金融サービスにおける大規模言語モデルについて理解する
大規模言語モデル (LLM) が企業財務においてどのように機能するか興味をお持ちですか？実際の活用事例やビジネス成果に加え、LLM をワークフローに導入するためのベストプラクティスをご紹介します。
金融機関は、報告書、規制関連文書、顧客とのコミュニケーション記録など、機密性の高いデータを処理する機会が年々増えています。しかし手作業による処理方法は効率性に欠け、ミスを招きやすいため、企業は時間やコスト面で大きな損失を被るおそれがあります。
このような課題に対応するのが AI ツールです。
AI はコンプライアンス報告書の不整合の検出から不正行為が疑われるパターンの特定に至るまで、自動化を通じてさまざまなタスクを効率化します。AI導入が急速に拡大している理由の 1 つはここにあります。企業の 78％ は、少なくとも 1 つの業務機能に AI を活用しています。
しかしすべての AI ツールが同じように構築されているわけではありません。大規模言語モデル (LLM) は AI の一種であり、ニューラル ネットワークを使用して膨大なデータセットを分析し、意味を特定することにより、非構造化データを処理・分析します。財務では、リスク分析、財務予測、コンプライアンス対応などを含め、LLM のさまざまなユース ケースが活用されています。
LLM とは
LLM は、膨大な量のデータを学習させた AI モデルの一種です。LLM は大規模なテキスト データセットを使用して自己教師あり学習 (self-supervised learning) を行うことで、人間の自然言語を理解し、必要に応じてテキストを分析・要約・生成します。
LLM はディープ ラーニングと呼ばれる確率ベースのデータ分析手法を使用します。これにより、人間の指示がなくてもコンテンツ間の違いを認識し、文字、単語、文章がどのような役割を果たしているのか理解します。
特定のデータセットを使用して学習させたり、プロンプトを入力したりすることで、LLM は固有のタスク向けに最適化できます。たとえば、過去の財務報告書を数千件学習させることで、LLM は新しいデータに基づいて正確性・完全性・一貫性の高い財務報告書を生成するようになります。
従来のルール ベースの AI モデルと異なり、LLM は特定の定義済みパラメータ範囲内で動作する必要がありません。たとえば、従来の AI や機械学習が処理や分析を適切に実行するためには、主に構造化データを使用して学習する必要があります。一方 LLM は、規制関連文書や財務報告書といった非構造化データを使用して学習できます。そのため固定ルールや大がかりな事前データ処理を必要とすることなく、パターンを認識して予測を生成します。
LLM は財務オペレーションをいかに変革しているか
リスクの低減、不正行為の検出など、金融サービス業界が重要なタスクを遂行するには、膨大な量のデータが必要になります。大量のデータを分析して業務に不可欠なインサイトを提供する能力において、AI は人間をはるかに上回ります。
AI や LLM を活用することにより、金融サービス企業は抽出したインサイトに基づいて戦略を調整し、新たな機会を特定することができます。
各組織の財務部門が AI を導入している割合は、 2023 年の 37% から 2024 年には 58% へと増加しています。そのうち 44% の財務部門は、AI を活用して既存の自動化ツールの効率性を高めています。
LLM はこのようなメリットをもたらしますが、人材の職務を置き換えるわけではありません。調査によると、AI を活用した自動化ツールにより、従業員は作業時間を 1 日 2 時間以上短縮することができます。データ処理量の多いタスクを AI が担うことで、従業員は高価値な戦略的業務に多くの時間を振り向けることができます。これは各業界や人事部門における AI 活用と同様です。自動化ツールは人間の専門知識を置き換えるのではなく、意思決定を支援します。
LLM と従来の財務分析ツールの違い
ビジネス インテリジェンスのような従来の財務分析ツールは、構造化データと事前定義されたルールに基づいて過去のデータを分析し、インサイトを提供します。
一方金融特化 LLM は、過去のデータを分析すると同時に現在のトレンドを分析し、リアルタイム インサイトや将来の予測を提供します。LLM は固定ルールに従うのではなく、データ内の統計的関係を活用することによってこれを実現します。
