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金融サービスにおける高速な価値提供とAIの役割：Fintech事業 VPoE 髙橋健太郎 (2025年)｜Bet AI Day — Transcript

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0:00よろしくお願いします。高橋と申します。
0:02え、レアXのフィンtech事業部で
0:04VPOEを務めております。で、僕の
0:07セッションでは金融と不動産というですね
0:10、比較的伝統的な領域において、ま、どの
0:13ようにAIを使いこなして価値のサイクル
0:16を高速化しているかという、どちらかと
0:18いうと実践的な、ま、ツールの使い方
0:20みたいなお話をさせていただければなと
0:23思っております。皆様本日はよろしくお
0:25願いいたします。
0:27[拍手]
0:31まず簡単に自己紹介をさせていただきます
0:33と、先ほど申し上げました通り高橋健太郎
0:36と申します。元々のバックエンドがですね
0:39、あのバックグラウンドがバックエンドの
0:40エンジニアとして10数年あの勤務をして
0:43おりまして、え、2016年より株式会社
0:46Aレカというところで、えっと、
0:48マッチングアプリのペアーズの開発の責任
0:50者ですとか、え、新規立ち上げってところ
0:52を担当しておりました。で、2022年
0:55にレイヤに参角してからはですね、三井さ
0:59さんとの合弁会社において、ま、これから
1:01紹介さし上げますオルタナという個人向け
1:04投資プラットフォームの立ち上げという
1:05ところを0から、え、させていただいて、
1:08今ちょうど運用して2年といった形になり
1:11ます。合わせて、え、昨年からはVPOと
1:14してFINンTECH事業部全体の
1:16エンジニアの組織っていうところを干渉さ
1:18せていただいているという形になります。
1:22まず、え、自分からはこの6つの
1:25アジェンダでお話をさせていただこうかな
1:27と思っているんですけれども、えっと、
1:29finteテch事業部だけがですね、
1:31レayXにおいて2つ特殊な点があります
1:34。で、1つ目は唯一の2Cサービスを運用
1:37しているというところです。で、2つ目は
1:40、あの、先ほど申し上げた通り、三井物産
1:43さんとのジョイントベンチャーに出航して
1:45勤務をするという形を取っておりまして、
1:48えっと、他の登壇者は全てレイヤXの中で
1:51お仕事をしているんですけれども、我々
1:53finテック事業部は様々な、え、
1:55バックグラウンドのカルチャーを持って
1:56いる方々と競業しつつ、え、仕事をして
1:59いるという形になります。なので、えっと
2:02、最初にはまずfinテック事業部は、
2:05あの、ジョイントベンチャーについてご
2:06紹介させていただければなと思います。
2:11はい。え、レayXfinテック事業部は
2:14レayXの中でどのような立付けなのかと
2:16いうとですね、レアXのミッション全ての
2:19経済活動をデジタル化するというものに
2:21おいてお金の非というところを、え、解消
2:25するというポジションになっております。
2:28で、提供している事業としましては、個人
2:30向けの資産運用サービスとそれに伴うです
2:33ね、車内オペレーションの効率化の
2:35プロダクトというところを、え、提供して
2:37いるというチームになります。大体事業部
2:40全体で、え、出航している人数が30名、
2:43会社全体が80名といったような、え、
2:46事業部になっております。で、出行先の
2:49会社が三井物散デジタルアセット
2:51マネジメントという、こうアセット
2:53マネジメントとついてる通り、え、資産
2:55運用をする会社になっております。そちら
2:58のミッションが眠られる銭に
3:00アクティベートせよとこちらに書いてある
3:01ものになっているんですけれども、ま、
3:03デジタルの力を元に資産運用もの様々な負
3:06を解決するというのが我々、え、MDMの
3:10ゴールとなっているんですけれども、あの
3:12、皆様方の中にも例えば不動産を購入する
3:15ですとか、ま、何かのこう行政手続きを
3:18行った時に紙と反抗でですね、手続きをさ
3:21れる方って非常にまだまだ多いんじゃない
3:23かなと思っています。で、実際これは我々
3:26が事業を運営する上でもですね、不動産を
3:29買ったりするとこところのプロセスでは
3:31まだまだそのようなものがあのあるんです
3:33けれども、ま、そのような資産運用業界の
3:36ものを、え、デジタルの力でより良くして
3:39いこうというのがいうような、え、仕事の
3:42仕方をしているっていう会社になります。
3:45はい。え、三菱さんデジタルアサッテ
