データから意思決定へ:LSEG が信頼できる AI をどのようにスケーリングしているか
London Stock Exchange Group (LSEG) は OpenAI との提携により、ChatGPT Enterprise を導入し、金融データの分析から意思決定までのプロセスを自動化・効率化する実用的な AI スケーリング戦略を実行している。
キーポイント
生成 AI による業務変革の必要性
従来の AI 投資に加え、生成 AI の登場により、データとの対話方法や意思決定プロセスそのものの変革が求められ、手作業中心の非効率なワークフローからの脱却が課題となった。
顧客環境への統合戦略
LSEG の多くの顧客が既に ChatGPT を利用している状況を踏まえ、社内の信頼できるデータを OpenAI のエコシステムに直接統合することで、社内運用改善と顧客価値向上の両立を図った。
迅速な組織内展開と活用事例
数週間で数千名の従業員に ChatGPT Enterprise と API を展開し、アナリストは市場情報の要約、製品チームはプロトタイピング、ビジネスチームは文書作成など、各部門で具体的な業務効率化を実現した。
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影響分析
この事例は、金融インフラという極めて厳格なセキュリティと信頼性が求められる業界において、生成 AI をどのように安全かつ効果的にスケーリングするかの実証例として重要です。企業単独での導入ではなく、顧客が既に利用しているプラットフォーム(ChatGPT)に自社のデータを統合するアプローチは、AI 普及の新たな標準モデルを示唆しており、他業種への波及効果が期待されます。
編集コメント
金融市場のインフラを担う大企業が、顧客の既存利用環境に自社の高品質データを統合する戦略は、B2B 領域における生成 AI の実装モデルとして非常に示唆に富んでいます。セキュリティと信頼性を保ちつつスピードを追求した事例として注目すべきです。
世界でも最も複雑なデータエコシステムのどこにでも洞察を拡大する
London Stock Exchange Group (LSEG)(新しいウィンドウで開く) は金融市場の中心に位置しています。世界的に先駆的な金融市場インフラおよびデータプロバイダーとして、約 190 の市場において 40,000 社以上の顧客と 400,000 人のエンドユーザーをサポートしています。
長年にわたり、LSEG は金融モデルや分析を強化するために AI(人工知能)および機械学習に多額の投資を行ってきました。しかし、生成 AI の登場は根本的に新しい機会をもたらしました。単なるシステムの改善ではなく、人々がデータとどのように対話し、洞察を導き出し、意思決定を行うかを転換させる可能性です。
課題は明確でした。高度なインフラを整備していても、組織内の知識労働には依然として手作業による統合や分断されたワークフロー、洞察生成を遅らせスケーラビリティを制限する時間のかかるプロセスが伴っていました。
「AI は飛躍的な一歩です。しかし、真の変革は、問題を解決する方法を再考したときに訪れます。単に実行方法を改善するだけではありません。」
— Emily Prince, LSEG エンタープライズ AI グループ責任者
その瞬間、OpenAI が自然なパートナーとなりました。強力なモデル、直感的なインターフェース、そしてすでに LSEG の顧客によって採用されつつあるエコシステムをもたらすからです。
ロールアウトの内幕
LSEG は生成 AI に対して、現実の問題から始め、責任を持って拡大するという意図的な戦略で臨みました。
同社は、モデルの品質、企業向けの実用性、および顧客ニーズとの整合性を基準に OpenAI を選定しました。多くの LSEG クライアントはすでに ChatGPT を利用しており、LSEG の信頼できるデータをこれらのワークフローに直接統合する自然な機会が生まれていました。
「それが自然なパートナーシップを生みました」と AI 製品担当グループディレクターの Max Grigoryev は述べています。「内部の運用方法を改善しながら、顧客がすでに業務を行っている環境で当社のデータを活用できるよう支援できるのです」
LSEG は組織全体に ChatGPT Enterprise と OpenAI APIs を展開し、数週間で世界中の数千名の従業員が利用可能になりました。製品、エンジニアリング、研究、運営を担当する各チームは、レポート作成のドラフト作成、市場データの要約、プロダクトのプロトタイプ開発、内部ワークフローの効率化のために AI の活用を開始しました。
例えばアナリストたちは、ChatGPT を用いて膨大な量の金融・市場情報を要約し、初期調査に費やす時間を削減して洞察生成を加速させています。製品チームは AI を活用して機能を迅速にプロトタイプ化し、ビジネスチームは顧客向けコミュニケーションやドキュメント作成をより効率的に行っています。
同時に LSEG は、最初からガバナンスを組み込みました。これにはモデル評価フレームワーク、重要な出力に対する人間によるレビュー(human-in-the-loop review)、厳格なデータプライバシーおよびセキュリティ制御が含まれています。
「私たちは人々を制限することについて考えるのではなく、彼らを可能にすることについて考えます」と Max は説明します。「より速く動くためのツールを提供しつつ、すべてが安全かつコンプライアンスに準拠していることを確実にするのです」
