シティとメリルリンチはどちらも顧客です。

記事執筆者、出典：量子位

二人の30代前半の若者が、AIを活用して、1回の授業で2万5千ドル（約17万元人民元）の授業料をウォールストリートから徴収している。

彼らはニューヨークのベンチャーキャピタルオフィスで机を設置し、AIを用いてスタートアップ創業者のプレゼン動画を分析する手法をデモした。

次に、彼らは決算電話会議の音声記録をAIに投入し、数万字の中から株価を動かす可能性が高い数文を抽出し、経営陣のあいまいな表現を財務モデルに組み込める具体的な数値に分解する。

画像はAIによって生成されました

2つのデモが終了した後、彼らはこの2万5千ドルを回収した。

この2万5000ドルの支払いを担ったのは、シティグループ、バンク・オブ・アメリカ、T. Rowe Priceなどのトップ級金融機関である。

これらの機関はAIに数十億を投じ、さまざまなツールを購入したが、従業員がどのように使用するかを全く知らないことが判明した。

そこで彼らはこの二人を招いて、自らの人にこの一課を補ってもらった。

一堂AI講座で17万円を手にしよう

この会社は最初からウォールストリートに2万5000ドルの価格を提示し、その名前はWall Street Prompt。これを設立した2人の若者は、Felipe SinisterraとDave Wangである。

シンイステラはコロンビア人で、6歳のときに両親とアメリカに移住しました。

大学卒業後、Facebookでエンジニアとして働き、デスクはザッカーバーグからたった6メートルの距離だった。その後、ゴールドマン・サックスやアメリカン・エクスプレスに転職し、その後ソフトバンク・ラテンアメリカ・ファンドでフィンテック責任者として、15億ドルを超える投資を手掛けた。

王はニューヨークで生まれ、8歳でオハイオ州に移った。

彼はハーバード大学に通っていたとき、あるライドシェア会社のキャンパスプロモーションを担当し、自らスクリプトを書いて周辺の大学の学生メールアドレスを収集し、ターゲットを絞った割引コードを一斉送信して、紹介報酬で学費を稼ぎ出した。

卒業後、Wangはモルガン・スタンレーに就職し、その後、ソフトバンクの同じファンドに移り、暗号資産投資を主導した。その後、独立してデジタル資産ファンドを設立し、投資家に利益をもたらしたのち、ファンドを売却して退職した。

ソフトバンクで共に働いていた期間中、二人はそれぞれAIを用いた投資判断のワークフローを構築した。Wangは後に、それが自身のキャリアで最もリターンの高かった一年だったと語り、100％の時間をこれに費やすべきだったと感じた。

2025年の夏、二人はサンフランシスコに飛んで、アパートを共同で借り、近くのシェアオフィスにこもってニュースレターを書いたり、投稿をしたりした。

彼らは元々データビジネスを始めようとしたが、残った読者——ヘッジファンドマネージャーや金融アナリスト——は彼らのデータには興味を示さず、むしろAIの使い方を教えてほしいと望んだ。

「ツールはあるけど、どう使えばいいのか分からない。」という言葉は、多くの人から何度も聞かれてきた。

このことで、二人は自分が見つけた要望が、出発時に思っていたものとは全く異なることに気づいた。

そこで2025年7月、Wall Street Promptは正式に設立されました。2か月も経たないうちに、最初の大口顧客が自ら訪ねてきました。

二人はチケットを予約し、2時間の電車で相手の本社へ向かい、会議室のドアを開けると、株式、固定収益、マクロの3つのチームが全員揃って、彼らの講義を待っていた。

その日話を終えた後、相手はすぐにまた約束できないかと尋ねてきた。

その後、シティバンクやアメリカン・エクスプレスも、彼らを招いて外部ファンド顧客向けの専門セッションを開催し、T. Rowe Priceは自社の投資チームを訓練するために彼らを招き入れた。

結局、彼らの授業を受講した顧客のほとんどがリピーターとなっています。

ウォールストリートの従業員がAIの不安に陥る

ウォールストリートのAIに対する姿勢は、実は最近2年で完全に転換した。

2022年、ChatGPTが登場した際、主要な金融機関の最初の反応はブロックであり、社内ネットワークでのアクセスを禁止しました。その理由はセキュリティ上の懸念でした。

しかし間もなく、これらの機関は次々とAIに資金を投入し始めた。

JPモルガンはほぼ全社員に自社のAIツール「LLM Suite」を導入し、ゴールドマン・サックスはAnthropicと協力してAIエージェントを開発中であり、バンク・オブ・アメリカは、1万8,000人の開発者がAIを活用した結果、生産性が20％～25％向上したと発表している。

資金は投入したが、その分亀裂も露呈した。

一般の銀行職員のAIスキルは大きく遅れており、使えないか、あるいは1年前の旧バージョンで摸索している状態です。

上層部が必死に推進する一方で、現場の従業員がそのペースについていけず、このギャップが銀行全体に集団的不安をもたらしている。

画像はAIによって生成されました

この不安は、解雇人数の数字によりより露骨に表れている。

シティ、ウェルズ・ファーゴ、バンク・オブ・アメリカは2026年第1四半期に合計で5,000人以上を削減したが、同期間の各銀行の業績は過去最高を記録した。

収益は増えていく一方で、職位は同時に消えている。

このシグナルは、銀行で働くすべての人にとって十分に明確である。強力なバランスシートはもはや仕事の保証ではない。

この嵐の中にある人々にとって、AIを学ぶ目的はもはや進歩ではなく、淘汰されないために学ぶ必要がある。

この業界全体に満ちている不安が、シンイステラと王にとって最も肥沃な土壌となった。

銀行はツールを購入したが、従業員は使い方を知らない；従業員は学ぶ必要があることを理解しているが、どこから学び始めるべきかわからない；経営陣は変革を推進したいが、金融業務とAIの両方を十分に理解している人材を見つけることができない。

シンイステラと王は、両方の側面を兼ね備えており、長年の現場投資経験を持ち、実際の運用でAIワークフローを実現している。

そのため、彼らの講座は、この業界の不安の出口となった。

AIトレーニング分野は、混雑しつつある

この市場から漂う香りは、他の人々にももちろん届いている。

Multiverseはロンドンに本社を置く職業スキル訓練プラットフォームで、2年以内に15,000人のAIアプライスを育成すると約束しており、顧客にはシティグループ、マイクロソフト、デロイトが含まれる；

Rogo Technologiesは、ニューヨークのスタートアップ企業で、元ラザードおよびJPモルガンの銀行家からなる創業チームが、自動化されたアナリスト研究およびデューデリジェンスソフトウェアを専門に手がけている。今年、Dラウンドの資金調達を完了し、1億6千万ドルを調達、企業価値は20億ドルとなった。

結局、ますます多くの人が同じ問題に注目しており、この分野は混雑してきています。

シンイステラと王の対応策は、自らの競争優位をさらに深く掘り進めるものだった。

彼らは金融機関の思考パターンを理解するための専用AIエージェントライブラリを構築し、AIに事务的・技術的な作業の90％を担わせることで、人間をそうした作業から解放し、判断や人間関係の維持、真にリターンに影響を与える意思決定に集中できるようにすることを目指しています。

同時に、彼らはオンラインに授業を移行し、AIの学習が足りないと感じており、企業向け講座の受講料を支払えない個人の金融従事者向けに、1人あたり約1500ドルのライブ授業を開発しています。

二人は、AIの不安がさらに高まっているシンガポールへ移住することまで検討している。