本動画では、AnthropicのClaudeが金融サービス業界をどのように変革しているかについて、応用AIエンジニアリングチームのリーダーであるAlexander Brickenと、プロダクトリーダーのNick Linが対談形式で解説している。両氏は、AIが金融業界において実験段階から実際の導入・本番運用の段階へと移行していることを指摘し、特にノルウェー政府年金基金やBCIなどの顧客事例を通じて、アナリストが単調で手作業による業務から解放され、より戦略的な業務に集中できるようになった実態を明らかにしている。Claudeの強みとして、コーディング能力を基盤とした複雑なシステムとの連携、データの取得・分析・作成という3つの核となる機能、そしてAI安全性への徹底した取り組みが挙げられる。また、S&PやFactSetなどの業界パートナーとの統合により、リアルタイムなダッシュボードの構築や自動化されたコンプ分析が可能となり、従来の静的なエクセルシートでの手動更新作業が大きく効率化されている。今後は、サブセクター別の深い理解、エクセルやパワーポイントへの直接統合、そして企業顧客との緊密な協力を通じた評価基準の開発など、さらなる機能拡張が予定されている。
Claudeによる金融サービスの変革
アナリストは毎週、毎四半期ごとに手動で更新する一つのエクセルシートの中で静的にこの作業を行っています。それをする代わりに、BCIは私たちのArtifact機能を使ってS&PとFactSetのデータセットに直接接続することで、これらの指標が互いにどのように比較されるかのライブダッシュボードをアーティファクトとして作成しました。Claudeへの一つの簡単なプロンプトで簡単に更新できますし、これらのアーティファクトはこれらのプラットフォームと直接やり取りしているマネージング・ディレクターとも共有されています。
ですから、私たちは単なる仕事の加速だけでなく、仕事が実際に変革される方法を本当に目の当たりにしていると思います。
こんにちは、私の名前はAlexander Brickenです。金融サービス向けの応用AIエンジニアリングチームを率いています。今日は、Claude for Financeについてお話しします。同僚のNickも一緒です。
こんにちは、私の名前はNick Linです。Claude for Financeのプロダクトを担当しています。私はまた、元投資銀行家であり、プライベートエクイティの投資家でもありました。これからお話しする問題の多くは私にとって非常に身近なものですので、とても楽しみです、Alexander。
素晴らしいですね。では、Nick、最初の質問ですが、最近の金融サービスにおけるAI業界の変化についてどう感じていますか。
私はAnthropicに1年半ちょっといます。それはClaude 3以前のことでしたので、エンタープライズAI業界は特にこの数ヶ月で大きく変化したと思います。私が本当に気づいているのは、好奇心を持って傍観することから、実際に構築して本番環境にデプロイすることへの根本的な変化があるということです。
ご存知のように、コーディングは最初の製品の一つであり、AI内で本当に強力なプロダクトマーケットフィットを持つ最初のドメインの一つです。これが金融を含む他の分野にも本当に広がり始めていると思います。例えば、NBIMつまりノルウェー政府年金基金は、私たちの最大の顧客の一つですが、約9,000のポートフォリオ企業を持っています。彼らが独自に行ったのは、モデルコンテキストプロトコルのようなものとの統合を構築することで、すべてのポートフォリオマネージャーがこれらの統合に毎日クエリを投げて、ポートフォリオ企業に関する洞察を得ています。
ですから、アナリストが単調で手作業による退屈な仕事に費やす時間が大幅に減り、彼らが本当に気にかけていること、つまり関係構築、顧客との面会、そして投資している企業のビジネスモデルを実際に理解することに集中し始めているのを本当に目の当たりにしていると思います。
ええ、それは応用AI担当者としての私の立場からも本当に共鳴します。昨年、顧客と対話する際には、多くの場合、AIチャット機能の構築から始めていました。つまり、多くのモデルが用意されていて、一つを選択し、おそらくランダムなビジネスユーザーが選んで、それと連携して単にチャットしようとしていました。
最終的に、今では、MCPのようなものが登場し、チャットがはるかに強力になりました。自分が気にかけているシステムと対話できますし、それは特に金融にとって本当にエキサイティングだと思います。なぜなら、多くの場合、人々が対話しなければならない製品の表面が非常に多いからです。
全くその通りです。
最近、モデルにツールを与えると、ツールの説明とツール名からそのツールが何をするのかをモデルが理解できるほど十分に賢いことが多いですが、同様に、モデルには組み込まれた特定のプリミティブがあります。例えば、モデルが世界と対話する方法に組み込もうとしているセキュリティなどです。私たちは、モデルが役に立ち、無害で、正直であるようにトレーニングしており、多くの場合、それは彼らが解釈するデータと、それが基本的に対応する出力の反映です。
