AIプロジェクトを数ヶ月ではなく数時間で完了 – 日本のグローバル金融サービスプロバイダーが自社のAI専門家なしでコンプライアンスを自動化する方法

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公開日: 2025年9月12日 / 更新日: 2025年9月12日 – 著者: Konrad Wolfenstein

AIプロジェクトを数ヶ月ではなく数時間で完了 – グローバル金融サービスプロバイダーが自社のAI専門家なしでコンプライアンスを自動化する方法 – 画像: Xpert.Digital

日本の大手金融サービスプロバイダー：AIでプロジェクト期間を短縮 - 70%高速化、40%精度向上

日本の大手金融グループと Unframe AIの戦略的パートナーシップ：企業向けAI導入における画期的な成功事例

デジタル変革をリードする金融グループ

日本を代表するグローバル金融サービスプロバイダーであり、国内屈指の金融サービスグループの一つである同社は、100年近くの歴史を誇ります。30カ国以上で事業を展開するグローバル企業へと成長を遂げ、ウェルスマネジメント、投資銀行業務、債券・株式・デリバティブ取引、資産運用など、幅広い金融サービスを提供しています。個人、法人、機関投資家、政府機関などを対象とし、特に証券取引と投資銀行業務に注力しています。

アジア最大級の投資銀行の一つとして、当グループは伝統的な金融サービスとデジタル変革の需要を融合させるという課題に直面しています。金融セクターにおける将来の競争優位性にとって、人工知能（AI）が重要な要素であると認識しています。当社のデジタル化戦略は、革新的なデジタルサービスの提供、デジタル資産への進出、そして先進技術による新たなビジネス機会の創出という3つの柱に基づいています。

金融サービスプロバイダーにとっての課題は、金融業界の厳格なコンプライアンス要件とセキュリティ基準を満たしながら、複雑なAIユースケースを迅速かつ効率的に実装する必要があったことです。従来のAI実装では、数か月に及ぶ開発期間、専門チームへの多額の投資、既存システムへの複雑な統合が必要になることがよくありました。これらのハードルがイノベーションを遅らせ、競争力の維持を困難にしていました。

Unframe AI: エンタープライズAIプラットフォームの革命

シェイ・レヴィ、ラリッサ・シュナイダー、アディ・アザリアによって設立されたUnframe AIは、企業における人工知能の導入と活用方法にパラダイムシフトをもたらします。同社は、従来のエンタープライズAIへのアプローチが複雑で、時間がかかり、コストがかかりすぎるという認識から生まれました。CEOのシェイ・レヴィは、Noname Securityの共同創業者として豊富な経験を有しています。Noname Securityは4年で年間経常収益4,000万ドルに成長し、その後Akamaiに5億ドルで買収されました。

Unframe AIのコアコンセプトは、ブループリント・アプローチに基づいています。これは、複雑なAIユースケースを、数ヶ月ではなく数時間で機能的なビジネスソリューションへと変換することを可能にする革新的な手法です。このアプローチは、AI導入における典型的な障壁、すなわち長い開発期間、高コスト、複雑な統合を排除します。このプラットフォームは完全なターンキーソリューションとして設計されており、企業は社内に広範なAI専門知識を蓄積することなく、カスタマイズされたAIソリューションを開発できます。

Unframe AIの技術アーキテクチャは、あらゆるSaaSアプリケーション、API、データベース、ファイルシステムと統合できるよう設計されており、企業の機密データがクライアント環境の安全な環境から決して漏洩しないことを保証します。このプラットフォームはLLMに依存しないため、企業は特定のベンダーに縛られることなく、様々な主要言語モデルを選択または切り替えることができます。この柔軟性は、新しいモデルや改良されたモデルが頻繁に登場する、変化の激しいテクノロジー環境において特に重要です。

