* * ***トップフィンテックニュースとイベントを発見しよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営者が読んでいます*** * * 大規模言語モデル（LLMs）は現代の電力と呼ばれ、その登場は金融分野における実験の波を引き起こしています。自動化されたリサーチから顧客インサイトまで、その可能性は非常に広いです。しかし、採用が進むにつれて明らかになってきた現実があります：**LLMsだけでは不十分であり、上にエージェント層が必要である**。LLMsは言葉を生成できますが、真実を保証するためにはエージェントが必要です。データを要約することはできますが、エージェント層がなければ、ビジネスにとって何が最も重要かを判断できません。そして、信頼性、コンプライアンス、スピードが絶対条件となる分野では、そのギャップは非常に重要です。LLMsはシステムに力をもたらしますが、エージェントAIはいつ、どのようにライトをつけるべきかを知っています。 **LLMsだけでは不十分** ----------------------------LLMsは驚異的ですが、反応型です。プロンプトに応じて応答し、テキストを生成し、データを要約しますが、ビジネスの文脈で動作するわけではありません。単独では、組織の定義やルール、タイムラインに基づく土台がありません。エージェント層とコンテキストカタログがなければ、これらのモデルは強力ですが不完全です。**流暢にコミュニケーションはできても、言っていることがビジネスの真実の定義と一致していることを保証できません**。このギャップは、情報を信頼し、整理し、一貫して共有する必要がある複雑な金融環境では致命的となります。**エージェントAIとコンテキストカタログの組み合わせが欠落要素を補う**：意思決定のためのビジネスコンテキストと、人間がループに入る継続的な学習です。これらは自律性、コンテキスト、記憶を追加します。エージェントは何を探すべきかを知り、コンテキストカタログは出力が信頼できる定義に沿っていることを保証し、両者は明確な境界内で動作します。実際には、これにより金融機関は次のことが可能になります。 * 市場、ニュース、提出書類を継続的にスキャンし、人間が気付く前に異常を検知 * 顧客の感情を時間とともに追跡し、インサイトをアドバイザーや商品チームに連携 * レポートやコンプライアンスのワークフローを自動化し、インサイトを直接意思決定に反映**エージェントとメタデータ層の組み合わせにより、LLMsは反応型ツールから金融業務の能動的参加者へと変貌し、人間は引き続き主要な意思決定者であり続ける**。これにより、潜在能力が実績へと変わります。より多くの企業がAIツールを採用するにつれ、AIを戦略の付け合わせの一部として扱わない組織は、期待するROIを得られません。AI戦略は、組織の一部となり、組織の中に織り込まれるときに最も成功します。 **モデルの上に知性を構築する** ----------------------------電力の歴史は有用な比喩を提供します。初期の電力アクセスは競争優位でした。電力が広く利用可能になると、その優位性は効率的にシステムを設計した者に移りました。工場、組立ライン、照明システムが差別化要素となったのです。今、LLMsは同じ段階にあります。広くアクセス可能です。本当の優位性は、これらをどのようにワークフローに取り入れ、意思決定を調整し、人間の判断を支援するかにあります。単にモデルを「万能の解決策」として導入することは戦略ではありません。知性を使って特定の目標を解決または支援することこそが、測定可能なインパクトを生み出します。 例を3つ挙げてみましょう： * **市場調査**：LLMはニュースや提出書類を要約できます。エージェントはコンテキストカタログのメタデータをサポートし、フィルタリング、優先順位付け、投資判断に関連するハイライトを行います。 * **顧客感情分析**：LLMはソーシャル投稿やアンケートを読み取ります。エージェントはカタログのコンテキストをもとにインサイトを集約し、トレンドを追跡し、結果をリレーションシップマネージャーに連携します。 * **不正とコンプライアンス**：LLMは非構造化データを解析します。エージェントはカタログの定義を用いて異常検知を調整し、その後、レポート作成やフォローアップ作業を自動化して運用リスクを防ぎます。