ハクソク

世界を動かす技術を、日本語で。

金融サービスおよび保険の代理店

13時間前原文(www.anthropic.com)

概要

  • 金融サービス業務向けの即利用可能なエージェントテンプレート10種をリリース
  • ClaudeがMicrosoft 365（Excel, PowerPoint, Word, Outlook）と連携し、作業効率を大幅向上
  • 新規コネクタやMCPアプリで、金融データとのリアルタイム連携を実現
  • Claude Opus 4.7による最先端の金融タスク処理性能
  • 金融業界大手での導入事例と、導入方法の案内

金融サービス向け新エージェントテンプレート

  • 時間のかかる金融業務（ピッチブック作成、KYCファイルの精査、月末締め処理）に特化したエージェントテンプレート10種を提供

    • Claude CoworkやClaude Codeのプラグイン、Claude Managed Agents用クックブックとして利用可能
    • 数日で実務投入可能、従来の数ヶ月の開発工数を大幅短縮

  • 各テンプレートは以下の3要素で構成

    • スキル（タスク指示・ドメイン知識）
    • コネクタ（データへの統制されたアクセス）
    • サブエージェント（比較分析や手法チェックなどのサブタスク担当モデル）

  • 業務毎のテンプレート例

    • Research & Client Coverage
      • Pitch builder：ターゲットリスト作成、比較分析、ピッチブックドラフト
      • Meeting preparer：会議前のクライアント・カウンターパーティ情報整理
      • Earnings reviewer：決算資料のレビューとモデル更新
      • Model builder：財務モデル作成・保守
      • Market researcher：市場動向追跡、ニュース・レポート統合
    • Finance & Operations
      • Valuation reviewer：バリュエーションの比較・手法チェック
      • General ledger reconciler：GL勘定調整・NAV計算
      • Month-end closer：月次締めチェックリスト実行、仕訳作成
      • Statement auditor：財務諸表の監査・整合性確認
      • KYC screener：KYCファイル組成・エスカレーション対応

  • 利用方法

    • Claude Cowork/Claude Codeプラグインとしてアナリストのデスクトップ上で動作
    • Claude Managed Agentとして自律的にプラットフォーム上で稼働、長時間処理や監査ログ対応

  • ユーザーは常に確認・承認可能、AIのアウトプットをレビュー・改善

ClaudeとMicrosoft 365の連携

  • Excel, PowerPoint, Word, Outlookで直接Claudeを利用可能

    • Outlook：メール整理、会議設定、返信ドラフト
    • Excel：財務モデル作成、数式監査、感度分析
    • PowerPoint：数値連動型の資料作成
    • Word：テンプレートに沿った文書編集

  • アプリ間でコンテキスト自動連携

    • Excelで作成したモデルをPowerPointにシームレス移行
    • Dispatch機能でテキスト・音声指示も可能
    • ローカルファイル作業もサポート

金融サービス向けエコシステムの拡大

  • FactSet, S&P Capital IQ, MSCI, PitchBook, Morningstar等、主要データプロバイダーと連携
  • 新規コネクタ・MCPアプリでリアルタイムデータ・専用UIをClaudeに統合
    • Dun & Bradstreet：企業ID標準データ
    • Fiscal AI：リアルタイム企業ファンダメンタルデータ
    • Financial Modeling Prep：多種金融商品データ
    • Guidepoint, IBISWorld, SS&C IntraLinks, Third Bridge, Verisk：各種専門データ
    • Moody’s MCPアプリ：6億社以上の信用データ

Claudeの金融業界でのインパクト

  • 大手銀行・資産運用会社・保険会社での導入実績

    • フロント・ミドル・バックオフィス全般の業務効率化
    • 例：FISによるAML調査の大幅短縮、Carlyleでの投資・運用支援、Walleye Capital全社員によるClaude Code活用

  • Claude Opus 4.7による高精度な金融分析

    • Vals AIのFinance Agentベンチマークで業界トップ（64.37%）

  • 信頼性・透明性の担保

    • Dun & BradstreetのIDデータ、Morningstar/PitchBookの独立分析
    • FactSetとの連携による社内外データ活用

導入方法・サポート

  • 金融サービス向けマーケットプレイスで即日利用可能

    • 有料プランでClaude Cowork/Codeプラグイン、Managed Agent（パブリックベータ）として利用可
    • 新コネクタ・Moody’s MCPアプリも有料プランで提供

