2024住宅ローン業界で成功するためには、効率性と正確性が最も重要だ。選択肢を広げておくことも重要だ。Mortgageが機械学習やAI技術を積極的に導入してきた理由であり、ブライアン・ウッドリングCIOが「人間がループに入る」AI戦略を強調する理由である。デトロイトに本社を置く消費者ローン企業は、10年以上にわたって機械学習とAIを導入しており、生成AI機能を市場にリリースしている数少ないパイオニアのひとつである。ウッドリング氏は、「我々は現在、約1年前から複数の生成AIのケースを製品化しています」と述べ、例えば、同社が開発中の1つの生成AIチャットボットは、話すだけでなく、聞いて理解するように設計されていると指摘する。Rocketが開発した別の生成AIアシスタントは、応募者の雇用主名を分析し、さまざまな名前で入力される可能性のある雇用主が同じものであると理解されるようにし、意思決定プロセスを大幅にスピードアップする。ほとんどの人はグーグルとアルファベットが同じ雇用主であることを知っている。このような人間の知識を使って生成AIアシスタントを訓練し、雇用主の身元を確認することは、親会社名のデータベースを構築して子会社やより一般的な会社の身元と照合するよりもはるかに効率的だとウッドリング氏は言う。Mortgageは、投資家や規制当局に安全かつ責任ある方法で技術を導入していることを納得させるため、適切なガードレールとガイドラインを整備した上でそれを行った、とウッドリング氏は補足する。同社は現在、いくつかのビジネスプロセスを自家製のコードとAIで完全に自動化している。住宅ローンを組むかどうかといった決定を伴う生成AIのアプリケーションでは、常に「ループの中に人間がいる」とウッドリングは言う。「生成AIを搭載したコパイロットやシステム(私たちが構築している多くのもの)では、インターネットに何年も投稿されたものをすべて知っている生成AIモデルと人間の判断が組み合わさることで、判断の精度が10%から15%向上することが分かっています。生成AIのプロセスの意思決定と結果を承認するために人間の意見を取り入れることが、初期の生成AIの成功に不可欠な原動力であることが証明されつつある、というのがアナリストの意見だ。IDCのワールドワイドAI・オートメーションマーケットリサーチ・アドバイザリーサービス担当グループバイスプレジデントであるリトゥ・ジョティ氏は、「生成AIは、さまざまなデータポイントを結びつけ、数秒で洞察をまとめ、合成する能力を持つバーチャルナレッジワーカーになりつつあり、より付加価値の高いタスクに集中できるようになっている」と語る。AIはローンの引き受けのようなプロセスを変革しつつあるが、真に効果的で実行可能なテクノロジーとなるためには、100%の精度が要求されるため、人間によるイン・ザ・ループが不可欠である。モデルにとらわれないAIを目指す1,000人以上のエンジニアと600人以上のデータサイエンティストが協力し合い、Rocketのコードのほとんどを社内で構築している。ウッドリングがプロダクト・エンジニアリング・チームを率いるCTOとして2017年に入社したとき、彼の最優先事項の1つは、Rocketのクラウド導入を加速させることだった。「入社後、6ヶ月目に最初にやったことのひとつは、今後、新しいテクノロジーはすべてクラウドで構築すると宣言したことです」と彼は言う。現在、Rocketのワークロードの60%から70%はクラウド上で稼働しており、そのうち95%以上はAWSで稼働している。残りはオンプレミスだ。ウッドリングによると、同社初の機械学習モデルは10年以上前に開発され、マーケティング、リード生成パターン認識、ローン組成プロセスなどのタスクを自動化した。ここ5、6年で、RocketにおけるAIの利用は「一気に加速した」とウッドリングは言う。ローン申込者の収入確認のおよそ3分の2は、現在100%機械学習モデルとAI技術によって行われていると彼は言う。「私たちのビジネスのほぼすべての側面が、今やMLやAI、タスクの自動化、パターン認識、データ分析によって触れられています」とウッドリング氏は言い、意思決定が必要な場合は常に、人間がクロージング・プロセスの一部であることを繰り返した。AIテクノロジーを使って生成AIモデルを開発している。AWSのショップであるにもかかわらず、Rocketは生成AIプラットフォームに対してモデルにとらわれないアプローチをとっている。