ですから、おそらくあなたが言及しているのもそういうことだと思います。つまり、モデルは一般的に知的であり、これらの異なるレイヤーを与えれば、本当に素晴らしい結果が見られるということです。
あなたが触れた安全性について、それは私たちが行うすべての基盤となるものです。
ええ。
エンタープライズ環境にこれらのソリューションを安全にデプロイすることです。モデルがこれらの問題を正しいレベルの理解と忠実度で正確に答えられることを確認することであり、3つ目は実際にユーザーに信頼、検証、監査可能性を与えて、これらの結果を理解できるようにすることです。ですから、私たちは安全性のこれら3つの要素すべてについて考えています。
ええ、つまり、そう言えば、ですよね。AnthropicはAI安全性の原則に基づいて設立されました。それは一から研究組織でした。興味があります。研究組織から金融サービスにおける際立った製品をリリースするまで、どのように進化してきたのでしょうか。
私の考えでは、Anthropicは世界で最も複雑で困難な問題を解決するために安全にデプロイできるモデルの構築を本当に目指しています。コードに関しては最先端です。世界の人口の0.5%がソフトウェアエンジニアですので、それは私たちが本当に解決し始められるこれらの本当に複雑で困難な問題のほんの一部に過ぎません。それらは実際には世界の他のあらゆる場所に存在します。
コードは企業のあらゆる部分にとって非常に基盤的なものですよね。それが企業の運営方法です。つまり、Claudeは実際により複雑なシステムとの対話が本当に得意であり、その思考とロジックを公開できるということです。だからこそ金融でも優れているのです。金融は複雑な問題であり、検証、監査可能性、そして最終的には正確性が本当に重要な規制された分野にデプロイされます。
最近の金融アナリストは、例えばパワーポイントのデッキやエクセルモデルのピクセルパーフェクトなレベルまで到達するために多くの時間を費やしています。何も間違えることはできません。そして面白いことに、今では同じようなことをモデルができるパラダイムにいますが、彼らが持っている能力を使って本当に構造化されたロジックを書いています。
そして、それが実際に私たちが言語モデルが得意だと発見したこと、私たちが彼らをトレーニングしてきたことであり、それを行う能力は、エクセルスプレッドシートの作成やパワーポイントの作成のような、非常に多くの他のドメインに抽象化されているように感じます。ですから、ええ、これらのモデルのロジックと推論が実際にどれだけ多くのドメインに触れることになるのかを見るのは、少なくとも私にとっては、本当に印象的でした。
最終的に、これらは私たちが毎日やり取りするデジタルシステムです。Claudeがコードに優れているという事実は、これらすべての本当にクールで興味深いことを行うための柔軟なスキルとショートカットを与えます。数週間前にリリースされた私たちのファイル作成機能により、Claudeはエクセルドキュメントやパワーポイントを作成できます。これは本質的に、Claudeが仮想マシンにアクセスして、その中でPythonコードを大規模に実行してエクセルドキュメントを編集、分析、作成し、これらの完璧なDCFモデルを作成できるということです。これは私たちにとって非常にエキサイティングなことだと思います。ですから、コードが本当にアンロックし始められる他の多くのドメインがあると思います。
金融サービス市場における他の製品と比べて、Claude for Financeの何が違うのでしょうか。
私がClaude for Financeのために構築したいものを統制する3つの動詞について、よく考えています。それは取得、分析、作成です。
取得から始めると、市場に出ている多くのリサーチエージェントは、かなり成熟してきています。大規模言語モデルは大量のデータプールに掘り下げて洞察を集めることが素晴らしく得意で、おそらく人間の5,000倍の速さで読むことができますが、金融で私たちがやりたいことは、これらのシステムが金融アナリストが働くすべてのコアデータソースに接続できることを確認することです。
金融では、競合他社や同業者よりも速く洞察を発見する能力が本当に重要な優位性です。さて、その下流では、この情報を取得して接続できることは素晴らしいですが、コードやスプレッドシートを通じて大規模に分析を行う能力も非常に基盤的です。
財務モデル自体は、単なる美しいエクセルシートではありません。それは金融アナリストが将来がどのように見えるか、そしてその企業の適切な評価がどのようなものかについて、自分自身の判断を注入する方法です。そのことを念頭に置いて、私たちはClaudeにこれらのコアな金融概念を本当によく理解させ、エクセルやスプレッドシートのようなシステムを操作してその計算を行えるようにしたいと考えています。
そして3つ目の部分は作成です。私たちは皆、企業内で社会的な生き物ですよね。私たちは他の人と共有するために仕事をしますので、スプレッドシート、パワーポイントドキュメント、Wordの形での出力自体が、クライアント向け、役員会向けに準備できている方法でこれを行うことが本当に重要です。
ですから、私たちは本当にClaudeの能力を押し上げて、それがエンドツーエンドのエージェント的で自律的なシステムになるようにしたいと考えています。