  • Excel, PowerPoint, Word用アドインは一般提供中、Outlook版は近日公開

  • デモ・ウェビナーの申し込み、営業チームへの問い合わせで詳細サポート

  • 関連ニュース：Blackstone等とのAIサービス会社設立、オーストラリア・ニュージーランドでの事業拡大等

Hackerたちの意見

大手ラボは外部の競争相手に何か残してくれるのかな？これでこの分野のスタートアップが千社は潰れたと思う。初期のインターネットでは、Googleが自分たちのニュースサイトを作ったり、Facebookが自分たちの動物農場を作ったりすることはなかったのに。すべてのプラットフォーム化はどうなったんだ？
└
> 「大手ラボは外部の競争相手に何か残してくれるのかな？」いや、選択肢があるなら残さないでしょ。 > 「すべてのプラットフォーム化はどうなったんだ？」ビジネスがあったんだよ。ウェブは昔とは違う動き方をしてるし、ユーザーも違う。LLM推論やAIツールは、検索や広告とは違うコアプロダクトなんだ。それに、今は後知恵の恩恵もあるしね。2006年にGoogleのニュースルームが実際に良いアイデアだったかもしれないけど、誰が知ってる？Googleマップやストリートビューについても同じことが言えるよね。これも多分、いくつかのスタートアップを潰しただろうし。Googleはスタートアップのための慈善事業をやってるわけじゃないから。
└
これは早すぎる慎重さ/恐れだね。
└
でもGoogleはいろんな分野に進出したよね：地図、メール、ドキュメントとか。
└
> 初期のインターネットでは、Googleが自分たちのニュースサイトを作るなんてことはなかったよね。Googleニュースは確かに存在してたし、今もあるけどね。
└
LLMを基にスタートアップを作るのは、砂地の上に家を建てるようなもんだね。LLMが良くなるにつれて、自分の強みが自然に侵食されていく。インターネットとは全然違うダイナミクスだよ。だから、今は傍観してるんだ。
└
これが冗談かどうかわからないけど、Yahooは1996年に自分たちのニュースサイトを作ったんだよね。https://en.wikipedia.org/wiki/Yahoo_News それに、FBもZyngaのFarmvilleを持ってたし。
└
> 大手ラボは外部の競争に何か残すの？ これ、真剣な質問なの？ 深いポケットを持つ大手ラボが消費者の考え方を変えるために投資しない限り、資金がない小さな会社が存在するチャンスなんてあると思う？ iOSのモバイルゲームに$1.99払うのが高すぎるって言われてた時代を覚えてるけど、今じゃほとんどの消費者が毎週アプリ内購入にもっとお金を使う準備ができてるみたい。あの考え方の変化は一夜にして起こったわけじゃないよ。最近までChatGPTのサブスクリプションに$200払うのは贅沢だと考えられてたけど、今じゃラッパーでもこの価格をためらわずに請求できるようになってる。Anthropicがやってることは、市場を整えてることで、彼らが存在し続ける限り主要な恩恵を受けることになると思う。でも、誰もAnthropicに直接金融サービスのエージェントを探しに行くとは思えない。彼らはAnthropicを使って能力を構築している金融サービス会社に行くはず。
└
世界の一部をコントロールするより、全部をコントロールした方がいいでしょ？ もっと皮肉を抜きに言うと、「AIを使って～する」っていうのは、もう実現可能なスタートアップのピッチじゃないかもしれないね。それが必ずしも悪いわけじゃないけど。
└
自分が作っている製品の機能だけのスタートアップを作るのは賢明じゃないよ。もっと悲しいのは、それが長い間うまくいくこともあるってこと。
└
私は、私たちの製品を置き換えるようなClaudeが想像できるような場所で働いています。誰かがはっきり言ったように、リスク面や人員を整えない限り、こういうビジネスには手を出せないと思います。これは技術の問題じゃなくて、人間の問題なんですよね。多くのプロセスは、物理的なステップやバックストップが必要で、そもそもそれに基づいて行動するために必要なデータをすべて集めることができないからです。それに、監査や調整、厳しいワークフローのルールや原子性があって、大きな金融機関が受け入れるレベルのソフトウェアに到達する必要があります。こういうことに対する私の直感的な反応は、「やばい、彼らが私の会社を乗っ取るかも」と「彼らはソフトウェアが仕事の大部分だと思っている次のスクリプトキディだ」という混ざった感情です。
金融業界の人たちに聞きたいんだけど、実際に使われてるAIツールってあるの？運用業務で使われてるやつ。今のところ、研究や探索のためにしか見たことないんだよね。経済研究のスライドデッキとか、取引仮説を探るためのものとか。
└
いや、むしろ企業は引き下がってるよ（ブラックロックで働いてる人を知ってる）。
└
