―― 澤木さんはもともと光学機器メーカーで研究開発や新規事業を手がけておられ、2018年にJDDに転職されました。なぜ「金融×AI」の領域に踏み込まれたのでしょうか。
モノづくりの世界はすでに成熟していて、社会のニーズをかなり満たしていると感じていました。それに比べると、金融領域はまだまだユーザーに新たな価値を提供できる余地が大きく、テクノロジーの導入も遅れている印象があったため、大きなポテンシャルを感じ、メーカーに在籍していた自分の目には、未開拓の余地が大きい領域に見えました。
社会のニーズが十分に満たされていない領域としては、医療やエネルギーの分野も検討しました。しかし最終的には、「お金をうまく活用して生活を豊かにする」という金融の役割に、長期的に取り組む価値を感じたのです。ほぼ全ての手続きをデジタル上で完結させられる点も、取り組みやすいと考えました。
―― 入社前に抱いていたイメージについて、入社後にギャップを感じたことはありますか？
転職エージェントからJDDの紹介を受け、オフィスを訪れて話を聞いた時点で、抱いていた「銀行」のイメージとはまったく異なると感じました。雰囲気は完全にスタートアップのようで、社員の皆さんが自由に、生き生きと働いている姿にかなり驚きましたね。ここであればやっていけそうだと思いました。
また、一般的に金融領域は制約が多いイメージを持たれていると思います。例えば「モデルの説明性が強く求められるため、新しいモデルは使えないのではないか」などです。実は私も入社前はそのように考えていましたが、実際には、求められる説明性が極端に特殊というわけではなく、新しいモデルも十分に活用できます。
一方で、銀行の顧客データを扱う以上、セキュリティ面では一定の制約はあります。たとえばインターネットに接続できない環境で作業する場面もあります。
ただし、JDDではこうした制約への対策として、顧客情報を扱う環境と、顧客情報を使わずに自由に開発や検証ができる環境を明確に分けることで、できるだけ開発の自由度を確保しています。顧客情報を使わない領域で新しい技術を試し、うまくいきそうだったら顧客情報を扱う環境に持ち込むということもできます。
顧客情報を扱う領域でも、要件を満たす範囲でSaaSを活用し、技術面のキャッチアップが遅れないように工夫しています。
こうした制約はあるものの、それを上回る大きな魅力が銀行にはあります。それは、整備されたデータ基盤のもとで、大規模な顧客データを扱えることです。これはいくら自由度が高くても、通常の事業会社では実現しにくいでしょう。
なお、セキュリティレベルが高い環境へのSaaSの導入については、JDDが先行して整備を進めてきました。その環境を銀行側に展開する、いわば「逆輸入」の形も生まれています。今後もその基盤を共同で活用しながら、取り組みを進めていきます。
―― 「スピード感」についてはいかがでしょうか。銀行に対しては「稟議が多く、物事を前に進めづらいのではないか」というイメージを抱いている人も少なくないようですが。
大手メーカーで働いていた感覚からすると、むしろやや速いと感じています。AIプロダクトの場合、PoCを行い、成果が確認できれば業務検証を経てシステムを作り込んでいきます。私たちの場合、PoCにおよそ半年かけ、次の半年でプロダクト化を進め、開始から約1年で最初のリリースに至るイメージです。
一般的に時間を要するのは、稟議のプロセス、とりわけ予算の確保ではないでしょうか。費用対効果を示し、承認を得るまでに時間がかかると「スピードが遅い」と感じるでしょう。その点、重点領域ではあらかじめ投資方針が明確になっており、予算確保で止まりにくいのは大きいです。本質的にやるべき業務に集中できる環境が整っており、スピーディに進めることができます。
―― 働き方や職場の雰囲気について、金融業界の企業は「堅い」というイメージを持たれがちですが、実際にはいかがでしょうか。
柔軟性や自由度の高い環境です。コアタイムがないフルフレックス制度ですから、働き方は人それぞれです。朝は自宅で仕事をして、お昼ごろに出社する人もいます。子どものお迎えのために夕方早めに帰宅し、夕食後に仕事に戻る人も。重視されるのは成果であり、そこに至るまでのプロセスは基本的に問われません。