Krishnaは、AWS、Anthropic、OpenAI、Google、Mistralを含むすべてのAI基盤モデルプロバイダと直接関係を築いているとウッドリング氏は言う。ウッドリング氏は、この複雑なAI競争において、明確な「勝者」は存在しないだろうと付け加えた。「むしろ、さまざまな使用ケースに合わせて調整された、さまざまなAIモデルが登場する可能性が高い。私たちは、適切なタイミングで適切なモデルを投入できるようにしたい。Bedrockの最も価値ある側面の1つは、Rocketにとって標準的なデータ・プラットフォームを確立することであり、これにより住宅ローン貸金業者はデータを「非常に迅速に」適切なAIモデルに提供できるようになると言う。他のケースでは、Rocketは様々なAIモデルをテストし「様々なタスクにおける有効性を確認する」とウッドリング氏は言う。「それは本当に価値がある」CIOは、AWSも同じような考え方で、「1つの勝者にコミットしない」と主張している。「それは、適切な仕事に適切なAIモデルを選択するという我々の戦略と共鳴している。データ運用の近代化ウッドリングのようなCIOは、AIモデルの品質が関係するデータの品質に大きく依存すること、そしてそのデータがデータベース、データウェアハウス、クラウドデータレイクなどから大規模な言語モデルにどのように注入されるかをよく知っている。そのため、RocketのAI推進にとって最も重要なのは、10年以上にわたってオンプレムのデータウェアハウスに保存されている1万テラバイトのデータと、AWSのクラウドレイクに保存されている半構造化データを統合した最新のデータプラットフォームを構築することだ。多くの企業と同じように、Rocketもまだ使用している古いテクノロジーのために、自社のデータセンターの一部を運用し続けている。Rocketは、データレイク戦略をAWSデータプラットフォームへと進化させている。このプラットフォームは、構造化データ、半構造化データ、新しい非構造化データに対応し、セマンティクスと分類法を備え、人間やソフトウェアが消費するために「大幅に発見しやすく、使いやすく」するためのAPIを提供する。これにより、データはAIモデルが取り込むのに最適なリポジトリに押し上げられる。Rocketのデータ全体をきれいにしようとするのは不必要で面倒なことであり、次世代アプリケーションの展開プロセスを遅らせることになると彼は言う。「われわれはデータ駆動型ビジネスであり、われわれのビジネスである住宅ローン組成はまさにデータ処理ビジネスだ」とウッドリングは言う。同社のアクティブ・生成AIエンジンと次世代データ・プラットフォームは、あらゆる形態のデータを迅速に提供し、特定のタスクのためにキュレートされ、ポートフォリオを進化させるために適切なフォーマットで提供するよう設計されている、とCIOは言う。必要なのはチームと時間だけだ、と彼は付け加える。2024ハルティン氏(上写真)が4年前にエリクソンのCIOに就任した際、同社は多数の業務委託契約の見直しに乗り出しました。同時に、クラウドサービスVPのヨハン・スポー・レネバーグ氏が率いるクラウドチームは、モダナイゼーションと今後の明確なクラウド戦略を強調しました。「私たちは新たにパートナーの選定とクラウド移行を組み合わせることに決め、最新のコラボレーション構造をどのようにすべきかに多大な努力を払いました。システムの統合とインフラストラクチャを担当するクラウドパートナーが必要であり、当社の役割はエコシステムをまとめることだと理解していました」と氏は語っています。どのようなモデルになるか、また各パートナーにどのような要件を課すかを見つけ出すためには長期に及ぶ徹底した調達プロセスが求められ、すべての主要なシステムインテグレーターの参加が必要でした。「こうしてインスピレーションを得て、最終モデルを具体化することができました。共同作業によって達成できたのです」と氏は述べました。10社以上のパートナー企業が候補に挙がりましたが、最終的にはグローバル共有サービス企業であるHCLが主要パートナーに選ばれました。協力体制を固めて大規模なクラウド移行を開始する段階になって、新型コロナウィルスによるパンデミックが発生し、緊急性が一気に高まりました。「『どのように移行するか』から『いかに迅速に移行できるか』を考えなければならなくなったのです」とスポー氏は語っています。クラウドへの移行の背景には、新しいテクノロジーをより迅速に特定し、使用したいという要求の高まりに基づいた戦略が大きく関与していました。