それは非常に理にかなっています。私たちはこれらのプリミティブを構築し、それらはほとんど雪だるま式に増えていくように感じます。取得ステップがありますよね。MCPサーバーを構築して1つのシステムに接続しますが、そのシステムからデータを取得すると、おそらくユニークな方法で他のシステムに接続します。
例えば、Snowflakeからデータを取得するとします。そこでIDを見つけて、Salesforceインスタンスに接続する必要があります。取得側で構築したいくつかのプリミティブを使えば、簡単にそれができますが、それは雪だるま式に続きます。Claudeが大量のコードを書いて、その情報の一部をまとめることができる分析があり、最後に作成は、さらに一歩進んで、それをアナリストやオペレーターが気にかけている環境に入れ、APIの例に戻ると、そのポストリクエストを送信して、Claudeが推論した情報をアナリストやオペレーターが見られるシステムに送ります。
では、実際にClaude for Financeとは何なのかについてもう少し話しましょう。それはどのように機能するのでしょうか。何がそれを特別にしているのでしょうか。
私たちのソリューションには3つのレイヤーがあります。モデル、エージェント機能、プラットフォームです。モデル自体から始めましょう。
根本的に、私たちは研究所です。私たちが行うすべてのことは、Claudeを金融サービスにとって最高のモデルにすることを本当に目指しています。さて、金融は私たちにいくつかの興味深い課題を提示します。コードは、ソフトウェアエンジニアやプロダクトマネージャーとして毎日テストできるものですが、Anthropicのこの4つの壁の中には投資銀行家がほとんどいません。
ですから、ここで私たちはBCI、Perella Weinberg、NBIMのような初期の顧客と協力することに本当に興奮しています。彼らが本当に気にかけているユースケースは何か、良いとはどういうことかを知らせてもらい、さらに重要なことに、研究プロセスに持ち帰ることができるギャップを発見する手助けをしてもらうためです。
2つ目は製品側についてです。エージェント機能は本質的に、ユーザーがモデルと対話できるようにするために私たちが書くコードです。私たちはディープリサーチのような機能を構築してきました。今、私たちは、Claude for EnterpriseやClaude.aiだけでなく、ブラウザ拡張機能、Excel、Chrome、そして私たちのアナリストとエンタープライズ顧客が毎日働く他の表面など、あなたが働くすべてのコアな表面にClaudeを埋め込むことに本当に投資しています。
最後の部分は、私たちの顧客のために非常に簡単にカスタマイズしてデプロイできる本当に柔軟なプラットフォームを構築したいということです。だからこそ、私たちはS&P、FactSet、PitchBookのような業界パートナーと多くの時間を費やしてこれらの統合を構築し、これらのエージェントができるだけ強力になるようにしています。
では、興味があります。採用状況はどうですか。誰がこれを使っていますか。なぜ彼らは興奮しているのですか。それについて説明してください。
先ほど述べたように、私たちは業界全体でポケット状の採用を本当に目の当たりにしています。よく聞かれるのは、金融のどのサブセクターでAI採用を見ていますか、ということです。それはサブセクターについてというよりも、私たちの顧客が本当に育んできた文化についてだと思います。それには、障壁を下げるためのトップダウンの奨励と採用の良い組み合わせが必要ですが、ボトムアップの実験文化も必要です。そこにあるこれらすべてのツールを試して、何が理にかなっているかを見極めるためです。
そのことを念頭に置いて、私たちが強い採用を見てきた主な顧客のいくつか、例えばBCIは、彼らが働く方法を根本的に変革しました。コンプ分析と呼ばれるものがあり、アナリストが行うもので、基本的にこれらすべての異なる企業の財務および運営指標であるコンプを比較して、それらが適切な価値で取引されているかどうかを判断します。
アナリストはこれを毎週、毎四半期ごとに手動で更新する一つのエクセルシートの中で静的に行います。それをする代わりに、BCIは私たちのArtifact機能を使ってS&PとFactSetのデータセットに直接接続することで、これらの指標が互いにどのように比較されるかのライブダッシュボードをアーティファクトとして作成しました。Claudeへの一つの簡単なプロンプトで簡単に更新できますし、これらのアーティファクトはこれらのプラットフォームと直接やり取りしているマネージング・ディレクターとも共有されています。
ですから、私たちは単なる仕事の加速だけでなく、仕事が実際に変革される方法を本当に目の当たりにしていると思います。
記憶は、人間が基本的に世界に存在する方法の非常に基本的な部分ですよね。例えば、最後にどこに鍵を置いたかを知るために、物事を記憶する必要があります。私たちはそれをどのようにモデルに組み込んでいますか。そしてそれはなぜ金融サービスにとって重要なのでしょうか。
先ほど述べたように、私たちが顧客とどのように協力するかについて考える方法は、これらの金融ユースケースのために内部でテストできることはほとんどありません。
