銀行にチーフサイエンティストが必要な理由とは？

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Amazonで自然言語理解を5年間率い、最終的にAlexa AI組織全体を指揮したPrem Natarajanは、非伝統的な選択をした。銀行のチーフサイエンティストになったのだ。しかもただの銀行ではない。1億人以上の顧客にサービスを提供し、日常のアメリカ人の金融生活を支える金融機関、Capital Oneである。

DARPA資金による研究やアカデミアでの経験を持ち、機械学習がタスク特化型アプリケーションから基盤モデルへと進化する様子を見てきたNatarajanにとって、論理は明確だった。AI研究と展開における最も興味深い進展は、大手テック企業の水平型プラットフォームから、金融のような業界垂直分野へと移行しつつあった。そこでは最も複雑な問題は、単にモデルを構築することではなく、実世界の顧客課題、状況に応じたビジネス知識、継続的な学習という制約のもとでAIを機能させ、極めて高い水準の精度とプライバシーを確保することだった。

それがまた、Capital Oneが最適な場所だった理由でもある。数十年にわたり、同社は業界で最もデータと分析を重視する金融機関の一つとして認識されてきた。そのビジネスモデルは当初から、データとテクノロジーを活用して顧客向けに金融商品をパーソナライズすることに基づいていた。10年前、Capital Oneはクラウドに全面的に移行し、データエコシステムを再構築して、データ、コンピュート、AIおよび機械学習の実験を統合した環境を構築した。現在、そのモダンなインフラ、規律あるガバナンスアプローチ、そして深い人材プールが、企業向けAIでリードするための基盤を形成している。

AI研究と展開の進展は、大手テック企業の水平型プラットフォームから、金融のような業界垂直分野へと移行しつつある。

それでは、なぜ銀行にチーフサイエンティストが必要なのか？答えは、金融サービスにおけるAIに関する根本的な誤解にある。ほとんどの金融機関は依然としてAIを「展開する技術」として捉えている。つまり、最新の大規模言語モデルを活用し、API経由で展開し、既存のワークフローに統合するというものだ。一方、Capital Oneは異なるアプローチを取っている。実世界の顧客課題を解決し、まだ存在しないインパクトのあるAIソリューションを発明するための、科学コミュニティと研究組織を構築しているのだ。

広く利用可能な基盤モデルは一般的なタスクは扱えるものの、数十億件の取引をリアルタイムで不正検知したり、顧客が望む時・方法・場所でやり取りできる最先端の対話ツールを提供したりするような、多くのドメイン特化型の課題はまだ解決できない。

AIを信頼性が高く、スケーラブルで、適切にガバナンスされたものにするというこれらの課題は、独自の研究と科学的イノベーションを必要とし、それがビジネスに還元されて顧客ニーズに応える実世界のアプリケーションを生み出している。

イノベーションを要求する制約

IEEEフェローのPrem NatarajanはCapital Oneのチーフサイエンティストを務める。「AIの本当に重要な問題を解決し、自分の研究が現実のものとなるのを見たいなら、それが可能な数少ない場所のひとつです」と彼は語る。Capital One

銀行は人々の金融を扱うため、AIに関しては「正しくやる」ための基準が極めて高い。例えば不正を考えてみよう。些細な不正事件でも、一部の顧客にとっては壊滅的な影響を与えかねない。最先端の不正モデルとプラットフォームは、顧客がカードをタッチするのと同じ時間で不正を検知・軽減できる。これは顧客とその金融情報を精度と速度で守るための最低条件だ。こうした課題を踏まえ、Capital OneとNatarajanは、数百万人の顧客にサービスを提供するには、多くの企業が直面しない規模と複雑さでAIの問題を解決する必要があると認識した。これらの制約が、独自の研究環境を生み出している。

Capital OneにおけるAI構築のアプローチは、これまで不可能だった方法で顧客に価値を提供し、金融生活を向上させ、実際に必要なサービスを顧客のいる場所で提供することだ。この焦点と、巨大な規模、世界トップクラスのリスク管理要件が組み合わさることで、科学的な問題はより困難になると同時に、ほとんどの大手テックラボで見られるものと同等に重要なものとなっている。

「目的地から逆算する思考」によるAIの推進

Capital OneのAI研究とイノベーションへのアプローチは、Natarajanが「destination-back thinking（目的地から逆算する思考）」と呼ぶものから始まる。現在の技術で何が可能かを問うのではなく、実現したい顧客体験をまず思い描く。たとえば、長い労働日の後に夜10時にしか選択肢を調べられない自動車購入者や、予期せぬ出費に直面し、即座に個別化されたガイダンスを必要とする顧客などだ。そして、そこに到達するために必要な科学的ブレークスルーを逆算して特定する。

「あなたは、非常に価値のあるサービスを提供する地点から逆算して考えています」とNatarajanは説明する。「そのビジョンが明確になったら、逆に戻って問いかけるのです。ギャップはどこか？何を発明する必要があるのか？」と。これにより、問題が解決されたとき、その影響は本質的に保証される。なぜなら、チームはすでに顧客の生活に具体的な違いをもたらすものを特定しているからだ。

