データから意思決定へ：LSEG が信頼される AI を拡大

ロンドン証券取引所グループ（LSEG）⁠（新しいウィンドウで開く） は金融市場の中核を担っています。世界有数の金融市場インフラおよびデータプロバイダーである同社は、約 190 の市場で 40,000 社超の顧客と 400,000 人のエンドユーザーを支えています。

長年にわたり、LSEG は金融モデルと分析を支えるため、AI と機械学習に大きく投資してきました。しかし生成 AI の登場により、根本的に新しい機会が生まれました。単なるシステム改善にとどまらず、人々がデータと関わり、インサイトを生み出し、意思決定する方法を変革する機会です。

課題は明確でした。高度なインフラがあるにもかかわらず、組織全体のナレッジワークには依然として手作業での統合、分断されたワークフロー、時間のかかるプロセスが伴い、インサイト創出を遅らせ、拡張性を制限していました。

その時点で、OpenAI は自然なパートナーとなりました。強力なモデル、直感的なインターフェイス、そして LSEG の顧客がすでに採用し始めていたエコシステムを提供していたためです。

LSEG は生成 AI に対し、実際の課題から始め、責任を持って拡大するという慎重な戦略で臨みました。

同社は、モデル品質、エンタープライズ対応力、顧客ニーズとの整合性を基準に OpenAI を選定しました。LSEG の顧客の多くはすでに ChatGPT を利用しており、LSEG の信頼できるデータをそうしたワークフローに直接統合する自然な機会が生まれていました。

「それが自然なパートナーシップにつながりました」と、AI プロダクト担当グループディレクターの Max Grigoryev は述べます。「社内の業務の進め方を改善しながら、顧客がすでに働いている環境で私たちのデータを活用できるよう支援できたのです」

LSEG は ChatGPT Enterprise と OpenAI API を全社に展開し、数週間で世界中の数千人の従業員が利用できるようにしました。プロダクト、エンジニアリング、リサーチ、オペレーションの各チームは、AI を使ってレポート作成、市場データの統合、製品プロトタイプ作成、社内ワークフローの効率化に取り組み始めました。

たとえばアナリストは現在、ChatGPT を使って大量の金融・市場情報を要約し、初期調査にかかる時間を減らしてインサイト創出を加速しています。プロダクトチームは AI を使って機能を迅速にプロトタイプ化し、ビジネスチームは顧客向けコミュニケーションやドキュメントをより効率的に作成しています。

同時に、LSEG は当初からガバナンスを組み込みました。これには、モデル評価フレームワーク、重要な出力に対するヒューマンインザループのレビュー、厳格なデータプライバシーとセキュリティ管理が含まれます。

「私たちは人々を制限するのではなく、力を引き出すことを考えています」と Max は説明します。「安全性とコンプライアンスを確保しながら、より速く進めるためのツールを人々に提供するのです」

現場からの熱意に後押しされ、導入は急速に拡大しました。初期ユーザーがすぐに価値を示したことで、チームや地域を越えて勢いが生まれました。

複雑なタスクにおける ChatGPT の精度について、従業員からは肯定的なフィードバックが寄せられました。迅速で高品質な出力と手作業の削減により、明確な時間短縮が実現しています。

「ChatGPT によって変わったのは、ベストプラクティスをより簡単に広げ、タスクをより速く完了しながら、私たちが重視する基準とスキルを組み込めるようになったことです」と、LSEG の AI グループ責任者である Emily Prince は述べます。「それは効率だけでなく、人々がどれほど創造的に問題を解決できるかという点でも大きな転換です」

成果:

• 製品リリースサイクルを 3～6 か月から 2 週間に短縮
• 数週間で世界中の数千人の従業員が利用可能に
• 顧客依頼から本番稼働までの提供期間を約 4 週間に短縮
• リサーチと統合の迅速化により、アナリストの生産性を向上
• 部門間の情報フローを加速し、部門横断の連携を改善
• アイデアが数時間でコンセプトからプロトタイプへ進むようになり、イノベーション速度を向上

• ワークフローを見直す、タスクだけでなく：最大の成果は、仕事の進め方の再設計から生まれる
• 早い段階で幅広く利用可能にする：チームに大規模なアクセスを提供すると、学習と導入が加速する
• スピードと信頼を両立する：強固なガバナンスが、より速く安全なイノベーションを可能にする
• 実験を後押しする：従業員を信頼して探索を任せると、イノベーションが生まれる
• 極端に走らない：AI への最も効果的なアプローチは、思慮深く責任ある導入

• 影響が大きくリスクの低いユースケースから始める：LSEG が安全に拡大するには、ガバナンスが不可欠
• 早期導入者を後押しする：LSEG では価値がすぐに見えるようになると導入が加速
• トレーニングと定着支援に投資する：最良のユースケースはユーザー自身から生まれることが多い
• 成果に厳しくこだわる：拡大前に成功の姿を明確にする

LSEG は現在、個人の生産性向上を超えて、ワークフローレベルに深く組み込まれた AI アプリケーションへと拡大しています。これには、AI をリサーチプロセス、製品開発、顧客向けソリューションに直接統合することが含まれます。

重点の一つは、LSEG の信頼できるデータと OpenAI のモデルを、同社の Model Context Protocol のようなシステムを通じて組み合わせることです。これにより、顧客は AI ワークフロー内で正確かつ検証可能な情報に直接アクセスできます。

「お客様が重視しているのは、インサイトに至るまでの時間、つまりより速く、より正確に意思決定することです」と Max は述べます。「それこそが、私たちが可能にしていることです」

今後、LSEG は最大の機会をスケールに見いだしています。世界中の従業員と顧客が、考え、構築し、意思決定する方法の中で AI を最大限に活用できるようにすることです。