各シナリオで、モデルはスケールと流暢さを提供しますが、エージェントとコンテキストカタログの組み合わせが、関連性、焦点、行動可能性を生み出します。 **人間の判断を支援する** ----------------------------一部の人は、エージェントやLLMが人間を置き換えると考えていますが、金融サービスではそれは考えにくいです。人間は判断、監督、戦略的思考を提供し、自動化できないものです。エージェントとコンテキストカタログは、人間の能力を拡張し、情報を正確に、文脈に沿って、意思決定の準備が整った状態にします。彼らは反復的で時間のかかる、または高度に分散したタスクを処理します。**これらを組み合わせると、LLMs、エージェント、コンテキストカタログはフィードバックループを形成します**：モデルがインサイトを生成し、エージェントがそれを優先順位付けし、調整し、カタログがそれを組織の真実に基づかせます。最後に人間が意思決定を行います。これにより、より迅速で自信を持ち、正確な結果が得られます。アナリストやリーダーは情報収集にかかる時間を減らし、その情報をもとに行動する時間を増やせます。 **競争上の必要性** ----------------------------LLMsだけに頼る金融機関は反応的なままです。エージェントとコンテキストカタログを統合した組織は、先を見越した行動、効率性、洞察を大規模に得ることができます。LLMsは必要ですが、不完全です。エージェントはそれらを実際の価値をもたらすシステムに変え、カタログはそれらのシステムが信頼できる定義と検証可能なデータに基づいて動作することを保証します。金融サービス業界は転換点にあります。LLMsは基礎的なユーティリティとなっています。競争優位は、知性を調整し、コンテキストを提供し、ワークフロー全体に統合するシステムを設計することから生まれます。これを理解する者が次のフィンテック革新の時代をリードするでしょう。LLMsは力を提供します。エージェントとコンテキストカタログはその力を指揮し、有用にします。これらを組み合わせることで、金融サービス組織は明確に見通しを持ち、自信を持って行動し、より賢い意思決定を行えるのです。 ### **著者について**アレクサンダー・ウォルシュは、オレイオンの共同創業者兼CEOです。戦略、金融、国際展開に多彩な経歴を持ち、10年以上にわたり世界有数の企業の成長を推進してきました。オレイオン設立前は、Via.workの国際展開ディレクターとして、同社のグローバル展開を拡大し、最終的にJustWorksへの買収による成功を導きました。彼の経験はApple、N26、シリコンバレー銀行での役割も含み、オペレーション、コンプライアンス、データ駆動型意思決定を専門としています。アレクサンダーの専門分野は、ビジネス戦略、財務管理、オートメーションを活用した成長促進とビジネス変革です。
なぜLLMsだけでは金融サービスでROIを実現できないのか
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営者が読んでいます
大規模言語モデル（LLMs）は現代の電力と呼ばれ、その登場は金融分野における実験の波を引き起こしています。自動化されたリサーチから顧客インサイトまで、その可能性は非常に広いです。しかし、採用が進むにつれて明らかになってきた現実があります：LLMsだけでは不十分であり、上にエージェント層が必要である。
LLMsは言葉を生成できますが、真実を保証するためにはエージェントが必要です。データを要約することはできますが、エージェント層がなければ、ビジネスにとって何が最も重要かを判断できません。そして、信頼性、コンプライアンス、スピードが絶対条件となる分野では、そのギャップは非常に重要です。LLMsはシステムに力をもたらしますが、エージェントAIはいつ、どのようにライトをつけるべきかを知っています。
LLMsだけでは不十分
LLMsは驚異的ですが、反応型です。プロンプトに応じて応答し、テキストを生成し、データを要約しますが、ビジネスの文脈で動作するわけではありません。単独では、組織の定義やルール、タイムラインに基づく土台がありません。エージェント層とコンテキストカタログがなければ、これらのモデルは強力ですが不完全です。流暢にコミュニケーションはできても、言っていることがビジネスの真実の定義と一致していることを保証できません。このギャップは、情報を信頼し、整理し、一貫して共有する必要がある複雑な金融環境では致命的となります。
