを奨励することです。ですから、それを実現するのに役立つ2つのことがここにあります。
一つは、私のチームミーティングの多くで、私は人々に、先週試した奇妙なAIのことのライトニング・ラウンドをしてもらいます。うまくいった、うまくいかなかった、しかし30秒ずつ、チームと共有してください。
そして二つ目、そしてこれはあなたが言ったことから演じますが、仕事でこれらの使用方法を学び、快適になる道筋は、仕事を通してのみ実行される必要はありません。そしてしばしば人々は個人的な生活でリスクを取ることにより快適です。
少なくとも彼らの心の中では、それはそれほど潜在的に恥ずかしいことではありません。ですから、そこで実験することを人々に奨励することは、職場でそれらの最初のジャンプを取ることを奨励するのと同じかそれ以上に報われると思います。
はい。いいえ、私はこれ以上同意することはできません。そしてそれは今日ここにいる皆さんとダイヤルインしている皆さんにとって、採用を推進するための巨大な、巨大な利益だと思います。
今日私たちが話したことを要約しなければならないとすれば、有効化です。ですから、あなたの従業員にこれらのツールの一つへのアクセスを与えてください。訓練してください。あなたはマスタートレーナーである必要はありませんし、100万ドルのトレーニングプログラムを購入する必要もありません。
今日触れたいくつかの素晴らしいパートナーと協力することができますし、トレーニングプログラムを構築するのを助けるためにClaudeを使うこともできます。彼らにベースライン、プロンプトの方法、これらのツールとの相互作用の方法に関するベースライントレーニングを与えてください。私はここで100時間の話をしているのではありません。
測定してください。マイケルのポイントまで、私は彼が本当に素晴らしい自然な方法でそれをしていると思いますが、Anthropicでは、あなたはより良い仕事をするためにこれらのツールを使用しているかどうかを監視する方法で、そしてあなたが実際にそれを追跡していることを想像することができます。
あなたがそれらを使用するかどうかに関係なく、その筋肉を構築し、それを使用することに慣れることに対してあなたの従業員に責任を持たせることを確実にしているからです。
私は最後に個人的な逸話を共有し、マイケルがこれに触れました。時々人々は、仕事で能力を見るために個人的な生活でこの技術を使用することにより快適です。私には多くの医学的懸念を持つ2歳の息子がいます。そして彼の挑戦が何であり、私たちが彼のために何ができるかを学ぶ中で。
病院はNICUから私たちの神経学者からの1,100ページのノートを送ってきました。そしてそれをすべて理解するのは非常に困難です。ですから、異なる医師と話すときでさえ、彼らは皆異なる答えを与えます。そして私はこれをすべて取って、Claudeにアップロードしました。「ここで何が起こっているかを理解するのを助けてください」と私は行きます。
そしてそのタイムラインを取りました。ちなみに1,100ページ、PDFでしたが、そして私はそれを私たちの医師に持って行きました。「これは正しく見えますか。ここで何が起こったか、そしてそれについて何ができるかを理解するのを助けてください」と私は言いました。
そして文字通り医師の顎が落ちました。彼は「どのようにしてこれを思いついたのですか」と言いました。そして私がその話を共有しているのは、Claudeがどれほど素晴らしいかを見てくださいということではありません。
私がその話を共有しているのは、私の人生に個人的にそのような意味のある影響を与える瞬間で、Anthropicのような会社で働いているかどうかに関係なく、仕事でこの技術を使用してみたいという私の傾向が劇的に上がるのを見ることができるからです。
ですから、持ち帰りとして、今日あなたの電話にこれらのアプリ、これらのAIアプリの一つを持っていないなら、ステップ1と言うつもりです。それを使ってください。自分自身に目標を設定してください。それを使ってください。木の写真を撮っているか、生命保険の声明や政策を分析しているかは気にしません。
それを1日に数回使ってください。筋肉を構築してください。そして今度は、あなた自身の従業員とそれを行うことをより良く準備されるでしょう。
ですから、私たちのパネルに大きな感謝を言いたいと思います。本当に、本当にありがとうございます。今日ダイヤルインして参加してくれた皆さん、ありがとうございます。そして座っている皆さんは、着席したままでいてください。なぜなら、質問の機会があるからです。しかし、大きな拍手を。
そして今、私たちはあなた方から聞きたいと思います。ですから、マイクが回っていると思います。ここで手が上がっているのを見ます。始めましょう。お進みください。そして自己紹介をして、どちらからかを教えてください。コンテキストがあるようにして、どんどん始めてください。
おはようございます。
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