投稿者 global-ai-media 
米金融大手ゴールドマン・サックスが、Anthropic社のAIモデルを活用し、会計業務やコンプライアンス対応の自動化に着手しました。極めて高い正確性とセキュリティが求められる金融実務において、単なるチャットボットではなく、複雑な業務を自律的に遂行する「AIエージェント」の導入が進んでいることは、日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。
チャットから「エージェント」へ：金融巨人の決断
生成AIのブームが一巡し、企業は今、「いかに実業務に組み込み、投資対効果（ROI）を出すか」というフェーズに移行しています。この文脈において、ゴールドマン・サックスがAnthropic社のLLM（大規模言語モデル）「Claude」を採用し、会計処理や顧客オンボーディング（新規顧客の口座開設手続き等）の自動化を進めているというニュースは象徴的です。
注目すべきは、彼らが単に「文章を作成・要約するAI」としてではなく、特定の業務プロセスを完遂する「AIエージェント」として技術を活用しようとしている点です。AIエージェントとは、人間が詳細な指示をその都度与えなくても、AIが自ら計画を立て、ツールを使い分け、一連のタスクを実行する仕組みを指します。複雑な金融商品の会計処理や、厳格な法規制チェックが必要なコンプライアンス業務において、このレベルの自動化が始まっていることは、技術の成熟度と信頼性が新たな段階に入ったことを示しています。
なぜOpenAIではなくAnthropicなのか：企業向けAIの選定基準
日本企業がこの事例から学ぶべき第一の点は、モデル選定の戦略性です。ゴールドマン・サックスがパートナーとしてAnthropicを選んだ背景には、同社が掲げる「Constitutional AI（憲法AI）」という概念への信頼があると考えられます。これはAIの出力に対して、安全性や倫理に関する原則（憲法）を事前に組み込むアプローチであり、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や不適切な回答のリスクを低減させる設計思想です。
金融機関のような規制産業では、創造性よりも「制御可能性」と「透明性」が重視されます。日本企業においても、クリエイティブなマーケティング業務にはGPT-4を、社内規定に準拠した厳格なドキュメント作成やデータ処理にはClaudeや専用の企業向けモデルを採用するといった「適材適所」の使い分けが、今後のスタンダードになっていくでしょう。
バックオフィス業務における「守りのAI」の可能性
今回の事例で対象となっている「トレード会計（Trade Accounting）」や「顧客オンボーディング」は、日本企業にとっても頭の痛い業務領域です。膨大なドキュメントの照合、規制ルールへの適合チェック、そして基幹システムへの入力作業など、定型的でありながら高度な判断が求められるため、従来はRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）だけでは完全自動化が困難でした。
LLMを搭載したAIエージェントは、非構造化データ（契約書やメール本文など）を理解し、判断根拠を提示しながら処理を進めることができます。例えば、日本の金融機関や商社における「本人確認（KYC）」や、製造業における「サプライチェーンのコンプライアンスチェック」などは、AIエージェントによる効率化効果が極めて高い領域です。
リスク管理と「Human-in-the-Loop」の重要性
しかし、手放しで全ての業務をAIに任せるのは尚早です。金融業務において計算ミスや法解釈の誤りは致命的です。ゴールドマン・サックスの事例においても、完全に無人化するのではなく、AIが下処理を行った結果を最終的に人間が承認する「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」が前提となっているはずです。
日本企業が導入を進める際も、AIを「新人担当者」として扱い、ベテラン社員（人間）がその成果物をダブルチェックするワークフローを設計することが、リスク管理の観点から不可欠です。また、入力データが学習に利用されないセキュアな環境構築（プライベートクラウドやVPCの活用）も、日本の個人情報保護法や機密保持契約の観点から必須条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
ゴールドマン・サックスの動きは、生成AIが「お遊び」の段階を終え、企業のコア業務に浸透し始めたことを示しています。日本の実務家は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「チャット」から「エージェント」への視点転換
単に対話させるだけでなく、社内APIやデータベースと連携させ、業務プロセスそのものを代行させる設計を検討してください。特に経理、法務、調達などのバックオフィス業務は、RPAと生成AIの融合による高度化の余地が大きく残されています。
2. 安全性を最優先したモデル選定
知名度だけでモデルを選ぶのではなく、自社の業界規制や扱うデータの機密性に合わせてモデルを選定してください。Anthropicのような安全性重視のモデルや、あるいは国産LLMの活用も視野に入れるべきです。
3. 責任分界点の明確化
AIに「作業」はさせても「責任」は取らせられません。最終的な承認プロセスを人間が担うガバナンス体制を構築し、AIの誤作動を前提とした業務フローを組むことが、実運用への近道となります。