革新的なブループリントアプローチの実践

Unframe AIのブループリントアプローチは、エンタープライズAI実装における根本的なイノベーションです。企業が独自の大規模言語モデルの学習や最適化を強いられる代わりに、 Unframe AIモデルに必要なドメイン固有の知識を提供するコンテキストブループリントを提供します。これらのブループリントには、ビジネスプロセス、業界特性、企業ポリシーに関する構造化された情報が含まれており、AIモデルが正確かつ関連性の高い結果を提供できるようになります。

このプロセスは通常、企業固有の要件とユースケースの詳細な分析から始まります。Unframeチームはクライアントと緊密に連携し、クライアント固有の課題と目標を理解します。これらの洞察に基づいて、AIエージェントの知識ベースとして機能するカスタマイズさ Unframeたブループリントが作成されます。これらのブループリントは、PDF、メール、Excelファイルなどの非構造化データを使いやすい構造化情報に変換し、手作業による入力と処理プロセスを自動化します。

このアプローチの大きな利点は、実装のスピードです。従来のAIプロジェクトでは6～12ヶ月、あるいはそれ以上かかることも珍しくありませんが、ブループリントアプローチでは、数時間から数日以内に機能的なソリューションを提供できます。このスピードは、ブループリントに組み込まれた事前構築済みのコンポーネントと実証済みの手法によって実現されます。

このシステムの柔軟性は、様々なタイプのAIユースケースをサポートする能力にも反映されています。文書処理やコンプライアンスチェックから顧客サービスの自動化やデータ分析まで、このプラットフォームはほぼあらゆるビジネス分野に適応可能で、各分野の固有の要件とワークフローを考慮し、それに応じて最適化することができます。

戦略的パートナーシップ：金融グループと Unframe AIの出会い

日本の金融グループと Unframe AIの協業は、AIを活用した業務効率の近代化と新たなビジネスチャンスの開拓を目指す戦略的取り組みとして始まりました。ホールセール事業のCIOは、 Unframeプラットフォームの可能性と、AI導入における独自のアプローチを評価しました。Unframe AIの選定は、この規模の Unframe 金融サービス企業にとって極めて重要な要素に基づいて決定されました。

当初、 Unframe AIのセキュリティアーキテクチャが決定的な要因でした。金融業界は、データ保護とコンプライアンスに関して厳格な規制要件の対象となっています。Unframe AI Unframe 、すべての機密性の高い顧客データとビジネス情報が、外部アクセスや第三者へのデータ転送を必要とせずに、社内の安全なIT環境内に留まることを保証しました。この保証こそが、金融機関のコンプライアンス部門とリスク管理部門にソリューションが受け入れられる上で不可欠でした。

導入のスピードも重要な強みの一つでした。金融サービスプロバイダーである同社は、競争の激しい市場環境で事業を展開しており、新技術の迅速な導入が大きな競争優位性をもたらす可能性があり Unframe 。Unframe AIは、従来のアプローチに比べてはるかに短い時間で実用的なAIソリューションを提供できるため、デジタル化戦略を加速し、市場の変化に迅速に対応することができました。

プラットフォームの柔軟性と拡張性も非常に重要でした。多様な事業部門を持つグローバル企業として、グループはさまざまな要件に適応し、企業の成長に合わせて拡張できるソリューションを必要としていました。Unframe AIの Unframe プリントアプローチにより、コンプライアンスプロセスの自動化から顧客サービスの効率化まで、様々なユースケースに対応できるようになりました。

具体的なユースケースと実装の成功

金融グループにおける Unframe AIの導入は、複数の戦略的アプリケーション領域を網羅しており、それぞれが特定のビジネス課題に対応し、測定可能な改善を実現するように設計されています。特に、金融業界にとって極めて重要なコンプライアンスプロセスの自動化と最適化に重点が置かれました。

