概要

LSEGはOpenAIを自社のグローバルデータプラットフォームと組み合わせ、インサイト、イノベーション、そして市場投入までの時間を短縮しています。

Contact sales
Products: ChatGPT, API
Company size: Enterprise
Region: Global
Industry: Finance
製品リリースサイクル: ~2 weeks（以前は ~6 months）
顧客から本番展開まで: ~4 weeks

複雑なデータエコシステム全体へのインサイトのスケール

London Stock Exchange Group（LSEG）は金融市場の中核に位置するグローバルな金融市場インフラ兼データプロバイダーで、約190市場に対して40,000を超える顧客と400,000のエンドユーザーを支援しています。これまでLSEGは金融モデルと分析を支えるためにAIと機械学習へ多額の投資を行ってきましたが、生成型AIの登場は根本的に新しい機会をもたらしました。単にシステムを改善するだけでなく、人々がデータと対話して洞察を得て、意思決定するやり方を変革する可能性です。

「AIは一段の変化です。しかし、本当の変革は問題の解き方自体を再考するときに訪れます。単に実行方法を変えるだけではありません。」

— Emily Prince, Group Head of Enterprise AI, LSEG

ロールアウトの内側

LSEGは生成型AIに対し、現実の課題から始め、責任を持ってスケールするという明確な戦略で取り組みました。モデルの品質、エンタープライズ対応力、顧客需要との整合性を基準にOpenAIを選定。多くのLSEGクライアントがすでにChatGPTを利用していたため、LSEGの信頼できるデータを既存のワークフローに直接組み込む自然な機会が生まれました。

「それが自然なパートナーシップを生みました。社内の運用を改善すると同時に、顧客が普段使っている環境で当社データを利用できるようにできるのです。」

— Max Grigoryev, Group Director for AI Products

LSEGはChatGPT EnterpriseとOpenAI APIsを組織全体にデプロイし、数週間で数千人の従業員が利用可能になりました。プロダクト、エンジニアリング、リサーチ、オペレーションの各チームが、レポート作成、マーケットデータの要約、プロダクトのプロトタイピング、内部ワークフローの効率化にAIを活用し始めています。

アナリストは大量の金融・マーケット情報をChatGPTで要約し、初期調査に費やす時間を短縮、洞察生成を加速。
プロダクトチームはAIで機能を迅速にプロトタイプし、ビジネスチームは顧客向けコミュニケーションやドキュメント作成を効率化。

同時に、LSEGは導入段階からガバナンスを組み込みました。モデル評価フレームワーク、重要な出力に対する人間を介したレビュー、厳格なデータプライバシーとセキュリティ管理などが含まれます。

「人を制限することを考えているわけではありません。人々がより速く動けるようにしつつ、すべてが安全かつコンプライアンスに沿うようにするのです。」

— Max Grigoryev

導入は草の根的な熱意によって急速に拡大しました。初期ユーザーが即座に価値を示したことで、チームや地域全体に勢いが広がりました。

「かつてはプロジェクトに9か月かかると期待されていたところが、今では数週間や数日で結果を期待するようになりました。このマインドセットの変化は深いものがあります。」

— Max Grigoryev

主な成果（Results at a glance）

製品リリースサイクルを3–6か月から2週間へ短縮
数週間で数千人の従業員を利用可能に
顧客向けデリバリーをリクエストから本番展開まで約4週間へ短縮
アナリスト生産性の向上（リサーチと要約の高速化）
機能横断的なコラボレーションの改善（情報フローの加速）
イノベーション速度の向上（アイデアが数時間でコンセプトからプロトタイプへ）

「従来は規制、コンプライアンス、法務、サイバーセキュリティ、デリバリー要件のために市場投入までに3〜6か月かかることが多かった。今では、多くのAI適合プロダクトが2週間のリリースサイクルにあります。」

— Max Grigoryev

Emily Princeは、ChatGPTにより高品質な出力で時間節約が明確になったと報告しています。

「ChatGPTで変わったのは、ベストプラクティスをより簡単にスケールでき、タスクをより速く完了でき、かつ我々が重視する基準やスキルを組み込めることです。それは効率だけでなく、人々が創造的に問題解決する方法の飛躍的な変化です。」

— Emily Prince

リーダーシップの教訓

ワークフローを再設計する（単なるタスク改善ではなくプロセス全体を見直す）
早期かつ広範な有効化（スケールでのアクセスが学習と採用を加速）
速度と信頼の両立（強力なガバナンスがより速く安全なイノベーションを可能にする）
実験を許容する（従業員に探索を信頼して任せることでイノベーションが生まれる）
極端を避ける（最も効果的なAIアプローチは慎重で説明責任ある導入）

「最も影響力のある人々は単にAIを使っているだけでなく、働き方自体に挑戦しているのです。」

— Emily Prince

実務的なヒント

ハイインパクトかつ低リスクのユースケースから始める：LSEGにとってガバナンスは安全にスケールする上で重要でした。
早期導入者を支援する：価値が即座に見えると採用が加速する。
トレーニングと有効化に投資する：最良のユースケースはユーザー自身から生まれることが多い。
成果に厳格であること：スケールする前に成功の定義を明確にしておく。

次の一手

LSEGは個々の生産性向上を超え、ワークフローレベルでより深く埋め込まれたAIアプリケーションへ拡張しています。研究プロセス、製品開発、クライアント向けソリューションにAIを直接統合することが含まれます。重要な焦点の一つは、OpenAIモデルをLSEGの信頼できるデータと組み合わせることで、Model Context Protocolのようなシステムを通じて顧客がAIワークフロー内で正確で検証可能な情報にアクセスできるようにすることです。

「お客様は時間から洞察への速度、より正確な意思決定を重視しています。それを我々は可能にしているのです。」

— Max Grigoryev

今後LSEGが最も大きな機会と見るのはスケールです。27,000人の従業員が自信を持ってAIを活用することで生まれる集合的な力は並外れたものになり得ます。

「27,000人の従業員がAIに自信を持って取り組むことを想像してください。可能性は非常に大きいです。既に強い成果が見え始めており、さらに多くが待っています。」

— Emily Prince

From data to decisions: how LSEG is scaling trusted AI

要約

Summary

Key Points

Takeaway for Engineers

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