ウォールストリートのワークフローが、Claudeによって再構築された。

記事執筆者、出典：新智元

5月5日、ニューヨーク。

Anthropic CEOのDario AmodeiがJPMorgan CEOのJamie Dimonと同席したこの光景は、Anthropicがウォールストリートの核心圈に入り込んだことを示唆している。

Anthropic CEOのダリオ・アモデイ（右）とJPMorgan CEOのジェイミー・ディモン（左）がニューヨークで共に登壇

同じ日、Anthropicは金融サービス向けのエージェントキットをリリースしました：10のデプロイ可能なワークフロー参照アーキテクチャ、Moody's MCPアプリ（6億社をカバー）、8つの新規データコネクター。

同時に、Excel、PowerPoint、Wordのプラグインが正式にリリースされ、Outlookプラグインも間もなく追加されます。

ルーピング準備からコンプライアンススクリーニングまでの完全なワークフローをカバーする10のファイナンシャルエージェントテンプレート：

デッキ資料の作成、顧客ミーティング前の簡報準備、財務諸表の読み込みとモデル更新、業界調査、評価ロジックのレビュー、総勘定元帳の照合、月末締めの完了、財務諸表の一貫性の確認。

これらのタスクは、金融機関が四半期ごとに繰り返し実行するコアなワークフローです。

同じ日、Vals AIの金融ベンチマークFinance Agent v1.1において、Claude Opus 4.7が64.37%の正確性で1位となりました。

Anthropicの開示によると、金融はテクノロジーに次いで、同社の第二大収益源となっており、上位50社の顧客の40％が金融機関である。

Anthropicが一気に10枚の切り札を披露

フロントからバックエンドまで

今回リリースされた10のエージェントは、いずれも単なるプロンプトではなく、Anthropicは各テンプレートの構造を3つの要素に分解しました：

スキル（タスク指示と分野知識）

コネクター（外部データをリアルタイムで接続する認可されたチャネル）

サブエージェント（特定のサブタスクのために個別に呼び出される補助モデル）

ロードショーのテンプレート構築を例に挙げると、理論上のワークフローは以下の通りです：

あなたがターゲット顧客リストを渡すと、它は類似企業の比較表を作成し、Excelに財務モデルを構築し、PowerPointにプレゼンテーション資料を起草し、Outlookにカバレッジレターを準備して、あなたの返信を待つ。

全体のチェーンは、あなたが途中で背景を説明する必要がなく、アプリ間で自動的に連携され、まるで休むことのないバックエンドシステムのようです。

そのデプロイ方法は二通りあります。

一つは、CoworkまたはClaude Codeのプラグインとして、アナリストのデスクトップで動作し、人が常に立ち会って随时対応できるようにする方法です。

もう一つは、Claudeプラットフォーム上で託送エージェントとして自律的に動作し、数時間にわたるディールクローズや一夜の決算をこなすことができます。

Managed Agentsは、金融機関のエンジニアチームが半年かけて構築すべきだった長セッション、ツール単位の権限、管理された資格情報ライブラリ、およびClaude Console内での完全な監査ログを備えています。

10のテンプレートと2つのデプロイメント形态により、金融機関が従来数ヶ月かけてエンジニアリングしていたエージェントワークフローが、数日で実装可能になります。

しかしAnthropicはGitHubリポジトリで次のように警告しています：

これらのエージェントは取引を実行せず、顧客の登録を承認せず、帳簿を処理せず、投資アドバイスを提供しません。すべての出力は、専門家による確認を経てから使用してください。

ClaudeがExcel、PowerPoint、Wordに対応しました

アナリストのデスクがリニューアルされました

二番目のラインはアプリケーション層のエントリポイント：Microsoft 365をターゲットにしています。

Excel/PowerPoint/Wordアドインはすべて利用可能で、Outlookアドインはまもなくリリースされます。

各アプリケーションでClaudeが何ができるかは、Anthropicによって明確に定義されています。

Excelで、Claudeは規制申告書とリアルタイムデータストリームから財務モデルを構築し、ワークブック間で式を確認し、感度分析を実行できます。

PowerPointで、Claudeがデッキを作成し、底層の数字が変わると、スライドが自動で更新されます。

Wordで、Claudeが会社の独自テンプレートに信用メモを修正します。

Outlookで、Claudeがチーフ・オブ・スタッフとして、受信トレイの優先順位を付け、会議をスケジュールし、あなたの口調で返信を起草します。

四つ組みの他に、より重要なのは、コンテキストが4つのアプリ間で自動的に引き継がれることです。

アナリストがExcelで作成したモデルをPowerPointに移す際、再度説明する必要はない。知識とコンテキストは特定のソフトウェアに閉じ込められず、タスクと共に移動する。

この継承により、金融ワークフローの粒度が「アプリケーション」から「タスク」に切り替えられました。

元々、完全な顧客分析はExcelで計算し、PowerPointで図を作成し、Wordで文書を作成し、Outlookで送信する必要があり、ソフトウェアを切り替えるたびにコンテキストを再構成しなければならなかった。