文書処理とコンプライアンスレビューの分野では、大量の契約書、規制文書、社内ポリシーを自動分析できるAI搭載システムを導入しました。これらのシステムは、潜在的なコンプライアンス違反を特定し、リスク評価を実施し、必要な対策を推奨するツールを提供します。これらのプロセスの自動化により、処理時間が大幅に短縮されただけでなく、コンプライアンスチェックの精度と一貫性も向上しました。

もう一つの重要な応用分野は、顧客サービスプロセスの最適化でした。AI搭載のチャットボットとインテリジェントアシスタントを統合することで、金融サービスプロバイダーは顧客サポートの効率を高め、顧客とのやり取りの質を向上させることができました。これらのシステムは、顧客の複雑な問い合わせを理解し、広範な知識データベースから関連情報を取得し、各顧客の特定のニーズに合わせたパーソナライズされた回答を生成することができます。

データ分析とビジネスインテリジェンスは、3つ目の主要な導入領域でした。同研究所は UnframeのAI機能を活用し、様々なソースからの非構造化データを分析し、貴重な洞察を獲得しました。これらの分析は、戦略的意思決定プロセスを支援し、新たなビジネス機会を特定し、より正確な予測モデルを通じてリスク管理を改善します。

導入は、金融グループのチームと Unframe AIの緊密な連携のもとで行われました。新しいAIツールを効果的に活用できるよう、特に変更管理と従業員のトレーニングに重点が置かれました。システムは直感的に操作でき、生産性を即座に向上させることができたため、ユーザーの受け入れ率は高くなりました。

測定可能なビジネス成果とROI

金融グループと Unframe AIのパートナーシップは、目覚ましく測定可能なビジネス成果をもたらし、導入されたAIソリューションの有効性を明確に実証しました。これらの成果はいくつかのカテゴリーに分類でき、それぞれがビジネス改善の具体的な側面を反映しています。

同社は業務効率を大幅に向上させました。日常的なコンプライアンス業務の自動化により、処理時間が最大70%短縮されました。以前は数日かかっていた複雑な文書レビューが、今では数時間で完了します。この時間節約により、コンプライアンスチームはより戦略的で付加価値の高い業務に集中できるようになりました。

コンプライアンス監査の精度も大幅に向上しました。AIを活用した分析を継続的に適用することで、人的ミスを最小限に抑え、潜在的なコンプライアンス違反の検出率が40%以上向上しました。コンプライアンス違反が多額の罰金や風評被害につながる可能性がある業界において、この改善は特に重要です。

カスタマーサービスにおいては、AIを活用したソリューションの導入により、顧客満足度が大幅に向上しました。お客様からのお問い合わせへの対応時間は平均60%短縮され、回答の質と精度も向上しました。お客様は、複雑な金融に関する質問に回答し、お客様一人ひとりに合わせた提案を提供するインテリジェントアシスタントに、24時間365日いつでもアクセスできるようになりました。

AI導入によるコスト削減も大きく、金融サービスプロバイダーは導入対象領域において運用コストを推定25～35%削減することができました。この削減は、手作業の自動化、エラーの削減、そしてリソース配分の改善によるものです。Unframe Unframeへの投資は、導入後1年以内に回収されました。

さらに、AIの統合により、新たなビジネスチャンスと収益源が創出されました。データ分析の向上により、新たな市場トレンドの特定、顧客行動のより深い理解、そしてカスタマイズされた金融商品の開発が可能になりました。これらのデータに基づくインサイトにより、クロスセル率が約20%向上し、新たな顧客セグメントを開拓する革新的なサービスの開発につながりました。

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技術統合とセキュリティ面

Unframe AIを金融グループの既存のITインフラに技術的に統合することは、パートナーシップにおける複雑かつ極めて重要な側面でした。同社は、最も厳格なセキュリティ基準とコンプライアンス要件を満たす、高度にセキュリティ保護された規制対象のIT環境を運用しています。この環境にAIプラットフォームをシームレスに統合するには、綿密な計画と実装が必要でした。