3:47マネジメントちょっと長いのでMDMと
3:49申し上げますが、MDMはどんな会社なん
3:51ですかていうところで言うと、え、三ブさ
3:53、レayX他大手金融機関などからですね
3:57、それぞれ、え、出航者を出している
3:59ジョイントベンチャーになります。で、
4:01レアXの立ち位置としてはソフトウェア
4:03開発のプロフェッショナルとして、え、
4:05DX推薦であるとかプロダクトの開発で
4:08あるとか、え、一般的な何と言うんですか
4:11ね、開発っていうものを対当しているかな
4:13と思ってます。で、他の会社さんと
4:16ちょっと変わっているかなと思うところが
4:17、やっぱりこの不動産を仕入れてですね、
4:20ファンドに蘇生して販売するっていうよう
4:23な仕事をしている関係上で、不動産を買う
4:25チームもあれば、え、ファンドを蘇生する
4:28チームもある、例えばコンプライアンスで
4:31広告のチェックをするチームもあるだとか
4:33ですね、結構いろんな方が出航している
4:35ような、え、会社になっています。先ほど
4:38も申し上げたんですけれども、大体780
4:40人ぐらいの、え、会社で、え、資産運用の
4:42サービスを立てているという形です。で、
4:46我々のビジネスモデル2つありまして、1
4:48つが、え、オルタナ事業と呼ばれるもの
4:51です。で、オルタナ事業というものに関し
4:53ては、え、個人向けの投資家さんに、ま、
4:56証券を販売させていただいて、え、証券の
4:58販売手数料でお金をいただくといったよう
5:01なビジネスモデルです。で、もう1つは
5:04アセットマネージメント事業になるんです
5:06けれども、ま、我々が今ここにいるような
5:08ビルをですね、え、実際こう管理している
5:11会社さんていうのはありまして、ま、
5:13そちらの元締めみたいな事業になるんです
5:15けれども、ビルを運用することによって
5:18収益を上げてそちらの一部を、え、
5:20フィートしていただくといったような、え
5:22、事業になっております。で、えっと、
5:25こっからはプロダクトのお話で、えっと、
5:27大きくグループが2つあります。で、僕が
5:302Cと呼んだのが証券プロダクトのオルタ
5:33ナっていうものになっているんですけれど
5:35も、こちらは一般的な証券会社のような
5:37システムとあまり変わらず、え、
5:39インターネットの上からあの商品をお
5:42申し込みいただいて、え、受け渡しさせて
5:45いただいて機中の配当などを、え、基中の
5:49開示などを受け取れるといったサイトに
5:51なります。で、もう1つがDXプロダクト
5:54軍になるんですけれども、こちらのSDX
5:57とダムというものはですね、え、SDXの
5:59方は、あの、ファンドの蘇生における契約
6:02書の作業みたいなものを全てこれまで人間
6:06がやっていたものをLLMの力を使って
6:10効率化するというものになります。で、
6:13デジタルアセットマネジメントダムの方に
6:15つきましては、例えば賃貸マンションを
6:18借りる時にここの賃貸から出ていく人が
6:20いるだったりとかですね、そのような
6:22データの管理をするプラットフォームに
6:24なっています。ただ、え、我々今先ほど
6:28紹介した3つのプロダクトを展開している
6:30んですけれども、最初からうまくいってた
6:32わけではなくてですね、MDMの設列が
6:352020年だったんですけれども、最初に
6:38提供していた法人投資家様向けの、え、不
6:42動産の販売サービスは残念ながらクローズ
6:45さ、あの、してしまっています。で、
6:482022年僕がちょうどあの入社した頃な
6:50んですけれども、そこからえっとオルタナ
6:53個人向けの投資サービスと、え、ダムと
6:55いうものの開発を始めまして、えっと
6:582012年にSDXの開発が始まっている
7:01という形になります。
7:04はい。え、じゃあそのオルタナっていう
7:06ものはどういうものなんですかという
7:08ところをお話しさせていただくと、えっと
7:10、右側にある不動産っていうものを、ま、
7:12不動産のバイヤーみたいな方が
7:14いらっしゃってですね、えっと、まず我々
7:16の自社で購入をします。で、そ、購入され
7:19た不動産を、ま、皆さん投資して
7:21いただけるような形のファンドに加工をし
7:24て、え、皆さんに販売をして基中配当男を
7:28お返しするというサービスになっています
7:30。とはいえそんなサービスって世の中に
7:33たくさんあるんじゃないのっていうのは
7:35結構その通りかなと思っているんです
7:36けれども、我々の、え、独自性だったりと
7:39か強みって何なんですかとこういうところ
7:42で言うと、これまでって証券会社、
7:44運用会社、仲回それぞれごとに手数料を
7:47ですね、取っている関係上を皆さんにお