しかし、方法論だけでは十分ではない。Capital Oneが約15年にわたってクラウドファーストのアーキテクチャに賭けてきたことで、金融サービスでは稀有なものが生まれた。大手テック企業の研究ラボで通常見られるような科学的実験を支えられる、統合されたデータとコンピュートエコシステムだ。米国の主要銀行として唯一、パブリッククラウドインフラに全面的に移行したCapital Oneは、ほとんどの金融機関でAI研究を制約するレガシーシステムを排除した。このモダンな技術スタックにより、迅速な反復、大規模なモデル学習、そしてNatarajanが「継続的学習」と呼ぶ、展開後も劣化せず改善し続けるシステムが可能になる。この独自のインフラアプローチは、新たなカテゴリの研究を可能にする重要な要素となっている。

エージェント型AI：研究から本番環境へ

この研究アジェンダは、すでに顧客にサービスを提供しているシステムとして具体化している。昨年初頭、Capital Oneは銀行として初めて完全に自社開発したエージェント型AI顧客サービス体験をリリースした。顧客のリクエストに基づいて行動する自動車購入ツールで、単に質問に答えるだけでなく、行動を実行する。背後には、リアルタイムデータ、ビジネス知識、制約、ガードレールをナビゲートし、複雑なタスクを達成するために協力して働く複数のエージェントを備えた、マルチエージェントAI推論システムに関する広範な研究がある。

Capital Oneは、リアルタイムデータをナビゲートできるマルチエージェント推論システムに関する広範な研究を基盤とした、完全にエージェント型のAI顧客サービス体験をリリースした。

チームはまた、トークナイゼーションの課題解決にも取り組んでおり、機密データを保護しながらモデル学習を可能にしている。この最先端の取り組みを加速するため、Capital Oneはコロンビア大学、南カリフォルニア大学、イリノイ大学と提携を確立し、2025年にNSFの全国AI研究センターに資金提供する唯一の銀行となり、メンタルヘルス、材料発見、科学・技術・工学・数学教育、人間とAIの協働、医薬品開発にまたがるイニシアチブに数百万ドルを投資している。

2026年春、同社は初のAI Symposiumを開催し、科学AIコミュニティ、主要AIラボ、スタートアップ、自社のテクノロジー・科学・AIリーダーやパートナー間のつながりを深め、知見の共有を促進した。

世界トップクラスのAI組織の構築

外部からの評価は、この戦略が機能していることを示唆している。Evident AIは3年連続でCapital OneをAI人材で銀行トップ、世界的なAIイノベーションリーダーとしてランク付けし、同行が上位50金融機関による全AI特許の38%を占めたと指摘した。またCapital OneはIFI Insightsから、2025年にエージェント型および生成AI分野の米国特許リーダートップに、Google、NVIDIA、DeepMind、IBM、Microsoft、Intel、Adobe、Samsungなどと並んで唯一の金融機関として認められた。Capital OneのAIチームは、主要AIラボやトップ大学での経験を持つ人材で構成されており、シリコンバレー以外ではめったに見られない専門性を有している。

しかし、採用にはミッションが必要だ。「AIの本当に重要な問題を解決し、自分の研究が現実のものとなるのを見たいなら、それが可能な数少ない場所のひとつです」とNatarajanは語る。彼のメッセージは一貫している。Capital Oneは高頻度取引のようなニッチな金融アプリケーション向けにアルゴリズムを最適化しているだけではない。1億人以上の日常のアメリカ人の金融体験を科学で向上させ、エンゲージメントとリアルタイムインサイト、パーソナライゼーション、そして個人向け金融や商品へのアクセスをこれまでにない形で拡大しているのだ。

Capital Oneは2025年に、エージェント型および生成AI分野の米国特許リーダートップに、Google、NVIDIA、DeepMind、Microsoftなどと並んで唯一の金融機関として認められた。

Natarajanが最も興奮しているフロンティアは、エージェント型AIシステムが問題の解き方を再定義することでパフォーマンスを劇的に向上させること、そして文脈や金融のニュアンスを理解するドメイン特化型推論だ。「問題をエージェント型フレームワークで捉えるだけで、同じ基盤モデルから実際にはるかに高いパフォーマンスを引き出せます」と彼は説明する。

こうした応用研究、つまり一般的な能力を数百万人の顧客向けの本番システムに翻訳する取り組みこそが、チーフサイエンティストの使命を定義している。最先端のテック企業に匹敵するレベルのAIチームに人材を採用する際、Natarajanは機会をミッションとして位置づける。彼はSteve JobsがJohn Sculleyに投げかけた有名な問いを引用する。「人生の残りを甘い水を売ることに費やしたいのか、それとも世界を変えたいのか？」Natarajanにとって、類似点は明らかだ。数百万人の日常のアメリカ人の金融サービスを変革するAIシステムを構築すること。それこそが世界を変えることだ。そしてそれには、チーフサイエンティストだけが率いることができる科学的な厳密さが必要なのだ。