Snowflake Cortex AI：エージェント型AIで金融サービスを加速

エグゼクティブサマリー

金融サービス業界向けSnowflake Cortex AIは、金融機関のエージェント型AIアプリケーションの構築と展開を支援する、新しいAIツールスイートです。
これらのツールにより、金融機関は、サードパーティデータと最先端の大規模言語モデル（LLM）で専有データのプライベートデータを活用し、不正検知から市場分析まで、複雑なタスクを自動化できます。
Snowflakeは、AI機能をデータのある場所で直接実行することで、組織がAI導入の一般的な課題を克服できるよう支援します。これには、データサイエンスエージェントなどのツールによる複雑なワークフローの加速、モデルコンテキストプロトコル（MCP）などの標準によるセキュアでガバナンスの確保、シームレスな統合が含まれます。

金融サービス業界におけるAIの活用

金融サービス業界のリーダー企業はAIに多額の投資を行っており、その支出額は2023年から2027年までに年平均成長率29%で増加し、930億ドルに達すると予測されています。この投資は、顧客体験の改善、効率の向上、コスト削減につながる可能性があります。しかし、多くの組織はAIを概念実証（PoC）から商業的に利用可能な信頼性の高いソリューションに拡張することに苦労しています。強力な基盤モデルと、実際のビジネス価値を引き出すために必要なドメイン固有のコンテキストとの間には、大きなギャップがあります。

強力な基盤モデルと、実際のビジネス価値を引き出すために必要なドメイン固有のコンテキストとの間には、大きなギャップがあります。

金融機関は、取引記録から顧客情報まで、膨大な専有データに依存しています。しかし、こうしたデータには、公開データに基づいてトレーニングされた基盤LLMではアクセスできません。そのため、エンタープライズグレードのガバナンスを維持しながら組織の内部データとセキュアに統合できるAIソリューションが不可欠となっています。

金融サービス業界向けSnowflake Cortex AIの導入

この課題に対処するため、Snowflakeは金融サービス業界向けSnowflake Cortex AIを発表できることを嬉しく思います。Snowflake Cortex AIは、エージェント型ワークフローを強化するために構築された新しいAI機能コレクションです。これらのツールは、データアクセス、処理、検索のためのセキュアな統合環境を提供することで、市場分析、定量調査、不正検知、請求管理などの複雑なタスクを可能にします。

金融サービス向けSnowflake Cortex AIは、エージェント型ワークフローを実現するために構築された、新しいAI機能のコレクションです。

金融サービス業界向けSnowflake Cortex AIは、金融データとナレッジプロバイダーの堅牢なエコシステムを提供し、組織がエージェント型アプリケーションと統合できるようにします。社内の専有データと、CB Insights、Catality™、Deutsche Börse、MSCI、Nasdaq eVestment®などの構造化データプロバイダー（Sharing of Semantic Views、近日中に一般提供）や、CB Insights、FactSet、Investopedia、The Associated Press、The Washington Postなどの非構造化データパブリッシャー（Cortexナレッジ拡張、近日中に一般提供）など、主要な機関や信頼できるパブリッシャーの外部データを組み合わせることで、より豊富でコンテキストドリブンなインサイトを引き出すことができます。

すでにSnowflakeをAIデータクラウドとして信頼している金融サービス業界の数百社のお客様に、このローンチはAI戦略を成功に導くためのビルディングブロックを提供します。

すべてのエンタープライズデータをAI-readyにする

金融企業は、非構造化データやマルチモーダルデータなどのデータタイプを簡単に取り込んでAI-readyなデータに変換できるようになりました。

非構造化データの取り込み：Snowflake Openflowは、オープンソースのApache Nifiを基盤としています。Cortex AISQLの解析機能と前処理機能と組み合わせることで、データの取り込みが合理化され、チームは顧客ドキュメント、コールセンターのトランスクリプト、請求レポートなど、従来サイロ化していた環境間でのデータ移動を簡単に行えるようになります。
非構造化データ変換：Cortex AISQLは、AI特徴量をSQL関数に直接埋め込み、データアナリストが非構造化データを簡単に処理して変換できるようにします。たとえば、ウェルスマネジメントプラットフォームでは、Cortex AISQLを使用して決算通話のテキスト化（パブリックプレビュー中）、何千ものアナリストレポートの要約、市場のムード分析をリアルタイムに実行できます。これにより、手作業の時間が数秒に短縮されます。
AI-readyのサードパーティデータアクセス：金融サービス業界のプロフェッショナルは、AIエージェントのコンテキストを組織の枠を超えて拡張できます。Sharing of セマンティックビューの共有とCortexナレッジ拡張は、Snowflakeマーケットプレイスを通じてAI-readyなサードパーティデータへのセキュアなアクセスを促進します。たとえば、保険引受人はCotalityのOwner Transferデータセットを活用して請求管理ワークフローを合理化できます。

最先端のLLMのセキュアなデータ移動

Snowflakeでは、機密データを外部モデルに移動するのではなく、Anthropic、OpenAI、Mistral、Metaなどの高性能で最先端のLLMをSnowflakeのセキュアな環境に直接移動できます。このアプローチは、データセキュリティとガバナンスを維持し、データエグレスのコストを削減し、スケーラブルなコンピュートを提供することで、より高速で信頼性の高いインサイトをもたらします。

