【30秒要約】今回のポイント
- BNY（旧メロン銀行）が独自AI基盤で125以上の業務を自動化。
- 資産運用の事務、不正検知、顧客対応など全方位で実用化に成功。
- 「ツール導入」は終わり。自社データ基盤を構築するフェーズへ。
結局、何が変わるのか？（事実）
世界最大級の資産保管銀行であるBNY（バンク・オブ・ニューヨーク・メロン）が、驚異的な成果を発表しました。
彼らは2年前から独自AIプラットフォーム「Eliza（イライザ）」を構築。現在、すでに125ものAIソリューションが現場で稼働しています。
対象は、複雑なトレード処理（＝売買の事務手続き）から不正検知、富裕層向けの提案書作成まで多岐にわたります。
特筆すべきは、特定のAIに依存していない点です。OpenAI、Google、Anthropicの最新モデルを、自社の巨大なデータ（＝約9,000兆円の預かり資産データ）と組み合わせ、「自社専用の脳」として運用しています。
関連記事：9000兆円銀行が挑むAI基盤。個別ツール導入のROIは既に終わった
導入メリットとリスク（比較表）
| 比較項目 | 従来のSaaS導入 | BNY型プラットフォーム |
|---|---|---|
| 拡張性 | ツールごとに契約が必要 | 1基盤で100以上の用途 |
| データ安全性 | 外部SaaSにデータが分散 | 自社基盤内で完結 |
| コスト効率 | 利用人数×月額で増大 | 開発後は追加コスト微増 |
| 投資判断 | ROI（費用対効果）が不透明 | 業務全般の工数削減に直結 |
私たちの生存戦略（今すべき行動）
「どのAIツールを入れるか？」という議論は、もはや周回遅れです。
エグゼクティブが今すぐ下すべき決断は、「社内データを一箇所に集め、AIがいつでも参照できる基盤を作ること」です。BNYのように、自社の強みである「データ」をAIに食わせることでしか、他社との差別化はできません。
まずは、現場の細かいツール予算を凍結し、全社共通のAI基盤（＝AI OS）の構築に投資を集中させてください。
こうした最新の設計思想を理解し、組織に導入できる人材の育成も急務です。
ChatGPTなどの生成AIを学び仕事に活かす！「DMM 生成AI CAMP」
DMM 生成AI CAMP
明日から意識すべき3つの基準
- 個別最適を捨てる：部署ごとのAIツール導入はゴミ箱へ。
- データの純度を上げる：AIに読み込ませるデータの整備を最優先にする。
- マルチモデル活用：「ChatGPTだけ」ではなく、用途でAIを使い分ける設計にする。
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