Unframe AIの大きな利点は、顧客システム外へのデータ転送を必要としないアーキテクチャにあります。すべてのAI処理は金融サービスプロバイダーの安全なIT環境内で行われるため、機密性の高い顧客データとビジネス情報が完全に保護されます。この機能は、同社のセキュリティおよびコンプライアンスチームにソリューションが受け入れられる上で非常に重要でした。

このプラットフォームは、業界最高水準の高度な暗号化技術とセキュリティプロトコルを採用しています。異なるシステムコンポーネント間のすべてのデータ転送はエンドツーエンドで暗号化され、AI機能へのアクセスは多層認証および認可メカニズムによって保護されています。これらのセキュリティ対策により、許可されたユーザーのみが特定のAI機能にアクセスできるようになります。

統合は標準化されたAPIを介して行われ、様々な既存システムへの柔軟な接続が可能になりました。金融グループは、重要な生産システムに大幅な変更を加えることなく、AI機能を様々な業務分野に段階的に導入することができました。このアプローチにより、リスクは最小限に抑えられ、継続的な監視と最適化による制御された展開が可能になりました。

このソリューションの拡張性は、もう一つの重要な利点であることが証明されました。プラットフォームは、増加するワークロードに合わせて自動的に拡張し、変化する要件に適応することができます。これは、毎日大量の取引とデータ処理を処理しなければならない当社のようなグローバル金融サービス企業にとって特に重要です。

課題と解決策

目覚ましい成功を収めたにもかかわらず、金融サービスプロバイダーにおけるAIソリューションの導入には課題もありました。これらの課題と開発されたソリューションは、同様のデジタル化プロジェクトを計画している他の企業にとって貴重な知見となります。

プロジェクトの最大の課題の一つは、変更管理でした。AI技術の導入には、従業員のワークフローとマインドセットの適応が求められました。当初、多くのチームメンバーは、業務への影響や新しい技術の複雑さを懸念していました。そこで、同社と Unframe AIは、AI導入のメリットを強調し、従業員が新しいスキルを習得できるよう支援する包括的な研修・コミュニケーションプログラムを開発しました。

金融業界の規制要件もまた、複雑な課題をもたらしました。すべてのAI実装は、技術的に機能するだけでなく、厳格なコンプライアンス基準を満たす必要がありました。そのため、技術チーム、コンプライアンス部門、そして外部規制当局との緊密な連携が不可欠でした。Unframe AI Unframe 、すべてのAIによる意思決定の透明性とトレーサビリティを確保するために、詳細な文書化と認証手順を策定する必要がありました。

レガシーシステムとの統合は技術的に困難であることが判明しました。この金融グループは、長年かけて開発され、重要なビジネス機能を支える様々な旧システムを運用しています。課題は、安定性やパフォーマンスを損なうことなく、これらの既存システムに最新のAI機能を接続することでした。Unframe AI Unframe 、異なる世代のシステム間の橋渡しとして機能する特別なアダプターとミドルウェアソリューションを開発しました。

データの品質と標準化も課題でした。AIシステムの性能は、取り扱うデータの品質に左右されます。同社はデータソースのクレンジング、標準化、そして調和化に多大な労力を費やす必要がありました。そのためには、データガバナンスプロセスの開発とデータ品質監視システムの導入が必要でした。

スケーリングとグローバル展開

日本の金融グループにおける初期導入の成功は、AIソリューションの拡張とグローバル展開に向けた野心的な計画へとつながりました。この拡大は、戦略的な思考と綿密な計画を必要とする機会と新たな課題の両方をもたらします。

金融サービスプロバイダーが事業を展開する様々な市場へのAIソリューションの地理的拡大には、現地の規制、言語、そしてビジネス慣行を考慮する必要があります。Unframe AI Unframe 、ブループリントアーキテクチャによりAIソリューションのローカライズ版を迅速に作成できるため、この課題の解決において特に有用であることが証明されました。このプラットフォームは、大規模な再開発を必要とせずに、様々な言語に対応し、現地のコンプライアンス要件に適応することができます。