データ タイプ
LLM
金融市場ニュース、SEC (米国証券取引委員会) への提出書類など、構造化データと非構造化データの両方を処理する。
BI と従来型ツール
データベース、財務指標など、主に構造化データを使用する。
分析アプローチ
LLM
予測性と適応性の高い分析。
BI と従来型ツール
過去データに基づくルール ベースの分析。
意思決定
LLM
コンテキストを理解し、新しい情報を取り込んで整理しながらインテリジェンス ドリブンな提案を行う。
BI と従来型ツール
事前定義されたルールとパラメータに基づいて動作する。
リアルタイム処理
LLM
可能。データを継続的に分析・解釈し、インサイトを動的に提供する。
BI と従来型ツール
限定的。主にバッチ処理によってデータを処理し、定期的なレポートを作成する。
自動化と適応性
LLM
新しいデータを取り込んで継続的に学習することで、最新のインサイトを提供し、自身の能力を高めることができる。
BI と従来型ツール
改善するには手作業によるルール更新が必要になる。
金融におけるユース ケース
LLM
不正行為の検出、コンプライアンスの監視、リスク分析、カスタマー サービスの自動化。
BI と従来型ツール
財務レポート、重要業績評価指標 (KPI) の追跡、過去トレンドの分析。
LLM と従来型ツールはどちらも金融業界で重要な役割を果たしています。ビジネス インテリジェンス ツールは、構造化されたレポートの作成や KPI 追跡に優れています。一方 LLM はリアルタイム データを処理できるため、不正行為の検出、リスク分析、コンプライアンスの監視など、動的なタスクに適しています。
金融に LLM を導入することで得られる 5 つのビジネス上のメリット
組織規模の LLM 導入に伴う主な障壁には、ステークホルダーの賛同を得ることが含まれます。そのため AI がもたらす潜在的メリットを十分に理解することが重要です。以下では、LLM が金融に大きな成果をもたらす 5 つの領域をご紹介します。
1. あらゆる規模の金融機関が容易に利用できる
最新の AI ツールのほとんどは、AI やデータサイエンスの専門家がチーム内に存在しなくても活用することができます。多くのソフトウェア ベンダーは、製品に LLM を統合することで、日常的なビジネス アプリケーション (財務計画ツール、CRM など) を最適化しています。
このように AI を多用する業務運営への移行が自然に進むことで、あらゆる規模の企業は LLM の利用が容易になっています。以前のように AI ツールに対応する専任チームを採用する必要はありません。適切な LLM を導入すれば、ワークフォース全体が AI を適切に活用できます。
2. 処理を高速化してコストを低減できる
コンプライアンス報告書の作成、契約分析など、チームが週ごとに数時間かけて行っている手作業を思い浮かべてください。LLM は膨大なデータセット、ドキュメント、レポートを数秒で処理します。そのため手作業の必要性が低減し、財務チームは業務を効率化することができます。
McKinsey 社の『2025 State of AI』レポートによると、生成 AI をワークフローに導入した戦略および企業財務チームの 38% は、少なくともある程度の運用コスト削減に成功しています。そのうち 12% のチームは 20% 以上のコスト削減を達成し、競合他社を大きく引き離しています。
3. AI ドリブンなインサイトを活用してカスタマー エクスペリエンスを向上させることができる
実に顧客の 84% はカスタマイズされたエクスペリエンスを提供する企業を好みます。LLM は、カスタマイズされたサポートをすばやく提供するチャットボットや、自動化されたカスタマー サービス ツールを支援します。このようなチャットボットは、有益な情報をユーザーにスムーズに提供するだけでなく、必要に応じて人間の担当者に問題をエスカレートします。
一方銀行や金融機関は、LLM の活用により、顧客のデータや目標に基づいてパーソナライズされた金融アドバイスを提供できます。LLM はカスタマー ジャーニーのあらゆる場面でインサイトを提供できるようにします。
4.予測分析を活用してスマートな意思決定を行える