採用は急速に拡大し、草の根レベルでの熱意によって推進されました。初期の利用者が即座に価値を実証したことで、チームや地域全体に勢いが生まれました。
「かつて顧客がプロジェクトに9 か月を要すると想定していたのが、今では数週間あるいは数日で結果を期待するようになりました。このマインドセットの変化は甚だ深遠です。」
—Max Grigoryev, LSEG グループ AI ディレクター
成果の概観
従業員からは、複雑なタスクに対する ChatGPT の精度について肯定的なフィードバックが寄せられ、迅速で高品質な出力と手作業の削減により明確な時間短縮が実現したと報告されています。
「ChatGPT を巡って変化したのは、ベストプラクティスをより容易にスケールできること、タスクをより迅速に完了できること、そして私たちが重視する基準やスキルを組み込んだままにできることです」と、LSEG グループ AI 責任者の Emily Prince は述べています。「これは効率性だけでなく、人々が問題解決を行う際の創造性のあり方においても、飛躍的な変化です。」
成果:
- 製品リリースサイクルを3〜6 ヶ月から2 週間へ短縮
- 数週間で世界中の数千名の従業員に導入を可能化
- 顧客への納期を要求から本番環境まで約4 週間へ加速
- 調査と合成の高速化によりアナリストの生産性を向上
- 機能間での情報フローを加速させることで、部門横断的な協力を改善
- イノベーションの速度を拡大し、アイデアが数時間でコンセプトからプロトタイプへと移行
「歴史的に、製品を市場に投入するには、規制、コンプライアンス、法務、サイバーセキュリティ、および納品要件のために通常 3 か月から 6 ヶ月かかっていました。現在、AI 利用向けに適応している多くの製品は、2 週間のリリースサイクルで展開されています。」
—Max Grigoryev, LSEG グループ AI ディレクター
リーダーシップの教訓
- ワークフローを再考する:タスクだけでなく、仕事が行われる仕組みそのものの再設計こそが最大の成果をもたらす
- 早期に広く権限付与する:チームに大規模なアクセスを提供することで、学習と導入が加速する
- 速度と信頼のバランスを取る:強力なガバナンス(governance)により、より迅速かつ安全なイノベーションが可能になる
- 実験を可能にする:従業員が探索することを信頼された時にこそ、イノベーションは生まれる
- 極端を避ける:AI に対する最も効果的なアプローチは、思慮深く責任ある導入である
「最も影響力のある人々は、単に AI を使っているだけでなく、仕事の方法そのものを問い直しています。」
—Emily Prince, LSEG エンタープライズ AI グループヘッド
ティップス
- 高インパクトで低リスクのユースケースから始める:LSEG において安全にスケールさせるためにはガバナンスが極めて重要である。
- 早期採用者を権限付与する:価値が即座に可視化されたことで、LSEG における導入は加速した。
- トレーニングとエンパワーメントへの投資を行う:最も優れたユースケースの多くは、ユーザー自身から生まれるものである。
- 成果に対して厳格である:スケールする前に、成功とはどのような状態かを明確に定義すること。
次のステップ
LSEG は、個々の生産性向上を超えて、ワークフローレベルに深く組み込まれた AI アプリケーションへと展開を進めています。これには、研究プロセスや製品開発、顧客向けソリューションに直接 AI を統合することが含まれます。
重要な焦点は、Model Context Protocol などのシステムを通じて、OpenAI のモデルと LSEG が提供する信頼性の高いデータを組み合わせることです。これにより、顧客は AI ワークフロー内で正確で検証可能な情報に直接アクセスできるようになります。
「顧客が重視するのは、洞察に至るまでの時間です。より迅速かつ正確に意思決定を行うことです」と Max は述べています。「それが私たちが実現しようとしていることです」
将来を見据え、LSEG は規模の拡大において最大の機会を捉えています。27,000 名の従業員と顧客が、思考・構築・意思決定の方法において AI を最大限に活用できるよう支援することです。
「27,000 名の従業員全員が自信を持って AI に取り組むという集団的な力を想像してみてください。その可能性は計り知れません。すでに確かな成果が見えており、さらなる進展も待っています」
— Emily Prince, LSEG エンタープライズ AI グループ責任者
原文を表示
Scaling insight across one of the world’s most complex data ecosystems
London Stock Exchange Group (LSEG)(opens in a new window) sits at the heart of financial markets. A leading global financial markets infrastructure and data provider, it supports more than 40,000 customers and 400,000 end users across approximately 190 markets.