7:50返しする利回りみたいなものは比較的、え
7:52、コストが乗っかってきているものになっ
7:54ています。で、我々LMDは物件の取得
7:58から証券の販売まで全て中で完結している
8:02ので、そちらのコストが比較的安く抑え
8:04られているっていうところと、え、先ほど
8:07用いたあの説明のようなDXAI化によっ
8:10て効率化っていうものを実現しています。
8:14で、過去取り扱っている商品にはですね、
8:16三重県鈴鹿の、え、イオタウンであるとか
8:19都内のマンションだったりとか、ま、そこ
8:22ですね、あの、塩止めのホテルであるとか
8:25を一口10万円から販売させていただいて
8:27るっていうような実績があるような
8:29サービスになっております。
8:33ではここからはあの伝統的な金融事業の
8:36自動化っていうところを目指していった時
8:38に、ま、どのような実際壁を感じて、え、
8:41我々エンジニアが取り組みをあの挫折し
8:45たりですね、成功したりしてきたかって
8:46いう話をさせていただこうかなと思って
8:49おります。
8:51で、我々の会社領域で言うと不動産
8:55ファンドアセットマネジメント、証券
8:57プロダクトといったですね、えっと、非常
8:59にたくさん要素が詰まっている会社で
9:01ございます。で、領域は書き出させて
9:04いただいたんですけれども、ま、不動産の
9:06取得、ファンドの性、ファンド、アセット
9:08マネジメント、証券販売とかあるんです
9:10けど、ま、各々の領域に対して各々のプロ
9:14が専門性を生かして協業しているっていう
9:16形に、え、せざるを得ないといった事業に
9:20なっております。それゆえに、えっと、
9:22エンジニアから見た時の様々な課題って
9:25いうものが消出してきたというのがこの
9:28AI自動化においてあったんですけれども
9:31と言語化すると他値にわる業務領域がまず
9:35存在していることとですね、えっと領域
9:38特急の深い知識というものが必要になり
9:40ます。例えばエンジニアがもう何もなく
9:43都市空で不動産を売買するってことは基本
9:46的に不可能ですし、え、ライセンスだっ
9:48たりとか資格みたいなものも必要になって
9:50きます。
9:52また金融事業であるためミスが起きた時の
9:55深刻さが大きいんですね。例えばこう何か
9:58のミスを起こしてしまって報告をした時に
10:01ま下手したらライセンスが停止されて
10:03しまうなんてこともあるかなと思っており
10:05ます。その上で、えっと、今述べたような
10:09領域に対してプロダクトを作成して改善
10:12活動を行っていこうということを決めたと
10:14しても、じゃあ何作ったらいいんだっけ?
10:16だったりとか、どんな仕事が実際に大変
10:18だったんだっけってところがエンジニア
10:20から見た時に分かりづらいというといった
10:22問題があります。また金融不動産に関わら
10:27ず全ての領域に人が長らく担当してきた
10:29業務というところが存在していてですね、
10:31例えば契約書の作成構成だったりとか広告
10:35物の審査みたいなものも人間がやっている
10:37というのが業界の現状かなと思っています
10:40。それゆにエンジニアから見た時に具体的
10:44に開発を行って何の改善が可能なのか一見
10:47理解が難しい。ま、ドメイン知識が深いっ
10:49てところですね。難しく効率化を行うため
10:52には業務に対しての理解が必要だっていう
10:54ことが最近分かってきたっていうところが
10:56あります。
10:59はい。で、ここからは全車的な取り組みと
11:01エンジニアリングにおける取り組みを紹介
11:03させていただこうかなと思うんですけれど
11:05も、まず2024年までは、ま、言い方は
11:09難しいんですけれども、エンジニアを中心
11:11に、ま、これらのツールをちょっと触って
11:13みるだったりとか、ま、個人ベースで
11:15取り組むっていうのが、え、取り組みの
11:18メインでした。え、2025年からはです
11:21ね、先ほど松本も言ってたように、えっと
11:23、我々M2、MMのですね、包括的損額を
11:26設定してですね、全車的なAI活用を重要
11:29KPIとしてセットしています。で、全社
11:32員がツール申請の権利を持っていて、全車
11:34的に活用して積極的にツールの開配って
11:37いうものを行っています。この中だと最近
11:40はV0とかを使い始めたんですが、
11:42ちょっと我々の、え、用途には合わなかっ
11:44たので、V0は一旦なしでっていう形にし
11:47たりとかしてますかね。はい。で、ここ
11:50からは開発組織の変化というところで
11:53エンジリング組織について話させて
11:55いただきます。で、えっと、レayX
11:58finテch事業部の開発文化について