LLM は取引履歴、顧客のセンチメント、経済動向を分析し、顧客行動や金融市場に潜むパターンを特定します。これにより、財務部門はオペレーション、投資、将来の計画についてデータドリブンな意思決定を行うことができます。
AI を活用している金融機関の半数は予測誤差が 20% 減少したと述べており、25% は誤差を 50% 以上削減しています。AI を効果的に導入していない企業は周囲に後れを取るおそれがあります。
5. コンプライアンス監視とリスク管理を強化できる
金融機関は規制の複雑化に直面しています。現在は法規制の改正を追跡し、更新されたレポート要件に継続的に対応する必要があります。 LLM はコンプライアンス関連文書や法的提出書類を分析することで、潜在的リスクや不正行為を可能な限り早期に検出し、この課題への対応を支援します。
あらゆる規模の金融機関、業界団体、不正防止サービス プロバイダは、AI ドリブンなモデルを導入し、自社が専有する過去データを分析することにより、不正行為を最大 50% 削減することに成功しています。
金融サービスの LLM 導入に伴う課題に対応する
財務部門に LLM を導入するプロセスを困難にする要因は、ステークホルダーの賛同を得ることだけではありません。財務オペレーションに LLM を導入する前に、以下の潜在的課題について考慮する必要があります。
- 技術的懸念: LLM を活用するには、アクセスが容易でクリーンかつ正確なデータが必要になります。誤りが含まれるデータや複数のシステムに分散しているデータを使用すると、LLM の性能を引き出せない可能性があります。また、クラウド システムや高性能な CPU を整備していない場合、LLM のデータ アクセスやデータ分析が困難になる可能性があります。
- 統合に関する課題: 導入時にシステム全体を LLM で置き換えたくなるかもしれません。しかし通常は、特定のワークフロー (不正行為の検出、コンプライアンス対応など) に組み込むことで、LLM の効果を最大限に引き出すことができます。
- 専門知識の不足: LLM システムを拡張・監視するには、専門的なスキルと知識が必要になります。しかし金融機関にはそのようなスキルを持つ人材が存在しない可能性があります。
- ガバナンスと監督: 明確かつ体系的な計画を策定せずに LLM を導入すると、偏った意思決定や規制リスクを招くおそれがあります。AI ガバナンスの枠組みを整備することで、誤りを減らし、信頼性と透明性を確保できます。
- 倫理的懸念: バイアスを含む AI モデルは、公平な融資判断や投資アドバイスなど、顧客が金融機関に求めるサービスに悪影響を及ぼす可能性があります。責任ある AI を提供する信頼性の高いパートナーを選べるかどうかが大きな分かれ目となります。
金融サービス組織の LLM 戦略に欠かせない要素
明確な戦略を策定せずに LLM を急いで導入すると、リソースを浪費するだけでなく、融資判断の偏り、財務報告の誤り、プライバシー侵害といったコンプライアンス問題を引き起こす可能性があります。さらに悪いことに、こうした問題は時間とともに蓄積・悪化し、LLM の有効性を急速に低下させるおそれがあります。
このような問題を回避するには、LLM 導入を小規模に開始します。リスク パターンの分析、コンプライアンス報告の自動化など、AI モデルで解決できる具体的な問題を特定します。そうすることで、チームは管理しやすい環境下で LLM の機能を検証し、モデルを調整したうえで、複雑なタスクへと適用範囲を拡大できます。
AI モデルの性能は学習データの質で決まるため、高品質なデータを確保することが不可欠です。正確な財務分析、不正行為の検出、コンプライアンス報告を実現するには、不整合やバイアスのないクリーンな統合データが必要になります。バイアスの有無を確認し、AI の判断を継続的に監視するガバナンス体制を整備することで、ツールの安定性と信頼性を維持することができます。
企業が成長すると、データ処理を効率化するため、計算能力を高める必要があります。クラウドベースのプラットフォームは、高性能なコンピューティング機能、最適化されたストレージ、拡張可能な処理機能をリモートで提供することにより、このような課題に対応します。物理的なハードウェアを導入する必要がないため、初期投資や保守コストを抑えつつ、増加する AI ワークロードに柔軟に対応できます。