機能拡張には、グループ内の他の事業分野へのAIアプリケーションの拡張も含まれます。コンプライアンスとカスタマーサービスにおける導入成功に続き、リスク管理、ポートフォリオ最適化、市場分析といった分野にもAIソリューションを導入する予定です。新たなアプリケーション分野にはそれぞれ固有の適応と最適化が必要ですが、 Unframe AIの柔軟なアプローチによってそれが可能になります。

組織の拡大には、社内の能力構築とAI専門知識の育成が不可欠です。当社は、長期的な自立性を高め、独自のイノベーションを推進するために、研修プログラムへの投資とAI分野のスペシャリストの採用に取り組んでいます。同時に、 Unframe AIとの戦略的パートナーシップを通じて、最新の技術と手法へのアクセスを継続的に確保していきます。

技術的なスケーリングには、より大きなワークロードとより複雑なユースケースをサポートするためにITインフラストラクチャを拡張することが含まれます。これには、ハードウェア、クラウドサービス、ネットワーク容量への投資が必要です。Unframe AIの Unframe 型アーキテクチャは、新しいコンポーネントを既存のインフラストラクチャにシームレスに統合できるため、こうした拡張を容易にします。

業界全体への影響と市場の反応

金融グループと Unframe AIのパートナーシップの成功は業界全体の注目を集め、他の金融サービスプロバイダーに自社のAI戦略の見直しを促しました。この進展は、革新的なテクノロジーの導入が市場の状況を変革し、新たな競争ダイナミクスを生み出す可能性を実証しています。

競合他社も、この流れに追随すべく、同様のAI活用の取り組みを開始しています。こうした対応は、金融業界におけるデジタル化の流れを加速させ、革新的な金融商品・サービスの開発を加速させています。同時に、AI技術の標準化が進むにつれ、差別化に関する新たな課題も浮上しています。

規制当局も金融サービスにおけるAIの活用拡大に対応しており、AIシステムの透明性、公平性、そして説明責任を確保するための新たなガイドラインや標準が策定されています。金融サービスプロバイダーは、AIシステムのコンプライアンス要件に関する経験を既に積んでおり、新たな標準の策定に関する助言を提供できるため、早期導入のメリットを享受できます。

テクノロジープロバイダーは Unframe AIの成功を目の当たりにし、エンタープライズAI市場向けに独自のソリューションを開発しています。これは競争の激化につながる一方で、イノベーションの加速とエンドユーザーにとってより優れたソリューションの提供にもつながっています。エンタープライズAIプラットフォーム市場は急速に成長しており、 Unframe AIのような企業は市場での地位を維持するために継続的なイノベーションが不可欠です。

投資家コミュニティも同社の成功に好意的に反応しています。Unframe AI Unframe 5,000万ドルの資金調達ラウンドを完了し、そのビジネスモデルと成長見通しへの自信を裏付けています。これらの投資により、同社は研究開発活動を強化し、グローバル展開を加速させるでしょう。

将来の展望と戦略展開

日本の金融グループと Unframe AIの提携はまだ初期段階にあり、両社は将来に向けて野心的な計画を立てています。これらの展望には、金融サービス業界にさらなる変革をもたらす可能性のある技術革新、新たな応用分野、そして戦略的拡大が含まれます。

技術革新の面では、両社は高度な機械学習技術やマルチモーダルAIシステムといった最新のAI技術の統合に取り組んでいます。これらの開発により、より複雑なユースケースへの対応が可能になり、既存ソリューションの精度と効率性をさらに向上させることができます。特に注目すべきは、金融業界などの規制産業にとって極めて重要な、AIによる意思決定の説明可能性に関する開発です。

