NTTデータ先端技術が進める金融分野での生成AI活用の取り組み

NTTデータ先端技術が金融システムへの生成AI導入を加速

株式会社NTTデータ先端技術は、株式会社NTTデータフィナンシャルテクノロジーと連携して、金融機関のシステム開発における生成AIの活用方法を模索する技術検証を行いました。このプロジェクトでは、オンプレミスの閉域環境を利用し、ローカルLLM（大規模言語モデル）を検証しました。

技術検証の目的と背景

近年、生成AIは業務効率を大幅に向上させる手段として注目されていますが、特に金融業界では技術導入に難しさが付きまといます。業務やプロジェクト運営においては、機密性が非常に高い情報を扱うため、データ保護や法的規制遵守が求められます。これにより、従量課金制のコストや予算管理の複雑さが課題となっています。そのため、安全で安定したAI基盤の必要性が高まっています。

今回の検証では、生成AIを内部ネットワークに構築し、外部にデータを送信しない姿勢を取りながら、金融システムにおける生成AIの運用可能性を確認しました。これにより、情報漏洩のリスクを最小限に抑え、企業内のセキュリティポリシーに従った開発が行えることが分かりました。

検証の詳細：ユースケースの設定

検証にあたって、3つの主要なユースケースが設定されました。これにより、整合性のチェック自動化、ドキュメントの品質向上、そして修正作業のスピードアップが目指されています。特に、設計書作成における整合性チェックの自動化を実施した結果、内部のチェック体制に従って、必要な修正を自動的に行うことができることが確認されました。この開発プロセスの簡略化により、全体的なレビューの作業時間が大幅に削減されることが期待されています。

カスタマイズ性とスモールスタートの重要性

検証の際には、業務内容に応じてLLMモデルを柔軟に選定できるカスタマイズ性も確認されました。これにより、特定の金融システムに特化したナレッジを基にした最適なモデルの選定が可能となります。また、規模を抑えたスモールスタートでの導入が可能である点も評価されています。これにより、初期投資リスクを軽減しつつ、段階的にの運用の拡大が図れる柔軟な運用モデルが実現されています。

安定したコスト構造の実現

ローカルLLMを利用することで、コストが固定化されることも大きなメリットです。これにより、生成AI環境の利用料が外部の要因に影響されにくくなります。また、オンプレミス環境の構築によって、クラウドサービスの利用に伴うコストも削減できるため、全体的な予算管理も容易になります。

今後の展望

今後、NTTデータ先端技術は、検証結果に基づいて、セキュリティやガバナンスに関するさらなる検討を進め、金融機関におけるニーズに沿った生成AIの実装を支援していく方針です。また、他業界においても同様のセキュリティが求められる分野における生成AIの活用を推進し、ますます進化するAI技術を取り入れたサービスの開発を目指します。

このように、金融システムにおける生成AIの可能性は広がっており、今後の展開に期待が寄せられます。セキュリティを保ちながらも、効率的な開発手法を追求しているNTTデータ先端技術の取り組みは、金融業界だけでなく、他の業界においても広がっていくことでしょう。