最後に、財務プロフェッショナルとデータ プロフェッショナルで構成された共同チームを構築し、AI ツールをビジネスニーズと一致させる必要があります。このようなチームを構築することで、AI ソリューションの正確性・実用性・信頼性を継続的に高め、真のビジネス価値を創造することができます。
LLM が財務オペレーションにもたらす成果を測定する
LLM への投資が実際に成功しているかどうかは、価値を具体的に測定できるかどうかに左右されます。銀行/金融法規制やリスク評価といった領域に LLM を導入すると、財務オペレーション プロセスの簡素化、意思決定の強化、人的ミスの低減などを期待できます。LLM がビジネスに与える影響を確認することで、その成果を追跡することができます。
- 投資収益率 (ROI): LLM の導入には投資が伴うため、コストを正当化するには費用削減や収益増加を見込める必要があります。AI を活用したプロセスによって毎月 500 時間の手作業を削減できる場合は、その時間を通貨に換算して経済的効果を把握できるようにします。
- 効率性の向上: LLM によって業務時間がどれだけ短縮できるか監視します。たとえば LLM でコンプライアンス審査に要する時間が 60% 短縮されれば、明確な導入実績となります。
- 精度: LLM の出力精度を従来の手法と比較します。予測や不正行為の検出などのエラーが大幅に低下している場合、モデルは適切に機能しています。
- 導入とエンゲージメント: AI ツールの効果を最大限に引き出すには、人財が安心して利用できる必要があります。従業員の導入率、使用状況、フィードバックを追跡し、ツールがチームにどのような価値をもたらしているか理解します。
- 重要な KPI: LLM ツールが企業の重要な指標 (粗利益率、インシデント対応時間など) にどのように影響しているか監視します。そうすることで、AI への投資が真の価値を創造しているか判断できます。
Workday は LLM を活用して財務オペレーションをいかに変革するか
Workday では AI が財務システムの中核を担っています。そのため煩雑な統合や長期的な導入作業を必要としません。財務チームは導入直後からすばやくスマートに業務を開始できます。
LLM を活用したツールは、財務データを分析してリスクを検出し、レポート作成をリアルタイムに自動化します。Workday AI は、財務計画ツールや分析ツール、ワークフローとシームレスに統合し、企業に高度なインサイトを提供して的確な意思決定を促進します。
Workday はデータ管理や規制の変化に対応し、AI ツールのコンプライアンスを維持できるよう企業を支援します。AI を初めて使用する場合は、AI マスタークラスに参加することで、AI ツールや AI プロセスに対する理解を深めることができます。このトレーニングを活用すると、チームは日常業務の中で AI を自信を持って活用できます。
多くの企業は Workday や AI 搭載ツールを使ってコストを削減し、効率性を高め、リスクを軽減しています。たとえば Redwood Software 社は、Workday を使用して財務データ分析とレポート作成を自動化することで、決算処理にかかる時間を 50% 短縮し、支出管理を改善しています。
金融サービスにおける LLM の未来
金融業界では LLM の導入が急速に進んでいます。AI は 2030 年までに最大 19.9 兆ドルもの世界的経済効果をもたらす可能性があります。AI ツールが日常業務で標準的に使用されるようになると、金融機関の業務効率は大幅に高まると予想されます。
生成 AI はすでに金融業界に大きな影響を与えています。リーダーは LLM が企業財務にもたらす意義を理解し、新たな活用方法を模索しています。LLM はレポート作成の自動化、財務データの要約、リスク分析の強化を通じて、業務プロセスの効率性と正確性を高めます。
ただし AI 導入の拡大と並行し、責任ある AI 使用を進めることが重要です。欧州連合 (EU) の AI 法などの規制は、企業による AI の開発・利用方法を定めています。新たな規制動向を継続的に把握することで、法規制に準じた責任ある方法で AI を活用することができます。
AI はあらゆる業界に急速に浸透しています。Workday AI を戦略的に取り入れることで、企業は競争上の優位性を確立することができます。
Workday AI は常にビジネスを前進させます