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ChatGPTやその基盤となる大規模言語モデルを活用した生成AIは、近年、金融分野においても着実に普及し、さまざまな業務で活用されています。特に、データ分析やレポート作成、投資支援、融資判断などの分野で大きな役割を果たしており、業務の自動化や効率化、精度向上に寄与しています。海外では、ブルームバーグが金融データを学習させた大規模言語モデル「ブルームバーグGPT」を開発し、500億ものパラメータを持つこのモデルを活用することで、個別企業の株価や時価総額に関する情報をタイムリーかつ正確に提供することが可能となっています。従来の金融データ分析システムと比較して、自然言語処理能力が飛躍的に向上しており、複雑な金融情報をより直感的に取得できることが特徴です。これにより、金融アナリストや投資家は必要な情報を短時間で得ることができ、迅速な意思決定を支援するツールとしての価値が高まっています。一方、日本においても、銀行や証券業界を中心に生成AIの活用が進んでおり、特に融資判断関連業務においては、生成AIが審議書作成の自動化を実現しています。具体的には、事前にテンプレート化されている融資審議書に対して、適切なプロンプトと融資対象企業の名称や事業状況を入力することで、AIが自動的に必要な内容を埋め、短時間で文書を完成させることが可能となります。これにより、従来は担当者が時間をかけて作成していた融資審議書の作成負担が大幅に軽減されるとともに、ヒューマンエラーの削減や書類の標準化が進むことが期待されています。また、証券業界では、楽天証券がオープンAIと提携し、「投資AIアシスタント」を提供しています。このAIアシスタントは、投資の基礎知識に関する質問に対して人間のように応答するロボットアドバイザーの役割を果たし、投資初心者から経験者まで幅広いユーザーの投資判断を支援しています。従来のロボアドバイザーは、主にポートフォリオ提案や資産運用計画の自動化に特化していましたが、生成AIを活用することで、より自然な対話形式での投資相談が可能となり、ユーザーの理解度やニーズに応じた柔軟なアドバイスを提供できるようになっています。さらに、上場企業が発行する有価証券報告書を活用したサービスも増えており、AIが有価証券報告書を解析することで、個別企業の経営方針や経営課題、業界動向を分析・抽出することが可能となっています。この技術は、投資家や金融機関にとって有益な情報を効率的に取得する手段となり、リスク管理や投資判断の高度化に貢献しています。また、企業のIR（投資家向け広報）業務においても生成AIの活用が進んでおり、株主総会の想定問答の自動生成といった用途にも応用されています。株主総会では、株主からのさまざまな質問が想定されるため、企業側は事前に回答を準備する必要がありますが、AIが過去の質問や企業の業績データを学習し、適切な想定問答を生成することで、担当者の負担を軽減し、より正確で一貫性のある回答を提供できるようになります。さらに、AIは市場動向や競合分析にも活用されており、金融機関や企業が競争優位性を確保するための戦略立案を支援する役割を果たしています。例えば、ニュース記事やSNSの投稿を解析し、市場のセンチメントをリアルタイムで把握することで、投資判断の補助情報を提供することが可能となります。また、生成AIはリスク管理の分野でも活用されており、不正取引の検知や信用リスクの評価といった業務をサポートしています。AIは過去の取引データや経済指標を分析し、不審な取引パターンを自動的に検出することで、金融機関のコンプライアンス業務を強化し、金融犯罪の防止に貢献しています。このように、生成AIは金融業界において多様な用途で活用されており、業務効率化、リスク管理の高度化、意思決定の迅速化といった観点から、その導入がますます進んでいます。今後も、技術の進化とともに生成AIの適用範囲は拡大し、金融業界における新たな価値創造の可能性が広がることが期待されています。