12:00まずお話をさせていただきたいんです
12:02けれども、えっと、レayXはですね、
12:04枠速開発と呼ばれている、あの、レイヤX
12:08流開発流儀みたいなものがあるんです
12:10けれども、えっと、そちらを色濃く
12:12引き継いでおりまして、我々も爆速開発で
12:15課題を解決するということを、え、
12:17エンジニアリング組織の、え、ミッション
12:20にしております。で、要素は3つありまし
12:23て、無駄なものは、作らない。我々はC
12:26サービスを作っているので、あの、分析と
12:29かをした時に、ま、地味に使われてるけど
12:31本当に意味あるんですか?みたいなものを
12:33でですね、生み出しがちなんですよね。
12:36やっぱりエンジニアリングの側面から見る
12:38と、ま、使われないコードがそこに動いて
12:40いるということ自体はソースコードベース
12:42の左にもつがりますし、長期的な問題に
12:45発展する可能性もあります。なので、えっ
12:47と、無駄なものは作らないってところを、
12:49え、意識しているというところと
12:52アウトプットよりもアウトカム。これは、
12:54あの、先ほどのレアXテックビジョンと
12:56近いところかなと思ってるんですけれども
12:58、えっと、何かを作りましたっていうこと
13:01ではなくですね、それがお客さんに使って
13:03もらって意味あったんだっけみたいなこと
13:05をちゃんと家庭で話すっていうことを意識
13:08をしています。で、最後に使用はシンプル
13:11に保つ、ま、エンジニアの皆さんだったら
13:13当たり前かなとは思うんですけれども、1
13:16つの試策を開発する時にA、B、Cって
13:18いう目的があって、これはこういうことで
13:21解決できますみたいな話をされるよりです
13:23ね、え、Aの仕様はこのソリューションで
13:25解決しようといったような1対1な
13:27ソリューションで物事を解決する、開発を
13:29するということを意識しています。
13:33で、えっと、僕が個人の意見なんです
13:36けれども、AIというものは貸ち的を拘速
13:38化するツールの1つかなと考えておりまし
13:41て、実際に開発組織に起きた変化という
13:44ものをここからは紹介いたします。で、4
13:46つの変化があったなということを思って
13:49おりまして、プロダクトマネージメント、
13:51エンジニアリング、品質保障、データ抽出
13:53分析というところに分けて語らさせて
13:56いただきます。
13:58で、プロダクトマネジメントにおいては
14:00先ほどあのご説明させていただいた通り
14:03金融ドメインというものがですね、ま、
14:05法令だったりとか、え、法律みたいなもの
14:09に、ま、基本的に裏打ちされている領域
14:12でして、えっと、法令の調査使用の
14:14レビューコストっていうところが非常に
14:16高かったですというところが課題として
14:18あります。例えば何か景品を配る時に景品
14:22不容事法だったりとかですね、あの、投資
14:24してらっしゃる方だったら分かると思うん
14:26ですけど、3ヶ月に1回書面が届くのも、
14:29あの、あるかなと思っていて、そういうと
14:31ころて何を書くかって全て決まってるん
14:33ですよね。で、それが法律の中に入って
14:35たりとかしてですね、一部こうそのような
14:38調査がうまい人があのいて、その人が作る
14:42分には問題ないんですけれども、一般的な
14:44スキルセットの、え、PDMだったりか
14:47エンジニアがそのような仕様を作っていく
14:48のが非常にコストが高いというような状況
14:51になってました。また一部の有識者が作成
14:55した信用のレビューってものが、ま、
14:57エンジニアPDMでは難しいよねという
14:59ところがありまして、最終的に外部専門家
15:02税理士弁護士へのレビューは行うんです
15:04けれども、リードタイムはできちゃうよね
15:06というような課題がありました。で、そこ
15:09で、え、ツールの進化と共に最近試してる
15:11こととしては、ま、ディープリサーチを
15:13初めとするツールの進化っていうところで
15:15、あの、これまで有識者がですね、法律の
15:18原文を読んで解釈していたようなところを
15:21調査になったなと思っています。これは
15:24主に仕様を作る時もそうですし、え、
15:27レビューアーがレビューをする時もそうな
15:28んですけれども、えっとこのような観点
15:31出しみたいなもの非常にLLMの得意なの
15:33で、これを参考にみんなで会話をすると
15:36いったようなことがプロダクト
15:38マネージメントでは起き始めています。
15:41ではエンジニアリングです。
15:44エンジニアリング皆さんエンジニアリング