そうですね。
繰り返しになりますが、物事がうまくいっている場所とそうでない場所を理解するために、エンタープライズ顧客と本当に密接に協力することです。そして記憶システムは、Claudeが働くこれらすべての異なるツールや表面を通してコンテキストを理解し維持できるようにするために本当に重要なものです。
ClaudeはClaude.aiに、Excelに、ブラウザに、FactSetやS&Pとやり取りしながら存在し、パターンを理解し、あなたがClaudeに覚えておいてほしいDCFテンプレートの好みを理解する能力があります。これらすべてのことは、Claudeが維持され、あなたとのやり取りを通じて継続的に良くなることを確認するために本当に重要です。
そして、時間の経過とともに、誰かがモデルにプロンプトを出すことを想像できます。「ねえ、この数式を少し間違えたよ」と。そしてClaudeはその記憶を保存する何らかの方法を持っています。それがファイルシステムであろうと暗黙的であろうと、などです。それはかなり素晴らしいことです。
ええ。
私はそれが楽しみです。
または、ユーザーとアナリストが本当に特定のEBITDA計算にS&Pを使いたい場合、Claudeは実際にそれらの好みも覚えます。良いインターンがするように。
素晴らしい。では、Claude for Financeについて多くのことを話してきました。興味があるのですが、あなたの意見では、金融のためにClaudeをより良くすることに関連して、私たちの製品と研究組織の次は何でしょうか。
ええ、一歩下がって考えると、Anthropicはエンタープライズに焦点を当て、エンタープライズファーストです。エンタープライズに成果を提供する唯一の方法は、特定のドメインに焦点を当てることです。
金融は、研究、製品、市場開拓のスタック全体を通じて、Anthropicにとって最も重要なドメインの一つです。研究から始めると、私たちはついに金融のための特定の事前トレーニングと事後トレーニングの両方への投資を始めています。製品側では、私が本当に楽しみにしている3つのことがあります。一つは特定のサブセクターにはるかに深く入り込むことです。
プライベートエクイティは、ヘッジファンドや保険会社、投資銀行とは非常に異なるニーズを持っています。私たちは本当にそれらのワークフローのニュアンスを理解し、解明し始めて、構築しているコンポーネントがそれらのワークフローに完全に対応していることを確認したいと考えています。また、Claudeをどこにでも置く能力についても楽しみにしています。ブラウザだけでなく、Excel内、PowerPoint内にもです。
PowerPointとExcelについては、これらの出力の品質を改善する余地がまだたくさんあると思います。ですから、繰り返しになりますが、研究と本当に密接に協力して、これらの機能を製品に持ち込むことに楽しみにしています。パートナーシップ側では、業界と密接に協力することが本当に重要です。MCPサーバーがわずか6ヶ月しか出ていないにもかかわらず、S&PやFactSetのような主要な業界リーダーがすでに独自のMCPサーバーの機能的で素晴らしいバージョンを公開しているという事実を見るのは本当に励みになります。
私たちは、最近行った発表のいくつかを含めて、業界をまとめ続けたいと思っています。最後の部分は、エンタープライズ顧客と本当に密接に協力することです。根本的に、それが私たちが一緒に働く方法ですよね。彼らのニーズが何であるかを翻訳し、それらのニーズを満たすための研究と製品の能力を構築する手助けをするためです。
私は確かにそれに同意します。なぜなら、Anthropicではあなたのように金融サービスのバックグラウンドを持つ人が全員いるわけではないからです。そして、私たちが深く関わっている顧客から最も多くを学ぶように感じます。特に彼らが評価を設計しているときはです。それは、モデルが実際に本番環境でどのように機能するかについて非常に多くのシグナルを私たちに与えてくれます。そして、そのレベルの協力が、Claude for Financeで私たちが追求しているものだと思います。
それが、エンタープライズ顧客に考えてもらいたい主なことだと思います。評価はこれらの神秘的な概念のように聞こえますが、実際には本当にシンプルです。それらはあなたが気にかけているタスクとあなたが解決したい問題であり、それらのタスクにとって良いとはどういうことかの明確化です。エンタープライズ顧客が「ああ、私のビジネスのあらゆる部分にAIを注入する必要がある」と考えるのではなく、これらの問題について思慮深くあることが本当に重要です。そしてそれが、私たちがエンタープライズ顧客と本当に密接にパートナーシップを組める方法です。
私たちはそれらの評価を直接トレーニングプロセスに、直接製品パイプラインに持ち込み、顧客にこれらの能力を提供できるようにします。
全くその通りです。本当にありがとうございました、Nick。これは素晴らしかったです。お時間をいただき感謝します。
呼んでくれてありがとう、Alexander。
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