詐欺モデルのいくつかで使われてるのを見たよ（保険業界で働いてるから）。詐欺を試みる人たちの視点からも、サプライヤーの過剰請求の視点からもね。実際にどれだけの効果があるのか、既存のMLモデルと比べてはっきりとは言えないけど。
└
支出管理の面では、LLMに「この領収書はこの払い戻しリクエストと合ってる？ユーザーやリクエスト、ポリシーに基づいて、適切なGL、ロケーション、部門、プロジェクトコードに割り当てられてる？」ってチェックさせることで、かなりの成功を収めてるよ。もし検証が失敗したら、ユーザーに戻されて、オーバーライドするか（その場合はAPレビューにフラグが立つ）、修正することができる。前に使ってたナイーブベイズ分類器よりもずっと良い結果が出てる。
└
そうだね。会計の面では、エージェントが再調整や他の台帳作業のような低価値の仕事をかなりうまく処理できるよ。投資の面では、君が指摘したように、かなりのリサーチや業界、会社、マクロなどが必要になると思う。持っているデータの上で動かして、人間よりも早いペースでアイデアをまとめる価値がある。まだ人間が関与しているけど、見逃しがちな考えを整理するのに役立つよ。
└
Bloomberg TerminalにAIツールを統合して、みんなが使えるようにしてるよ。https://www.bloomberg.com/professional/insights/press-announ...
└
金融のステークホルダーと一緒に仕事をしている開発者としては、まあまあ良い感じ。自動月次締めのためのスキルが整っていて、手動チェックや問題のフラグ付けができるんだ。ただ、完全に自立したツールには程遠いけど、通常なら数時間かかるデータに関する質問に答えられるのはいいね。正直、私たちのステークホルダーにAIを直接使わせるのは信頼できないかな。
└
> 金融業界の人たち、実際に使われているAIツールを見たことある？実際の業務で使われてるの？ > これまでのところ、リサーチや探索に使われているのしか見たことないな。要約や翻訳は確かに。現場の開発者と話すと、AIツールがPDFからデータを要約したり抽出したりするために使われていることは知ってる。今は、ありがたいことに、LLMが「strawberryの'r'はいくつ？」に答えるのが上手くなって、PDFの要約や重要な数字の抽出もできるようになったけど、まだ慎重になった方がいいと思う。金融文書の翻訳を専門にしている友達がいるんだけど、彼女は契約者で、今は以前の10分の1の仕事（報酬も10分の1）しかしていない。今は翻訳が正しいかどうかを確認するだけの仕事になってる。もちろん、彼女はLLMの時代のずっと前から、自分の仕事を自動化するためのツールをたくさん持ってたけど、そのツールを使って請求してたんだ。今はLLMがほとんどの仕事をやっていて、彼女のためではなく、上流で起こっていることだから、彼女はLLMの出力を受け取って確認するだけ。ミスもそんなに多くないしね。
└
はい、特定のケースでは、適用可能な方法論を完全に理解していて、正しい実装を確認できる場合に限ります。また、私が見つけた情報を補足するための強化された「Google検索」としても使えます。私は懐疑的なタイプですが、今のところは感心しています。でも、自分で解決できない問題に対して、AIに盲目的に解決策を求めるのは信頼できません。たとえそれがもっと遅くても。
> 「金融サービスで最も時間がかかる作業のために、実行可能なエージェントテンプレートを10個リリースします。テンプレートは、ピッチビルダー、会議準備者、収益レビューア、モデルビルダー、市場調査者、評価レビューア、一般元帳調整者、月末クロージャー、ステートメント監査者、KYC（顧客確認）スクリーナーです。」なんかバラバラな感じだね。GPTストアを思い出す。
└
俺にはちょっと違って聞こえるな。自分で試してみて、独自のものを作るための例がいくつかあるよ。投資の側面からのケースもあれば、会計の視点からの明らかなケースもある。これらが修正なしで実際に使われることはかなり驚きだと思う。確かにそうなるだろうけど、俺にとっての意図は、これを使って自分のプロセスを進めることだね。
└
俺はラボから公開されたこれらの.mdファイルがAI生成のゴミだと思ってる。唯一の例外は多分/simplifyコマンドかな。
└
詳細が重要だよ。自動化できる財務作業はたくさんあるけど、財務やコストの報告（正式でも非公式でも）をして、実際の人間が責任を持つとなると、本当に何も幻覚を見てないって信じる必要がある。これをどうやって確保してるのか知ってる？つまり、ユーザーがモデルが数字に触れず、ただパイプラインを作っただけだとどうやって確認できるのか。AIを関与させたいCFOに言ってるのは、多くの会計や財務の仕事において「信じるけど確認する」ってのは、確認が仕事をするのと同じプロセスになるから、うまくいかないってことだよ。
└
正直に言うと、あなたの時間がかかる仕事のリストの最初の方は皮肉だと思ってた。
俺は、AIだけの会社が医療、金融、保険データを適切に扱う専門家になるとは信じてないよ。リスクを全部背負いたくないなら、こういうツールを提供するべきじゃない。