15:46エンジニアの方が多いと思うんで分かるか
15:48なと思うんですけどコーディングって
15:50めっちゃ早くなってるじゃないですかと
15:51いうことを思ってますと。で、
15:53コーディングについては、ま、デビンだっ
15:55たりとか、カーソルだったりとか、
15:56クロードコードだったりとかで、ま、効率
15:58化できてると思うんですよ。なので、えっ
16:00と、コードが生算される速度っていうもの
16:02は梗速化されてると思うんですけれども、
16:05ま、問題が顕在化する速さも早くなったか
16:07なということが思ってます。で、え、
16:11バイブコーディングあるあるなんだと思う
16:13んですけど、ま、バイブコーディングで
16:15何かを作った時にいや、人間だったらこう
16:18書かないよねっていう話とか、意外とこう
16:20イニシャライズが漏れてるよねみたいな話
16:22とか、ま、ありがちかなと思ってます。ま
16:24、品質の問題ですね。で、コードレビュー
16:28に関してもこうプロンプトが悪くてその
16:30ままコードレビューを出された時にこれが
16:32本当に意図を持って書かれたものなのか
16:34そうじゃないのかレビューアから判断が
16:36難しいといったような問題も起きていて、
16:38ま、自分もデプロイの承認者ではあるん
16:40ですけれども、コミュニケーションコスト
16:41も上がっているなということを思ってます
16:44。で、技術的負債に関しては、あの、
16:47レビューが回ってればというところもある
16:48とは思うんですけど、ま、これ入れていい
16:51かなっていうようなコードレビューの質が
16:54、あの、ばらけていた時にですね、非常に
16:57負債になりがちな状況になっているかなと
16:59思っておりまして、これらをまとめて
17:01やっぱりソフトウェアエンジニアリングの
17:03重要性みたいなものは年々向上していくの
17:05じゃないかなと思ってます。また正しい
17:08設計の重要性データだったりとか
17:10アーキテクチャーといったレベルにおいて
17:12、ま、ソースコードがあの誰が書いたかは
17:15覗いて正しいものが書かれているかが
17:18とても大事になってきているんじゃないか
17:20なと個人的には思っています。で、
17:23レビューに関してはこのようなバグボット
17:25だったりとかグレプタイルという最近試し
17:27ているんですけどツールを入れてるんです
17:29けど、ま、人間はよりデータだったりとか
17:31設計みたいなものをですね、重視した
17:33レビュー体制ってところに変更していって
17:36います。
17:37はい。えっと、コーディングが終わったら
17:41じゃあどうしますかというところで言うと
17:42、ま、ステージング環境なのでテストをし
17:44てリリースをしていくかなと思ってるん
17:47ですけれども、ここもドメインが深いので
17:49ブラックボックステストをしていたんです
17:51けれども、影響範囲漏れたりとか要件が
17:53ちょっと違って確認漏れが発生するって
17:56いうことが起きてました。で、要件の調査
17:59にドメイン知識が必要なので、ブラック
18:01ボックスセストをしようとした時に要件
18:03漏れが発生して品質散歩が困難になって
18:05るっていうような現状があったりとか、
18:07テストケースの作成が全て人間任せなので
18:10テストケースの漏れ、レビューの漏れが
18:12あるという問題があります。またテストの
18:15観点出しなども使用書に依存してるので
18:17上流のアウトプット品質に、えっと、
18:20テストの品質が依存する。QAの品質が
18:22依存するといった問題も来ておりました。
18:25で、最近試していることについては
18:28プロリコ作成した時にデビンプラス
18:30カーソルで影響範囲調査させてですね、
18:33テストケース作ってくださいと言うと観点
18:35だシミアでは結構やってくれるんですよね
18:37。で、この観点を見て既存のテストケース
18:40があるのであればそちらをレビューする
18:42ないのであれば観点を追加するといった
18:44ような取り組みを進めています。
18:48で、え、エンジニアの皆さんであれば、
18:50あの、1回はエンジニアじゃない皆さん
18:54からこのデータ見たいんですよねっていう
18:55ようなオーダーって受け取ったことがある
18:58んじゃないかなと思ってます。で、
19:00マーケティングだったりとかのデータ分析
19:02みたいなもので、あとホックにクエを書か
19:04なければいけない業務っていうのは
19:05まだまだあるかなと思ってまして、ま、
19:08そんな時に自分が最近試してるのは、ま、
19:10コデックスなどのようなソースコードを
19:12読み込んでいるツール利用した自然言語で
