Australian Payments Plus、ChatGPT と Codex で業務を加速

Australian Payments Plus⁠（新しいウィンドウで開く）（AP+）は、オーストラリア全土で決済および本人確認インフラを運営しています。それは決済エコシステムの中心に位置し、毎日何百万人もの人々に利用される製品やサービスを支えています。

同社の各チームは、スキーム規則、技術仕様、加盟者の義務、業務プロセス、サイバーセキュリティとレジリエンス、規制上の期待事項にまたがる業務に取り組んでいます。そこではスピードも重要ですが、正確性と説明責任はそれ以上に重要です。

そのため、ナレッジワークは通常以上に複雑になります。従業員は多くの場合、大量の背景情報を統合・整理し、技術情報を明確な意思決定、文書、加盟者向けのガイダンスへと落とし込む必要があります。AP+ は、従業員がこうした複雑さにより迅速に対処できるよう、ChatGPT Enterprise を全社的に導入しました。現在は Codex が、プロダクト、エンジニアリング、技術系ワークフローにおける次の段階として活用されつつあります。

Codex は、AP+ の技術チームが決済システム全体にわたる複雑な問題を調査するのを支援しています。ある照合作業では、AP+ チームが Codex を使用して、システムログと照合データにまたがる微妙なタイムスタンプの不整合を追跡し、手作業で数日かかっていた調査を数分に短縮しました。

AP+ にとって、これは、高い水準が求められる決済環境において、AI が技術チームによる複雑な問題の調査をより効率的に支援できることを示しています。AP+ はまた、脅威モデリング、脆弱性分析、アラートのトリアージ、相互接続されたシステム全体の可視性といった領域で、Codex がセキュリティチームをどのように支援できるかについても検討しています。

これらの初期ユースケースは、リスクに関する意思決定、検証、対応の責任を人間の専門家が担い続けながら、AI が専門家による複雑な問題の調査を迅速化できることを示しています。

ChatGPT Enterprise の導入以前は、必要な情報を見つけるのに時間がかかり、手作業で進める必要がありました。AP+ の従業員は、質問に回答したり業務を前に進めたりするために、スキーム規則、技術仕様書、社内文書を横断して検索する必要がしばしばありました。決済環境では、わずかな詳細が結論を左右することがあります。

AP+ の各チームは現在、ChatGPT Enterprise を活用して、複雑な資料を要約し、データに基づく加盟者向けコミュニケーションの文案作成を支援し、曖昧な問題を整理・構造化しています。

たとえば、ChatGPT を使って eftpos の仕様書や関連文書を読み解くことで、従業員は専門家によるレビューを行う前に、適切な着手点をより迅速に見つけられます。

AP+ 全体で、従業員は ChatGPT を活用し、情報や作業途中の素材を、整理された成果物へより迅速に変換しています。メモが会議の要約になります。ワークショップで得られたインプットは、意思決定のための資料になります。情報量の多い設計ドキュメントが、ソリューション概要に変わります。下書きのメッセージは、共有前により分かりやすくなります。

この業務では、文脈を理解し、適切な構成を見極め、読み手に合わせて情報をまとめるという、慎重な情報整理が常に求められてきました。ChatGPT は、最初の実用的な版を作るまでの時間を短縮し、従業員が判断、分かりやすさ、品質の向上により集中できるよう支援します。

作業を自動化するのではなく、ChatGPT は壁打ち相手として機能し、チームが伝えたいことを磨き、考えを検証し、作業内容が共有される前に曖昧さを取り除くのを支援します。

AP+ の社内データによると、ChatGPT は従業員の80%が創造性を高めたり、業務の質を向上させたりするのに役立ちました。AP+ 全体で、従業員は300以上のカスタム GPT と1,000以上のプロジェクトを作成しており、ChatGPT が広く活用されていることを示しています。

プロダクト開発では、チームは ChatGPT Enterprise と Codex を活用して、静的なプロトタイプから、より機能的なプロダクトコンセプトへと移行しています。従来、初期段階のプロダクトテストでは、体験がどのように見えるかは示せても、実際にどのように動作するかまでは示せない、クリックで遷移する画面に頼ることがよくありました。

これにより、チームは実際のシステムにより近い挙動を示す環境で、決済ジャーニー、モバイルでのインタラクション、認証フロー、チェックアウト体験をシミュレートできるようになります。たとえば、AP+ は Codex を使用して、以前なら数日から数週間かかっていた実際に動作するシミュレーションを 1 日で構築しています。

これは決済領域では重要です。顧客の行動は、タイミング、認証プロンプト、デバイスとのインタラクション、取引フローによって変わる可能性があります。より現実的なコンセプトを早い段階でテストすることで、AP+ チームは、多大なエンジニアリング投資が必要になる前に、より有益なフィードバックを収集し、イノベーションに伴うリスクを低減できます。

AP+の経験は、日常業務全体で責任ある形でAI活用を拡大しようとする規制対象組織にとって、実践的な教訓となります。

• 安全な選択を、簡単な選択に。AP+ は、従業員が明確な範囲内で安全に試行できるよう、適切なアクセス権限を備えた、安全で適切に管理されたツールを提供することに注力しました。
• ガバナンスを導入時からのパートナーに。規制対象環境では、導入の成否は、プライバシー、セキュリティ、ガバナンス、オペレーショナルリスクに責任を持つ各チーム間の質の高い対話に左右されます。
• 推進役を活用して、変化を実感できるものに。AP+は、AIの導入が最もうまく進むのは、従業員が汎用的な研修だけでなく、自分たちのチームに関連する具体的な事例を目にする場合だと示しています。
• 推進役を活用して、変化を具体的に示しましょう。AI 推進担当者は、ユースケースを既存のチームの業務リズムに取り込むことで、追加の会議や単独の AI プログラムの必要性を減らすのに役立ちます。

ChatGPT Enterprise が日常業務の一部となり、Codex の導入が進む中、AP+ は、プロダクト開発、技術調査、加盟者向けワークフローにおけるチームの AI 活用を拡大しています。常に専門家がレビューを行い、人間が最終的な説明責任を負う形で進めています。

OpenAI のソリューションにより、AP+ は責任ある導入を中核に据えながら、従業員が複雑な状況の中でもより迅速に業務を進められるよう支援しています。