新たな応用分野への拡大には、アルゴリズム取引、信用リスク評価、パーソナライズされた金融アドバイスといった分野におけるAIソリューションの開発が含まれます。これらの応用には、高度に専門化されたアルゴリズムと深い業界知識が求められますが、同時に競争優位性と新たな収益源の創出という大きな可能性も秘めています。当社は、金融分野におけるAI応用におけるイノベーションリーダーとしての地位をさらに強化していく予定です。

この戦略的拡大は、地理的拡大とセクター拡大の両方を網羅しています。金融グループは、開発したAIソリューションを他の事業分野や市場に適用することを検討しています。同時に、 Unframe AIは、エンタープライズAIソリューションに対する同様の要件を持つ他の業界への進出機会を模索しています。こうした多様化は、リスクを軽減し、新たな成長機会を生み出すことができます。

この提携では、業界固有のAI標準とベストプラクティスの策定も計画しています。規制当局、業界団体、その他のステークホルダーと連携することで、両社は責任ある持続可能なAIエコシステムの構築に貢献します。このリーダーシップは、長期的な競争優位性を生み出し、市場ポジションを強化することにつながります。

学んだ教訓とベストプラクティス

Unframe AIは、グローバル金融サービスプロバイダーにおけるAIソリューションの導入を成功に導き、貴重な知見とベストプラクティスを提供しています。これらの経験は、同様のデジタル化プロジェクトに取り組む他の企業にも役立ちます。これらの経験は、実際の大規模企業における実践的な事例から得られるため、特に貴重です。

最も重要な知見の一つは、経営幹部の支援と組織全体のコミットメントの重要性です。プロジェクトの成功は、金融グループの経営幹部が本取り組みを全面的に支援し、必要なリソースを提供したことに大きく依存していました。この強いコミットメントがなければ、多くの課題を克服することはできなかったでしょう。

段階的な導入アプローチの重要性が、成功の鍵を握る重要な要素であることが証明されました。同社は、すべてのAIソリューションを一度に導入しようとするのではなく、高い価値創造の可能性を秘めた特定のユースケースに焦点を絞りました。このアプローチにより、迅速な成功の達成、学習効果の実現、そしてテクノロジーへの信頼の構築が可能になりました。

社内チームと外部テクノロジープロバイダーとの緊密な連携が不可欠であることが証明されました。金融サービスプロバイダーの深い業界知識と Unframe AIの技術的専門知識を組み合わせることで、特定のビジネス要件に最適なカスタマイズされたソリューションの開発が可能になりました。このパートナーシップ精神は、従来のクライアントとベンダーの関係よりも重要でした。

変更管理と従業員研修への投資は大きな成果をもたらしました。開発プロセスへのエンドユーザーの早期参加と包括的な研修プログラムにより、新しいAIツールはユーザーから高い支持を得て、効果的に活用されました。デジタルトランスフォーメーションにおける人的側面へのこうした投資は、技術的な実装と同様に重要でした。

堅牢なガバナンスとコンプライアンスプロセスの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。AIシステムの取り扱い、データ管理、リスク評価に関する明確なガイドラインを最初から確立することで、企業は規制要件を満たし、ステークホルダーとの信頼関係を築くことができました。しかし、テクノロジーと規制要件は常に進化しているため、これらのプロセスは継続的に改善していく必要があります。

成功の測定可能性と継続的な最適化は、この取り組みの長期的な持続可能性にとって不可欠であることが証明されました。明確なKPIを設定し、定期的な評価を実施することで、改善の可能性を特定し、実行に移すことができました。このデータ主導型のAI導入アプローチは、継続的な価値創造と変化するビジネス要件への適応を可能にします。

大手金融サービスプロバイダーと Unframe AIのパートナーシップは、エンタープライズAIソリューションの導入を成功に導く画期的な事例です。革新的な技術、戦略的計画、そして優れた実行力の組み合わせにより、他の企業にとってインスピレーションと指針となるモデルが構築されました。これらの成功は、AI技術が適切に導入・管理されれば、変革をもたらす可能性を実証しています。