19:14の部分以来の自動化はまだチャンスがある
19:17んじゃないかなと思っています。で、
19:20えっと、完全に需要化するためには、あの
19:22、お渡ししなければいけない部分もあるか
19:24なと思うんですけど、ま、非エンジニア
19:26向けにEズなどの準備は必要なんですけど
19:29、隙間さえ理解できれば抽出は減らせる
19:31ようになるかなというところでテスト中
19:33です。
19:35はい、最後にエンジニアリングのところで
19:37最後なんですけれども、ま、プロダクトの
19:39触手の役割みたいなものをあえてちゃんと
19:41問い直される、え、フェーズが来るかなと
19:44思ってますと。で、触死の役割っていう
19:46ところが色々最低されてきて、寄り上流の
19:49何を作るかとどう売るかっていうところの
19:52重要性というのがこれから上がっていくん
19:54じゃないかなと思ってます。開発だったり
19:57とか品質保障みたいなところに関しては
19:59効率化がより進むと思ってまして、え、
20:01ただ何を作るかっていうのは人間が
20:04プランニングをして、え、AIに渡して
20:06いかなければいけないところなので、ま、
20:08そこが大事な時代はいずれ来るかなと思っ
20:10てますと。で、作られるプロダクトの量
20:12自体も増えていくかなと思っていて、
20:14こちらの効率化も簡単なあの課題にはなる
20:17かなと思ってるんですけど、ま、いずれ
20:19品質保障領域とかはですね、ま、
20:21プライライトMCP含めてツールとかで
20:24効率化される未来っていうのは予想を
20:26できるかなと思って最近仕事をしてますと
20:29いう形です。
20:32はい。AIの浸透により上流工程がより
20:35大事な時代になってくるかなというのが
20:37自分のもう1つの意見になります。じゃ、
20:40最後に、え、業務の自動化というところで
20:43ですね、これまではエンジニアリングの、
20:45え、効率化のお話をさせていただきました
20:47が、え、非エンジニアリング組織での効率
20:51化のお話をさせていただきたいなと思って
20:53おります。
20:58先ほど紹介したファンド蘇生においては
21:01こちらのSDXというプロダクトを改あの
21:04利用して、え、契約書の、え、作成業務
21:09確認業務を効率化しています。で、契約書
21:12ってね、あの、上位の契約書、会の契約書
21:15といった概念がありまして、えっと、
21:17そちらのあの整合性、論理整合性を保つ
21:20ような機能を持っているプロダクトなん
21:22ですけれども、これまではWord
21:24ファイルを人間が目でずっとチェックして
21:26いたものを、えっと、Wordで、え、
21:29動作するチェッカーみたいなものを用意し
21:31たのがこちらです。
21:35で、1つのファンドを作るのに約10週、
21:3910種類程度の主要契約書、それぞれ数十
21:43ページあるようなものを人間が作成してい
21:45たんですけれども、まあ1つでも間違っ
21:47てるとまた訂正をしてあの象庁に提出する
21:51みたいな形になるので、それぞれの成功性
21:54を保ちながら修正する人力作業っていう
21:56ところがこれまでファンド蘇生においては
21:58非常に時間がかかっていた部分でした。
22:01こちらをLMのAPIを叩くような
22:04Wordを作ることによって、え、支援し
22:06ているとのがSDFプロダクトになります
22:08。もう1つ、えっと、広告審査と呼ばれる
22:12ですね、金融領域において、ま、例えば
22:15絶対儲かるみたいなことは広告では言え
22:17ないので、えっと、この広告が
22:19レギュレーション通りなのかどうかという
22:21チェックする業務があるんですけれども、
22:23そちらの審査業務のアシスタントという
22:25ものもAIで作成しています。広告表現と
22:29いったものが、えっと、そちらの広告表現
22:31に用るレギュレーションなの中なのかって
22:35いうところを判定するような、え、ツール
22:37を作っています。で、こっからはちょっと
22:40デモなんですけども、こちらの先ほど紹介
22:43したワードアドインの契約書レビュー
22:45みたいなもののデモをお見せします。
22:50これは上位の契約書と会の契約書を
22:53読み込ませてですね、ちょっと見づらいか
22:56なと思うんですけれども、えっと、黄色の
22:57部分がチェックオッケーかみたいなものを
23:00右ペインに出しています。で、その
23:02リペインの中で、えっと、これらが、あの
23:05、大丈夫ですかっていうところを人間が
23:07確認してですね、えっと、そちらのボタン
23:10を押すんですけど、
23:15押すと、えっと、領域が出てくるのと修正
23:18をそのまましてくれるといったような
23:21プロダクトになっています。