└
リスクを受け入れるつもりがないなら、これらは使わない方がいいと思うよ。幸い、サービスにはまだかなりの市場があるから。
└
Claudeは実際、これが得意なんだよね！ 以前は面白い質問に答えるためにClaudeをたくさん使ってた（そのことについても書くつもり！）。一般的に言うと、Claudeは他のエージェントとは明らかに違う。これらのモデル、特にOpusは、無条件でおすすめできるよ。でも、現在の運用方法にはプロセスリスクがある。これが変わって、知ってるみんなにClaudeを勧められるようになることを願ってるけど、今のところはGoogleよりも大きな存在リスクがある。Anthropicの自動システムは、かなり恣意的な理由であなたを禁止することができるし、たとえ高額な料金を払っている企業でも人間のサポートやClaudeは受けられない。ソーシャルメディアでバイラルにならない限り、救済措置はゼロだし、知り合いがいるかどうかも関係ない。参考に： https://x.com/Whizz_ai/status/2051180043355967802 https://x.com/theo/status/2045618854932734260 これは、AnthropicがClaudeやOpusをトレーニングしてるのが好きな人間として言ってるんだけど、彼らが今のような兆候のあるトリリオンドル企業になる準備ができてるとは思えない。彼らは、非常に現実的な意味で、成功に苦しんでいる。締切が迫ってるときに受ける側になるのは、すごく不便だよね。
└
彼らがそれをやっている唯一の理由は、人間には規制があるけど、機械にはないからだよ。
└
> ちゃんと扱えば、ユーザーデータを他のブローカーに売ることができる。確かに専門家だね！でも、保険や金融の専門家ではないけど。
└
多くの人が金融サービスの人たちの典型的な仕事量を誤解していると思います。彼らはClaudeを使ってお金を移動させているわけじゃなくて、合併や新しい融資オプション・ローンの種類を売るために、たくさんのスライドショーや派手なエクセルドキュメントを作っているだけです。ほとんどのプログラマーは、これを「営業」と考えるでしょう。
保険業界の盛り上がりが見られて嬉しい！私たちはこの3年（もうすぐ4年）AIを使って消費者の検索問題を解決するために取り組んできたけど、大手のラボが実際に手を動かして、現場の人たちのためのツールを作っているのを見るのは素晴らしいね。しっかり管理されたエージェント体験が業界に広がれば、消費者の保険料を下げるチャンスがたくさん生まれるし、インフレによる保険料の値上がりを抑えることもできると思う。
さっき試してみたけど、面白いことをするね。たくさんのPythonスクリプトを書いてる。ただ、結果（エクセルやスプレッドシート）は、実行するたびに違うから、月末に実行するのはちょっとイライラする。ちなみに、スキルの詳細が低いのを見ると、驚くことじゃないけどね。
これは素晴らしいけど、大手金融機関のインフラ技術にいる私としては、制御とデータプレーンの操作をきれいに分けるためのフレームワークがほとんどない。読み取りと書き込み、何でも。今のところ、自分でほとんどすべてを構築しなきゃいけない。まるでパイプ爆弾を juggling している気分で、ビジネスからのプレッシャーでそれを展開しなきゃいけないチームに対して、すごく共感するよ。規制の複雑さを理解してくれないからね。
バイアスや不整合な行動の研究をしていて、モデルをテスト・比較するためのカスタムプライベート評価スイートを作ってる。Claude Opus 4.7はかなりバイアスがかかっていて、明確な規制リスクや評判リスクがあるみたい。初期の製品は、誰に貸すかやどの申請を承認するかをエージェントにコントロールさせないことで、この問題を回避しようとしているようだけど、彼らにとってはかなり楽観的な見方だと思う。興味がある人にはレポートを共有するよ（montana@latentevals.com）、特にフロンティアモデルのラボで働いていて、私の評価をあなたのRLシステムに組み込みたい人にはね！
└
ちょっと関連する話ですが、私はOpus 4.6を使って、自分のアプリのマーケティングコピーやアイデアを作成しました。赤ちゃんの名前を付けるアプリの雰囲気を理解してくれて（発見の喜び、好奇心、共有体験）、4.7ではすぐにカップル同士を対立させようとして（本当に「彼が言った/彼女が言った」を強調して）、マーケティングコピーも「名前を見つけやすく」から「新機能は素晴らしいです。どういたしまして。」に変わっちゃいました。CLAUDE.mdやブランドボイスをどれだけ変えても、あの皮肉な態度をやめさせることができないんです。私がやったのは、claudeのコードをアップグレードして新しいモデルを使っただけなのに。確実に4.6と比べて行動がずれてますね。
エージェントはIntuitを潰せるのか？数億人のアメリカ人が、IRSの直接税申告を潰したロビー活動のお金に疲れているので聞いてみた。
└
これを見てみたいです。