エージェントAIとコンテキストカタログの組み合わせが欠落要素を補う：意思決定のためのビジネスコンテキストと、人間がループに入る継続的な学習です。これらは自律性、コンテキスト、記憶を追加します。エージェントは何を探すべきかを知り、コンテキストカタログは出力が信頼できる定義に沿っていることを保証し、両者は明確な境界内で動作します。実際には、これにより金融機関は次のことが可能になります。
エージェントとメタデータ層の組み合わせにより、LLMsは反応型ツールから金融業務の能動的参加者へと変貌し、人間は引き続き主要な意思決定者であり続ける。これにより、潜在能力が実績へと変わります。
より多くの企業がAIツールを採用するにつれ、AIを戦略の付け合わせの一部として扱わない組織は、期待するROIを得られません。AI戦略は、組織の一部となり、組織の中に織り込まれるときに最も成功します。
モデルの上に知性を構築する
電力の歴史は有用な比喩を提供します。初期の電力アクセスは競争優位でした。電力が広く利用可能になると、その優位性は効率的にシステムを設計した者に移りました。工場、組立ライン、照明システムが差別化要素となったのです。
今、LLMsは同じ段階にあります。広くアクセス可能です。本当の優位性は、これらをどのようにワークフローに取り入れ、意思決定を調整し、人間の判断を支援するかにあります。単にモデルを「万能の解決策」として導入することは戦略ではありません。知性を使って特定の目標を解決または支援することこそが、測定可能なインパクトを生み出します。
例を3つ挙げてみましょう：
各シナリオで、モデルはスケールと流暢さを提供しますが、エージェントとコンテキストカタログの組み合わせが、関連性、焦点、行動可能性を生み出します。
人間の判断を支援する
一部の人は、エージェントやLLMが人間を置き換えると考えていますが、金融サービスではそれは考えにくいです。人間は判断、監督、戦略的思考を提供し、自動化できないものです。エージェントとコンテキストカタログは、人間の能力を拡張し、情報を正確に、文脈に沿って、意思決定の準備が整った状態にします。彼らは反復的で時間のかかる、または高度に分散したタスクを処理します。
これらを組み合わせると、LLMs、エージェント、コンテキストカタログはフィードバックループを形成します：モデルがインサイトを生成し、エージェントがそれを優先順位付けし、調整し、カタログがそれを組織の真実に基づかせます。最後に人間が意思決定を行います。
これにより、より迅速で自信を持ち、正確な結果が得られます。アナリストやリーダーは情報収集にかかる時間を減らし、その情報をもとに行動する時間を増やせます。
競争上の必要性
LLMsだけに頼る金融機関は反応的なままです。エージェントとコンテキストカタログを統合した組織は、先を見越した行動、効率性、洞察を大規模に得ることができます。LLMsは必要ですが、不完全です。エージェントはそれらを実際の価値をもたらすシステムに変え、カタログはそれらのシステムが信頼できる定義と検証可能なデータに基づいて動作することを保証します。
金融サービス業界は転換点にあります。LLMsは基礎的なユーティリティとなっています。競争優位は、知性を調整し、コンテキストを提供し、ワークフロー全体に統合するシステムを設計することから生まれます。これを理解する者が次のフィンテック革新の時代をリードするでしょう。
LLMsは力を提供します。エージェントとコンテキストカタログはその力を指揮し、有用にします。これらを組み合わせることで、金融サービス組織は明確に見通しを持ち、自信を持って行動し、より賢い意思決定を行えるのです。
著者について
アレクサンダー・ウォルシュは、オレイオンの共同創業者兼CEOです。戦略、金融、国際展開に多彩な経歴を持ち、10年以上にわたり世界有数の企業の成長を推進してきました。オレイオン設立前は、Via.workの国際展開ディレクターとして、同社のグローバル展開を拡大し、最終的にJustWorksへの買収による成功を導きました。彼の経験はApple、N26、シリコンバレー銀行での役割も含み、オペレーション、コンプライアンス、データ駆動型意思決定を専門としています。アレクサンダーの専門分野は、ビジネス戦略、財務管理、オートメーションを活用した成長促進とビジネス変革です。