IT部門が長い間やってきたように、6か月や12か月のリードタイムで実行するのは到底持続できるものではありませんでした。新しいテクノロジーにアクセスし、収益を生み出し、インフラを導入するにはスピードが最優先となってきていたのです。調達プロセス全体と並行して、リスクを中心としたクラウドの下地、および堅実な情報管理と規制コンプライアンスの下地を作る作業が行われました。「情報の管理と分類をかなり深くまで行わなければなりません」とハルティン氏は述べています。プロセス全体においてはまた、レビューチームが商業的および法律的要素を継続的にモニタリングし、その結果新たな運用モデルが必要となりました。「当社はアジャイル作業手法とアジャイルプロダクションを採用しましたから、サービスプロバイダーとの作業を開始した際にはすでに導入されていたのです。基礎を築いたカルチャージャーニーの一環でした。それができていないと、企業は業務の新たな進め方やポリシー、プロセスを受け入れる準備ができていないのです」と氏は述べています。中核となるアプリケーションの80%をクラウドに移行するという目標も設定されました。「全員が正しい考え方を持ち、既存のプロセスやカルチャーに異議を唱えて変えていくためにこの目標を設定しました」と氏は語っています。目標は高く掲げましたが、達成可能な範囲とされました。「当社は可能性がどのようなものか、かなりしっかり把握していたのです。10社のサプライヤーを試し、どの程度移行できるかの想定を検証しました。クラウドに移行するための技術面での実現可能性、および企業がどの程度移行して管理できるかをテストしたのです。当初の移行から2年後、現在は全アプリケーションの90%以上がパブリッククラウドに移行されています。全アプリケーションの30%は新規のもので、およそ20%が廃止となりました。「オンプレミスに残っている10%は、法的要件または技術的負債によるものです」エリクソンのIT部門は、マイクロソフト、AWS、Googleの三大クラウドプロバイダーすべてを使っておよそ半分を使用し、残りの半分は事業外で消費しています。重要な問題はキャパシティやツールに容易にアクセスできる際のコスト管理です。財務プロセスは採用が最も困難なものの1つで、カルチャーを大きく変える必要がありました。「コスト管理は、以前はインフラチームの担当でしたが、現在は運用チームの担当となり、かなり多くの管理が必要です。予算制限などの対策もまた使用することができます」とハルティン氏は述べています。移行の大部分は業務システムをSAPからクラウドへと移行することでした。これにはおよそ6か月を要しました。「当社のSAP環境は世界でも最も規模が大きく、複雑なものでした。非常に大規模な移行だったのです」とスポー氏は語っています。成功に向けて、すべてのパートナーと密に連携し、プラニングが行われました。「専門家と前向きに協力することが成功の要因でした。私たちは、SAPはAWSクラウドで問題なく作動することを知っていたのです」とハルティン氏は述べています。300人以上がシフト制で働き、コアシステムの移行は1回の週末で完了しました。綿密なプラニングが功を奏したのです。「翌週の火曜日に財務担当者から『今週末に移行する時は1時間おきに電話をしてくれ。問題があったらすぐ知りたいから』と言われた時には、移行はすでに完了したことを説明しなければなりませんでした」とスポー氏は語っています。スピードの重要性ハルティン氏は、エリクソンが行ったような迅速な移行は成功の手本だと信じています。「他のインフラ戦略は全く意に介しませんでした。考えているよりもはるかに迅速に移行を完了できるのです。私たちはかなりきついスケジュールを立て、やや強制的に作業を進めました。クラウド移行を50%以上完了すれば、IT組織全体が変わります。延ばせば延ばすほど、より困難なプロセスになるでしょう」と氏は語っています。コストだけに目を向けるのは十分ではないと述べています。「プロジェクト開始時はコスト削減も念頭にありましたが、より全体を見るようにしたのです」と述べ、それを考えるとクラウドのビジネスはいま、ITとビジネスが新しい形で同期し、よりまとまりができたと付け加えています。コスト節減につながるのは、インフラとツールへのアクセスを得ることです。「AIのような新規テクノロジーが進出した時に、すぐ利用できます。自分たちで数百万ドルを投資するよりも、クラウドプロバイダーによる何十億という投資を活用することができるのです。どちらが楽かを理解するのは難しくありません」とハルティン氏は語っています。