23:27はい。もう1つは広告審査の自動化なん
23:30ですけれども、金融における広告基準を
23:33満たしているかをURLを投げ込むと
23:36プレイライトMCPで、え、取りに行って
23:38ですねと広告ガイドラインに接触している
23:41かを、え、判定してくれると形です。例と
23:44しては今NGのものを例として参考にさせ
23:47ていただいてるんですけど、このテキスト
23:49が中のメッセージと、え、検証結果どこが
23:53食い違ってますよっていうようなところを
23:55、え、出してくれるようなツールを作って
23:58います。
24:00最後に、え、アセットマネジメントと呼ば
24:03れるですね、ここのあの物件を買ってき
24:05たりですとか、ま、売買するっていう
24:07ところのチームでも、え、AIを活用して
24:11まして、えっと、投資判断例えばこの物件
24:14を買うべきかどうかっていう判断に、えっ
24:17と、LLMを利用してます。あの、有価
24:21証券報告書みたいなものを食べさ、あの、
24:24チャATGPTに食べさせて分析してて
24:27依頼をしてですね、出てきたのが右なん
24:29ですけれども、例えば、え、物件名、客室
24:32数だったりとか、えっと、会業がいつか
24:36どこから引いてきてるかみたいなものを、
24:38あの、整形して表示してもらうことによっ
24:40て、えっと、このデータをもに、え、この
24:44ホテルに投資をするかみたいなことを実際
24:46に非エンジニアのチームでもしていると
24:49いうのが最近の、え、状態です。これも
24:52ですね、エンジニアもサポートには入って
24:54いるんですけども、どちらかというとこう
24:56いうことやってみたいみたいなアイデア
24:58みたいなのを出していただいた上で
24:59エンジニアがサポートするという形になっ
25:01ています。
25:05カスタマーサポート領域ですね。えっと、
25:07CCサービスを行っている都合上、ま、不
25:10特定打数の投資家さんから問い合わせが
25:12入ってくるってことは結構あります。で、
25:15また我々が提供してる商品がですね、不
25:17動産の証券化商品であるということも
25:20相まって、ま、一般的なこう回答では返せ
25:22ないていうようなことも多いです。ですが
25:25、えっと、AIのあのエージェントを使っ
25:29てですね、問い合わせの回答分案を
25:31ちょっと作らせてみましょうというところ
25:33テストパイロットしたところ、金融特有の
25:35複雑な問い合わせの応答時間を25%削減
25:39することができました。で、AIがですね
25:42、えっと、目ろみ書と呼ばれる、ま、あの
25:45、証券を公開するために必要な書類を含め
25:48て、え、横断検索してドラフトを作って
25:51くれるってところの、え、ところまでは
25:54POCが完了してるっていう感じですかね
25:56。で、その結果を見てオペレーターがあの
26:00文章を改造してレビューにかけて皆さんの
26:04、え、問い合わせに回答しているっていう
26:05形に今変更しています。で、えっと、
26:11エンジニア以外のところのAI活用水って
26:13いうのは僕の頭の中ではですね、アイデア
26:16の量っていうのが非常に大切かなと思って
26:20います。なんでかって言うと、やっぱり
26:22こう研ぎ済ませて1つの業務を改造すると
26:25効率化ができるというよりも、ま、
26:27いろんなあのアイデアの中から優れたもの
26:30が生き残るっていうようなまだ状態かなと
26:32思っていて、これはツールもそうですし、
26:34適用の方法もそうかなと思っています。
26:40はい、終わりにというところで、え、
26:42まとめさせていただくんですけれども、え
26:44、高速な価値提供のためにAI時代に重要
26:47なこと僕は3つあると思ってまして、1つ
26:50は、え、AIの技術の浸透でプロダクト
26:52開発はより上流が重要になってくるかなと
26:55思っているということです。2つ目は、
26:58えっと、活用領域を増やすためにですね、
27:00通路利用しやすい環境を準備してそれを、
27:04え、チームに提供するということを心がけ
27:07ています。最後に、え、先ほど申し上げた
27:10ことにはなりますが、AIツール活用は
27:12アイデアの量、ま、発想の量が大事かなと
27:15思っていまして、その発想を制限しない
27:18そのような組織作りってものを意識して
27:21できればいいかなと思っております。はい
27:24、自分の発表は以上になります。
27:26ありがとうございました。
27:36ありがとうございました。それでは早速
27:39質疑応答に入っていきます。まずは
27:44そうですね、え、金融のような規制の
27:48厳しい業界でAI活用を始めたいと考えて
27:51いる企業に対してまず何から始めるべき