現在、Claudeが4つのソフトウェアを「一つの生産ラインに結合」しました。

Claude Coworkには、Dispatchという追加の機能もあります。

アナリストは、文字または音声で、どこからでもClaudeにタスクを割り当てることができます。アナリストが席を外している間、Claudeはローカルファイルの処理を継続し、アナリストが戻ってきたときには、結果が審査待機の状態で準備されています。

この接続の意義は、機能そのものよりも重要です。

Microsoft 365は、ウォールストリートの金融機関で最も一般的な生産性スタックの一つです。

AgentをOffice四つ組に接続することで、金融機関はITチームによる階層を超えた移行を待たずに実装できます。Agentは新しいワークステーションへの切り替えを必要とせず、既存のワークステーションに自然に統合されます。

アナリストにとって、ブラウザを開いてプロンプトを貼り付け、その結果をまたExcelに貼り付けるという従来の作業スタイルは、もう過去のものになりつつある。

6億の企業データをClaudeに投入し、金融データエコシステムが接続された

3番目のラインはデータ層のエントリーポイントです。

同じ日、Moody'sはMCPアプリを通じて、自社の信用評価およびコンプライアンスデータフローをClaudeの作業環境に接続したと発表しました。

このデータストリームの規模は、6億社以上の公開および非公開企業の情報、および20億件の所有関係です。

これは何を意味しますか？

信用分析を行うエージェントは、現在、理論上、Moodyデータベースから信用・リスクデータ、株式の実質所有関係、およびコンプライアンス関連のリスクマーカーをすべてClaudeのインターフェースを離れる必要なく照会できます。

今回追加されたコネクターは、Dun&Bradstreet、IBISWorld、Third Bridge、Guidepointです。

それ以前に、FactSet、PitchBook、LSEG、Morningstar、S&P Capital IQが既に導入されています。

金融データプラットフォームは、「端末サブスクリプションビジネス」からエージェントのツール層へと変化しています。

Moody'sのMCPアプリ/サーバーは、オープンなModel Context Protocol標準に基づいており、Claudeに専属的に制限されていません。

金融データエコシステムはかつて、数十のターミナルと数十のAPIに分散しており、それぞれが独自のログイン、独自の権限モデル、独自のクエリ構文を採用していた。

MCPというオープンプロトコルは、分散されたデータ層を一つの統合されたエージェントツール層に統合しています。エンド層とAPI層の上に、第三のエージェントツール層が形成されつつあります。

これはAnthropicが賭けているロジックでもある：この層を最初に標準仕様にした者が、次の10年間の金融データの入口を手に入れる。

Anthropicが進出したのは赤海である

ウォールストリートのAI分野は、もはや空地ではない。

JPMorgan、Goldman Sachs、Morgan Stanleyの三大行は、研究要約からコード生成まで幅広い業務でAIアシスタントを内部で稼働させている。

Rogoは、元投資銀行家が設立したAI金融スタートアップで、評価額は20億ドルに達し、250社以上の機関クライアントをサービスしている。ロードショー資料、研究レポート、財務モデルの作成も可能である。

Hebbiaは大規模なデータセット上で並列クエリを実行し、同時に数百のファイルのクロスマッチを処理します。

RogoのCEO、ラフル・レクヒはリリース当日に述べました：

当社のツールは特定のモデルに依存しません。ベースモデルが強ければ強いほど、当社が実現できることが増えるため、競争は当社にとって有利です。

Rekhiは、Anthropicの参入を競合ではなく加速剤と位置づけた。

しかし、ここには些細な点があります。

Anthropicはこのリリースで、数段ごとに「人間の関与」「監査ログ」「アクセス制御」「専門家による確認」を強調しています。

金融業の一部のプロセス、たとえば署名などにおける確認と責任は、関連する規制が整備されるまで、AIは人間の意思決定を補助する必要があります。

EYアメリカズのフィンテックコンサルティング責任者であるスコット・ケイパーは、Business Insiderに対して、将来的な差別化競争は「ドメインデータ、ワークフロー設計、コントロールレイヤー」に集中すると述べ、モデルのスコアよりも、製品が既存のリスク管理アーキテクチャに組み込まれられるかどうかが重要であると語った。

ワークフローテンプレート、データコネクター、Officeへの組み込みまで、Anthropicは今回、モデルではなく、金融機関のITおよびコンプライアンスチームに即座に使用できる一式の実装パッケージを提供している。

かつて大手金融機関にしか負担できなかったエージェントワークフローが、今や中小機関や買側も同じインフラを利用できるようになり、能力の取得ハードルが均等化されました。

AI企業にとって、基礎モデル層の上にあるワークフローレイヤー、コントロールレイヤー、コンプライアンスレイヤーが次の成長ポイントである：モデルの競争は限界に達したが、ワークフローの戦場はいまだ始まったばかりである。

専門家にとって、エージェントの出力を監督する役割、ワークフローを設計するアーキテクト、コンプライアンス監査やモデルガバナンス分野の職種への需要が高まっている。

より長い時間スケールで見れば、エージェントのスケジューリングを理解するアナリストは、Excelだけを理解するアナリストよりも価値がある。