ゴールドマン・サックスのセキュアAIプラットフォーム：ファイアウォール内LLM展開とその影響

ゴールドマン・サックスは、社内人工知能プラットフォーム「GS AIプラットフォーム」の展開に成功しました。これは、この金融大手による先進技術の導入における重要な一歩です。全社的な生産性向上を目指すこの取り組みは、厳格なセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの管理を最優先しており、他の高度に規制された業界にとって前例となるものです。

GS AIプラットフォームの核となるのは、ゴールドマン・サックスの堅牢なファイアウォールの内側で完全に動作することです。OpenAIのGPT-4、GoogleのGemini、MetaのLlama、AnthropicのClaudeといった大規模言語モデル群と、独自の内部モデルをホスティングしています。従業員は、一般公開されているAIツールと同様のシンプルなチャットインターフェースを通じてこれらの機能にアクセスでき、新しい会話を開始したり、最新のモデルを活用したりできます。プラットフォームの柔軟なアーキテクチャは、マルチモデルのオーケストレーションをサポートしており、コード要求や文書要約などのタスクを、ユーザーが再トレーニングすることなく、最も適切なモデルにインテリジェントにルーティングします。このアプローチにより、多様なユースケースで高品質な結果が保証され、モデルのシームレスな切り替えが可能になります。

プラットフォーム設計の要は、厳格なセキュリティとコンプライアンスのフレームワークです。すべてのAIインタラクションは、プロンプトフィルタリング、データ匿名化、ポリシーチェックを適用するセキュアなコンプライアンスゲートウェイを通過します。これにより、機密情報がモデルに送信されるのを防ぎ、出力が企業および規制ルールに準拠していることを保証します。任意のモデルAPIへのデータ転送は暗号化され、機密性の高いプロンプトや応答はシステム内でマスクされます。プラットフォームは、すべてのAIインタラクションの包括的な監査証跡を維持し、コンプライアンスチームに、交換された情報、使用されたモデル、ユーザーIDの詳細な記録を提供します。特定のモデルやデータベースへのアクセスは、従業員の役割、部署、ユースケースに基づいて厳密に管理され、トークンレベルのフィルタリングは、クライアント名や口座番号などの機密データを処理前に削除または置換するためにすべてのプロンプトを分析し、データ漏洩を防ぎ、許可されていないコンテンツをブロックします。

プラットフォームの最も初期かつ影響力のあるアプリケーションの1つは、ソフトウェア開発者の支援です。ゴールドマン・サックスは、AIコーディングアシスタントをVS CodeやJetBrainsなどの一般的な統合開発環境（IDE）に直接統合しました。これらのAIツールは、リアルタイムのコード提案、補完、説明を提供し、バグ修正の提案、言語間のコード翻訳、ボイラープレートコードやテストケースの生成なども可能です。安全性を確保するため、AIによって生成されたすべてのコードはサンドボックス化され、デプロイ前に同社の標準的なコードレビュープロセスと自動テストパイプラインにかけられ、人間の監視と品質管理を保証しています。同社はまた、MicrosoftとGoogleの両方のコードモデルを社内で提供しており、冗長性を提供し、パフォーマンス比較を可能にしています。

既成のソリューションに加えて、ゴールドマン・サックスは内部ユースケース向けにモデルを広範囲にカスタマイズおよびファインチューニングしています。重要な側面は、金融テキスト、コードリポジトリ、研究アーカイブを含むゴールドマンの膨大なプロプライエタリデータをAIモデルに供給することです。これにより、AIの知識は同社の特定のコンテキストに基づいています。オープンソースモデルと内部モデルはこれらのデータでトレーニングされ、出力が内部標準、略語、および歴史的コンテキストに合致することを保証します。このシステムは、検索拡張生成（RAG）も活用しており、AIがリアルタイムで関連する内部文書をプルして、正確でソースに裏付けられた情報でクエリに答えることができます。さらに、「バンカーコパイロット」や「リサーチアシスタント」のような専門的なバリアントは部門固有のニーズに合わせて調整され、マルチサイズモデル戦略では、より大きく複雑なモデルを真に困難な問題のために予約し、より小さく高速なモデルをより単純なタスクのために使用します。

GS AIプラットフォームの組織への影響は甚大でした。開発者は、コーディングサイクルが20%以上高速化し、リリース後のバグが15%減少したと報告しています。IPO文書のドラフト作成などのタスクに必要な時間は、AIが約95%の作業を処理することで、数週間から数分へと劇的に短縮されました。文書翻訳や規制比較は、かつて数時間かかっていた作業が、今ではわずか数秒で完了します。2025年6月に46,500人以上の従業員に広くリリースされて以来、プラットフォームは50%以上の導入率を達成しており、2026年までに100%の利用を目指しています。この成功は、各事業部門の「AIチャンピオン」、トレーニングワークショップ、CEOのデビッド・ソロモン氏やCIOのマルコ・アルジェンティ氏を含む経営陣からの明確なメッセージ（AIは仕事を増強するものであり、置き換えるものではない）といった堅牢な変更管理に起因しています。新入社員もAIを家庭教師として活用し、複雑なコードベースや内部プロセスへのオンボーディングを加速させています。

今後、ゴールドマン・サックスは、Cognitionが開発した自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のパイロット運用を進めています。既存のAIアシスタントが段階的な指示を必要とするのに対し、Devinは高レベルの目標を受け取り、計画を立て、コードを書き、テストし、レビューのためにソリューションを提示することができます。このパイロットは、レガシーコードの更新やシステムの移行といった魅力の低いタスクの自動化に焦点を当てており、現在のAIツールと比較して生産性を3倍または4倍に向上させることで、バックログを解消し、デリバリーを加速させることを目指しています。この試用は、ゴールドマンの厳格なコンプライアンスフレームワーク内でDevinが動作できるかどうかの重要なテストでもあり、将来的にGS AIプラットフォームに統合される可能性があり、従業員が複雑なタスクを自律的に完了させるために委任できるようになります。

ゴールドマン・サックスのAI戦略は、規制業界の最高情報責任者にとって説得力のあるケーススタディを提供します。これは、綿密なアーキテクチャと堅牢な管理があれば、金融のような機密性の高い分野でも、セキュリティやコンプライアンスを損なうことなく、生成AIを効果的に活用してルーチンワークを自動化し、洞察を発掘し、意思決定を強化できることを示しています。同社の「ファイアウォールの内側」アプローチにより、全従業員が高度なAIモデルにアクセスできるようになり、AIが強力なパートナーと見なされる協調的な考え方が育まれ、銀行の業務プロセスを再定義する準備が整っています。