27:54か最初の一歩としてお願いしますとのこと
27:57です。ありがとうございます。えっと、
28:01そうですね、やっぱりAIって怖いもって
28:04考えてる、まだまだエンジニアじゃない
28:06社員の方々って、えっと、我々の会社の中
28:09にもいます。なんですけど、ま、こういう
28:11風に使ったらいいですよだったりとかです
28:13ね、あの、一歩歩み寄ってこういうもんだ
28:16よっていうところを翻訳してああげ
28:18るってのは自分の中では意識をしている
28:20ことです。はい、ありがとうございます。
28:23関連してそうですね、あの人癖の高い情報もあのたくさん扱われてると思うんですけど、その中でこう
28:32AI
28:32利用のガイドラインとか進め方の相案みたいなものがあったら聞きたいですというのが来ています。
28:37あ、そうですね。えっと我々も具体的にどういう素案にしているかっていうのは学習させないということを意識していて、我々の業務知識をあの
28:46AI
28:46にして学習中はさせないモードで使用しています。
28:50なんですが、えっと、そちらに関してはシステムセキュリティといったところでガイドライン作りを先に、え、有識者でやった上で導入しているっていうのが現実でしょうか?はい、
29:00ありがとうございます。では少し行を変えて
29:05AI
29:05によって開発やが効率化され、何を作るかという上流工程がより重要になるというお話が印象的でした。
29:13この変化に対応するため
29:14FINECHECH事業部のプロダクトマネージャーやエンジニアには今後どのようなスキルセットやマインドセットの変化を求めていきますかと。
29:22はい、ありがとうございます。そうですね、えっとまずエンジニアの方からお答えをするとえっと自分も昔
29:29DNA
29:29だったりとか比較的大きい会社に努めたことがありまして、えっと会社が大きくなるとやっぱり文業っていうものが進んでくると思います。
29:38例えば自分はワックエンドエンジニアなの
29:40で、えっと、正確な行動を書いて、え、
29:43フロントエンドエンジニアにも引き渡す
29:44ことが大切ですよねといった役割の違いっ
29:47ていうものが出てくるかなと思うんです
29:49けれども、えっと、意識しなければいけ
29:52ないこととしては、やっぱりどういうもの
29:54を作ったらお客さんが喜んでもらえるの
29:56かっていうことに関して、ま、チームだっ
29:58たりとか個人できちんと考えて
30:00コミュニケーションをするということに
30:01尽きるのかなと思っています。
30:04で、こちらは変化というよりも元々あの我々はそのような、え、採用の基準で採用しているんですけれども、よりその変化が強まってくるかなといったような、え、認識をしています。
30:17ありがとうございます。スライドの中にもソフトウェエンジニアの力がより求められてくという風に書かれてましたけど、まさにそういうところていうことですかね。
30:26はい。
30:27はい。ありがとうございます。ではもう少しだけ行きますね。
30:34え、車内で
30:36AI
30:37活用のアイデアを練ったり吸い上げたりするために行っていることを伺たいですと。
30:43はい、ありがとうございます。え、具体的にはですね、あの車内寺ラ小屋みたいなものを開いてその
30:49AI
30:50の使い方をレクチャーするみたいな時間を固定で撮ってたりとかですね。えっと、月
30:541でアンケートをしてます。
30:56実際業務の中でAIを使いましたかみたい
30:59なところをアンケートさせていただいてい
31:01て、えっと、それをマネージャー人で確認
31:03をしてですね、ま、ちょっとここの傾向
31:05良くないねみたいな話だったらそこの
31:07メンバーとお話をして具体的にファースト
31:10ステップで成果を作るところまで伴すると
31:13いったようなことを進めてます。なるほど
31:15。
31:15これやり方によってはちょっとこうなんで使わないんだみたいななってしまいませんか?
31:19[笑い]
31:21いや、そうなんですけど、ま、そこはやっぱりコミュニケーションって大事だなというか、ま、人間がソフトウェアエンジニアリングをすることの意味っていうの
31:281
31:28つはそこにもあるかなとは思っていて、あの、やっぱりこうね、昔あったようなすごい体が悪いけどテクニカルな人みたいなのはやっぱり通されていくのかなとちょっと思ってまして。
31:39なるほど。ソフトスキルもより重要になってくると。
31:42そうですね。個人的にはそう思います。はい。
31:44はい。
31:45ありがとうございました。以上で質疑を終了にしたいと思います。改めて高橋さんに拍手お願いします。
31:50ありがとうございました。

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