Chatham Financial が OpenAI モデルを活用して資本市場のワークフローを自動化
TL;DR
Chatham Financial は、OpenAI の Codex および GPT‑5.6 モデルを活用して取引検証のワークフローを自動化し、新規の資本市場オペレーティングシステムである Chatham Onyx を構築することで、手動レビュー時間を約 30 分から 4 分未満に短縮し、企業全体で監査可能な AI アシストツールを実現しました。
Codex を用いた取引検証の再設計
成果: Process Zero プロジェクトにより、必須の入力、人的判断のポイント、AI の支援に焦点を当てた取引検証ワークフローが再構築されました。 実装: Codex を使用して、取引の証拠を自動収集し、主要な条項を比較し、不一致をマークするアプリケーションが開発されました。 結果: 初期の測定結果では、レビュー時間は約 30 分から 4 分未満に短縮され、監査可能性も維持されています。 今後のステップ: 当社はこのアプリケーションをより多くの取引タイプに拡張し、自動化をさらに進める予定です。すべての段階で経験豊富なレビュアーとの比較によるパフォーマンス検証を継続します。
「初期の測定では、アプリケーションによりレビュー時間が約 30 分から 4 分未満に短縮されました。それ以上に重要なのは、自動化を拡大する前に、実際の取引と経験豊富なレビュアーとの比較を通じてそのパフォーマンスを検証している点です。」 – Alex Nordlinger, Chatham の AI 咨問部門共同責任者
OpenAI を活用した従業員が開発するアプリケーションのスケーリング
成果: 従業員は現在、ChatGPT と Codex を研究、分析、ドラフト作成、ソフトウェア開発に日常的に活用しており、社内専門知識を顧客向けの AI ツールに変換しています。 プラットフォーム: Chatham Vibes は社内向けの低コードプラットフォームで、デフォルトでは GPT‑5.6 Terra 上でアプリケーションが実行され、各アプリケーションの設定で GPT‑5.6 Sol へのオプションアップグレードが可能です。 利用事例: アプリケーションは満期キャップ取引のレビュー自動化、価格見積もりワークブックの生成、固定利回りレートシートの作成、ヘッジダッシュボードの構築、取引確認書のレビューを自動化しています。 人的役割: アドバイザーは市場の文脈を提供し、判断を下し、どの AI 生成出力が顧客に届くかを決定します。
「私たちは AI をあらゆるプロセスをより速く実行する手段としてだけ捉えていません。OpenAI を活用することで、望ましい成果から始め、判断が必要なポイントを特定し、現在利用可能な能力を最大限に活かして最適な方法でそれを実現できます。」 – Matt Henry, Chatham Financial CEO
Codex と OpenAI モデルを用いた Chatham Onyx の構築
成果: Onyx は、統制された環境で資産、債務、デリバティブのデータを統合し、トレーサビリティを失うことなく AI を適用できるようにしました。 開発ワークフロー: Codex は計画、コーディング、テスト、ドキュメント作成、レビューの各段階でチームを支援し、正確性、セキュリティ、責任の保持を維持しながら機能の提供を加速しています。 モデルスタック: プラットフォームは、シンプルな分析や非本番テストにはコスト効率の高いモデル（GPT‑5.4、GPT‑4.1）を割り当て、複雑で高精度を要するタスクには GPT‑5.6 Sol/Terra を使用しています。 例の機能 – ChatFIN: 歴史的な市場パターンを要約し、ポートフォリオ構成を説明し、債務、デリバティブ、リースに関連する法的文書にリンクします。
「Codex は、私たちのチームが製品のビジョンを実用的な機能に迅速に変換するのを助けていますが、正確性、セキュリティ、責任の保持という基準は変わっていません。」 – John DeGuenther, Chatham Financial CTO
専門的作業のための余力を創出する
成果: 構造化された比較、証拠の整理、例外の特定を自動化することで、OpenAI モデルはアドバイザーが解釈、複雑なケース管理、顧客対応に集中できる余力を生み出しています。 今後のロードマップ: 取引検証の自動化を他の製品に拡張し、Vibes で構築されたアプリケーションの改良を継続し、Codex を用いて Onyx の新たな機能を実現する予定です。
「私たちの制約は専門知識ではなく、専門知識を発揮できるまでに専門家が費やす時間です。OpenAI は、その時間を取り戻すのを助け、さらに進んでいくほど、専門家が顧客にとって最も価値を生む場所で判断を下せる時間が増えます。」 – Mike Noonan, Chatham Financial 共同最高運営責任者
資本市場業界へのインパクト
スピードと監査可能性: 手動レビュー時間の大幅な短縮は、トレーサビリティを損なうことなく、AI がコンプライアンス重視のプロセスを加速できることを示しています。 ガバナンスモデル: Chatham の Process Zero フレームワーク（最小限の入力、判断のポイント、AI の役割の定義）は、規制対応 AI の導入を検討する他の企業にとって再現可能なブループリントを提供しています。 モデル選定戦略: コスト効率の高いモデルに簡単なタスクを割り当てつつ、最新で最も正確なモデルを高インパクトな作業に限定する戦略は、大規模な LLM のコスト管理における現実的なアプローチを示しています。
これらの進展は、AI を活用した資本市場プラットフォームが、運用効率と規制機関および顧客が求める厳格な監視を両立できることを示唆しています。