3forgeのAIへのアプローチ
人工知能は急速に進化を続け、金融機関の業務や競争の在り方を再形成しています。課題は単にAIの可能性を活用することではなく、透明性が高く、コンプライアンスに準拠し、技術的に健全な方法でそれを実現することです。ここで3forgeがお役に立てます。
目標を見据えて始める
AIの導入を成功させるための条件づくり
制約があっても、CTOは同じ野心を一貫して語ります。これらの施策は、AIの導入を支える競争力の基盤となるレバーです。クリーンでリアルタイムかつ管理されたデータがなければAIは機能せず、レジリエントなシステムがなければAI主導のワークフローはリスクをもたらし、解放された予算がなければAIのパイロットはスケールできないからです。
開発サイクルの短縮
DevSecOps、CI/CD、自動化を取り入れ、レビューや統制を犠牲にすることなくより速く変更をリリースする。
システム資産の統合
重複するシステムを廃止し、スタックを簡素化することで、エネルギーと予算を保守ではなく差別化に向ける。
リアルタイムなデータ基盤の構築
夜間バッチを日中ストリーミングに置き換え、AIや業務が最新かつ管理されたデータに基づいて行動できるようにする。
オブザーバビリティの組み込み
データリネージュ、レイテンシ、ワークフローの整合性をエンドツーエンドで追跡し、信頼と監査を後付けではなく標準で組み込む。
弾力性を意識した設計
ハイブリッドクラウドとコンテナ化を活用し、需要に応じて容量を、使用量に応じてコストを調整する。
総所有コストの低減
自動化、再利用、アーキテクチャの効率化を通じて、AIのパイロットをスケールさせるための予算を確保する。
3forgeのアプローチ
AIを安全にスケールするための3つの原則
3forgeは、3つの指針となる原則を通じてCTOがAIで成功するために必要な条件づくりを支援します。これらの原則は、安定性、ガバナンス、統制を損なうことなくイノベーションを加速できる、責任ある拡張可能なAIの基盤を共に築き上げます。
新しいものを古いものから守る
レガシーデータへの仮想化アクセスにより、安全なAI導入が可能になります。新しいAIや分析のワークフローをレガシーシステムに直接接続するのではなく、CTOは安全で高性能な抽象化レイヤーを構築します。
このレイヤーがデータとサービスへのアクセスを標準化し、最新のモデルやパイプラインを脆く時代遅れのインターフェースから隔離します。その結果、AIシステムは自由かつ責任ある形で稼働できます。
革新の自由
新しいAIユースケースを、その都度レガシーを再配線せずに進化させられます。
運用の安定性
レガシーシステムを変更せずに済み、障害やデータ破損のリスクを最小限に抑えます。
集中管理
エンタイトルメント、リネージュ、監視を単一のポイントで適用し、AIアクセスを監査可能かつコンプライアントに保ちます。
実務上は、リアルタイムのデータ仮想化レイヤーと管理されたAPIを構築し、レガシーを「見えないが信頼できる」状態にしながら、AIに対して信頼できる経路で組織のデータを提供することを意味します。
段階的なロールアウトを可能にする
2つ目の原則は、段階的な有効化です。本番運用に必要な要件を満たしながら、AI機能を統制された、測定可能で監査可能な単位で展開していきます。
成功するAI導入プロジェクトでは、取引照合、例外管理、クライアント分析など、AIが既存のワークフローを安全に補強できる限定的な領域を特定し、業界標準のアクセス制御とエンタイトルメント管理で保護した上で、その学びを活かしてAIの適用範囲を拡大していきます。
時間の経過とともに、この積み重ね型のアプローチは、AIを企業全体で責任を持ってスケールさせ、各デプロイメントが全体アーキテクチャの基盤を強化します。
急速なスケールを前提に設計する
3つ目の原則は、AIを支えるアーキテクチャを複利的な成長を前提に設計することです。モダナイゼーションがレガシーの複雑さを新しい形で再現するだけでは、何も得られません。将来に備えたアーキテクチャは、次の5つの主要な特徴を共有しています。
イベント駆動型・ストリーミング優先
夜間バッチをリアルタイムの取り込み・処理・拡充に置き換え、リアルタイムでのAI利用に備えます。
統合されたオブザーバビリティ
稼働率だけでなく、データリネージュ、レイテンシ、エンタイトルメント、ワークフロー整合性をエンドツーエンドで監視します。
設計上の弾力性
コンテナ化、ハイブリッドクラウド、動的スケーリングを活用し、コストを需要に合わせます。
コンポーザブルなフロントエンド
バックエンド統合作業を重複させずに、ダッシュボードやチャネルを迅速に作成できるようにします。
組み込みのガバナンス
エンタイトルメント、監査ログ、コンプライアンスのフックを後付けではなくプラットフォーム自体に組み込みます。
さらに詳しく
Model Context Protocol 仕様書成功のためのパートナーシップ
3forge MCP:データへの完全マネージドなアクセス
3forge Webの拡張機能として構築された3forge MCPサーバーは、AIシステムやオーケストレーションフレームワークが、企業のデータやプロセスと安全かつ統制された方法で直接やり取りすることを可能にします。
RESTやヘッドレスUIセッションと同様に、MCP接続によって外部エージェントが3forgeが管理するデータやスキーマを発見し、カスタムロジックを含むAmiScriptメソッドを呼び出し、ユーザーとのやり取りや意思決定支援に役立つ文脈プロンプトにアクセスできます。
この機能により、AIエージェントは人間ユーザーと同じ信頼できる境界の中で動作できます。あらゆる接続、クエリ、アクションはプラットフォームのエンタイトルメントモデルの対象となり、データの公開範囲と実行権限が既存のユーザー権限と一致することが保証されます。認証、認可、監査ログが一貫して適用され、AI主導の活動を透過的に監督できます。
AIのアクセスを既存のガバナンス統制と整合させることで、3forgeは金融機関がコンプライアンスや運用規律を弱めることなく、インテリジェントなシステムへとインフラを安全に拡張できるよう支援します。
3forgeが提供するもの
AI統合への異なるアプローチ
ほとんどのAI統合は、データを抽出して外部のサンドボックスやAPIエンドポイントにコピーすることから始まり、制御や文脈が失われやすくなります。実験は加速しますが、ガバナンスが分断され、機密情報が複製され、監視されないアクセス経路が作られることがしばしばあります。やがてこれがデータ品質とコンプライアンスの両方への信頼を侵食します。
3forgeは異なるアプローチを取ります。データをAIに移すのではなく、データがすでに存在する、統制されたリアルタイム環境にAIを持ち込みます。MCPレイヤーにより、AIエージェントは人間ユーザーを統制するのと同じエンタイトルメントおよび監査フレームワーク内でクエリし、推論し、行動できます。データが追跡されずにシステムを離れることはなく、すべてのアクションが認証、認可、ログ記録されます。
このアーキテクチャは、AIの導入が組織の統制を弱めるのではなく強化することを保証します。チームはAI主導の機能を迅速に実験・デプロイできる一方、規制下の金融環境で求められる厳格さ、セキュリティ、説明責任を維持できます。
成功のためのパートナーシップ
AIの展開を産業化する時です
期待が高まり、規制当局の精査が強まる中、AIを安全かつ効果的にデプロイする責任は、プロトタイプからプロダクトへの移行を後押ししています。3forgeはすでに世界最大級の金融機関と連携し、生成AIを安全かつ効果的に導入する取り組みを支援しています。