自動化と効率化のためのエージェント型AIの活用

エージェント型AIシステムは、人間の介入を最小限に抑えながら、自律的に複数のステップのタスクを推論、計画、実行できます。この機能は、これまでコストのかかる複雑なエンドツーエンドのワークフローを自動化しようとしている金融サービス企業にとって不可欠です。

Cortex Agents：現在、パブリックプレビュー中のCortex Agentsは、構造化データソースと非構造化データソースをオーケストレーションして正確なインサイトを提供します。複雑なクエリを分解して関連データを取得し、より正確な回答を生成することで、すべてのステップで効率とガバナンスが実現します。
データサイエンスエージェント：この自律型エージェントは、エージェント型AIを予測可能性MLにもたらします。データサイエンスエージェントは、シンプルな自然言語プロンプトを使用してモデリングの問題をデータ分析からトレーニングまで個別のステップに分解し、検証済みのモデリングパイプラインを提供します。これにより、金融チームは信用リスクや不正検知などのタスクのモデルを数分で構築できるようになり、開発が加速して戦略に集中できるようになりました。

エージェント、API、アプリでビジネスユーザーにインサイトを展開

金融サービス業界にAIを組み込むには、テクノロジーがビジネスを深く理解し、信頼とセキュリティを維持しながら誰もがAIにアクセスできるようにするという、二重のアプローチが必要です。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMをデータ、API、サービスと統合するための標準化された方法を提供します。最近発表されたSnowflakeのマネージドMCPサーバー（パブリックプレビュー中）により、企業はコネクテッドで相互運用可能なAIを実現できます。これにより、お客様はCortex AnalystやCortex SearchなどのSnowflake AI機能を外部エージェントに接続できるため、アプリケーションアーキテクチャが簡素化し、カスタム統合が不要になります。その一例が、Claude for Financial Services内でCortex AIを統合するというAnthropicとの発表です。

さらに、同じくパブリックプレビュー中のSnowflake Intelligenceは、ビジネスユーザーがコードを記述せずにデータからインサイトに移行できる、統合された対話型インターフェイスを提供します。インテリジェントなデータエージェントにより、以下が統合されます。

AnthropicとOpenAIによる最先端のLLM
Snowflake環境内の構造化データと非構造化データ
サードパーティベンダーからのデータ（AP通信のニュースなど）
PDFやExcelなどのさまざまなファイルタイプ
Cortex AnalystとCortex Searchによるクラス最高レベルのデータ検索エンジン
エンタープライズクラスのセキュリティとガバナンスを実現

Snowflake MCPサーバーとSnowflake Intelligenceを組み合わせることで、構造化テーブルから非構造化ドキュメント、サードパーティツールやアプリケーション、社内エンタープライズシステムまで、組織のすべての情報を統一、統合して、お客様は自然言語でドメイン固有の複雑な質問を行えます。最終的に、Snowflakeを使用することで、お客様は以下のようなビジネスクリティカルなユースケースを実現できます。

ポートフォリオマネージャーは、収益コールのトランスクリプト、ニュース、企業ファンダメンタルズなどの市場データから抽出したアナリティクスに基づいて投資のアイデアを生成します。
モーゲージバンカーは、融資書類、物件データ、金融データ、顧客コミュニケーションからのリスクインテリジェンスに基づいて、情報に基づいた融資意思決定を行います。
保険引受人がAI生成のリスクサマリーに基づいてリスク評価を行います。

AIオブザーバビリティ、ガバナンス、セキュリティ機能による信頼性の確保

金融サービスでは、国民の信頼と規制の監視が最優先です。AIオブザーバビリティツールは、モデルのドリフトやデータ品質の問題を継続的に監視することで、チームがAIアプリケーションの信頼性と透明性を高めます。

リスク軽減：オブザーバビリティツールは、モデルのずれを監視するのに役立ちます。これにより、不正検知やクレジットスコアリングなどの重要なタスクにおいて、不正確かどうかの意思決定を実施する場合があります。
説明可能性と透明性：オブザーバビリティは、AIで支援された意思決定を正当化するために必要な監査証跡を提供します。
運用のレジリエンス：リアルタイムの異常検知により、システムの信頼性と効率性が確保され、ダウンタイムを短縮します。

ロールベースのアクセス制御からエンドツーエンドのAIオブザーバビリティまで、SnowflakeはデータとAIの両方にエンタープライズ対応のセキュリティ機能とガバナンス機能を提供します。

まとめ

金融業界におけるAI競争は、モデルだけでは勝ち目はありません。モデルとエンタープライズデータをシームレスに統合することで、競争に勝つことができます。Snowflakeは、構造化データと非構造化データを統合し、アクション可能な深いインサイトをもたらす包括的なAIソリューションを提供します。接続性、信頼性、ガバナンスの基盤を提供するSnowflake MCPサーバーにより、金融機関は真のビジネスインパクトを推進できます。

Snowflake AIは、エンタープライズデータとエージェント型AIの融合により、金融サービス業界の可能性を再定義します。パーソナライズされたデモをリクエストするか、Snowflakeのセールスチームにご相談ください。エージェント型AIを使用して金融サービスのビジネスを加速させる方法をご紹介します。