For years, LSEG had invested heavily in AI and machine learning to power financial models and analytics. But the emergence of generative AI introduced a fundamentally new opportunity: not just improving systems, but transforming how people interact with data, generate insight, and make decisions.
The challenge was clear. Despite advanced infrastructure, knowledge work across the organization still involved manual synthesis, fragmented workflows, and time-intensive processes that slowed insight generation and limited scalability.
“AI is a step change. But the real transformation comes when you rethink how you solve problems—not just how you execute them.”
—Emily Prince, Group Head of Enterprise AI, LSEG
At that moment, OpenAI became a natural partner—bringing powerful models, intuitive interfaces, and an ecosystem already being adopted by LSEG’s customers.
Inside the rollout
LSEG approached generative AI with a deliberate strategy: start with real problems, and scale responsibly.
The company selected OpenAI based on model quality, enterprise readiness, and alignment with customer demand. Many LSEG clients were already using ChatGPT, creating a natural opportunity to integrate LSEG’s trusted data directly into those workflows.
“That created a natural partnership,” says Max Grigoryev, Group Director for AI Products. “We could improve how we operate internally while helping customers use our data in the environments where they already work.”
LSEG deployed ChatGPT Enterprise and OpenAI APIs across the organization, enabling thousands of employees globally within weeks. Teams across product, engineering, research, and operations began using AI to draft reports, synthesize market data, prototype products, and streamline internal workflows.
Analysts, for example, now use ChatGPT to summarize large volumes of financial and market information—reducing time spent on initial research and accelerating insight generation. Product teams use AI to rapidly prototype features, while business teams generate client communications and documentation more efficiently.
At the same time, LSEG embedded governance from the outset. This included model evaluation frameworks, human-in-the-loop review for critical outputs, and strict data privacy and security controls.
“We don’t think about restricting people—we think about enabling them,” Max explains. “Give people the tools to move faster, while making sure everything remains safe and compliant.”
Adoption scaled quickly, driven by grassroots enthusiasm. Early users demonstrated immediate value, creating momentum across teams and geographies.
“Where customers once expected projects to take nine months, they now expect results in weeks or days. That mindset shift is profound.”
—Max Grigoryev, Group Director AI, LSEG
Results at a glance
Employees reported positive feedback on the accuracy of ChatGPT for complex tasks, with clear time savings driven by faster, high-quality outputs and reduced manual effort.
“What has changed with ChatGPT is that we can scale best practice more easily, complete tasks more quickly, and still embed the standards and skills we care about,” says Emily Prince, Group Head of AI at LSEG. “That is a step change not only in efficiency, but in how creatively people can solve problems.”
Results:
- Reduced product release cycles from 3–6 months to 2 weeks
- Enabled thousands of employees globally within weeks
- Accelerated customer delivery timelines to ~4 weeks from request to production
- Increased analyst productivity through faster research and synthesis
- Improved cross-functional collaboration by accelerating information flow across functions
- Expanded innovation velocity, with ideas moving from concept to prototype in hours
“Historically, bringing products to market often took three to six months because of regulatory, compliance, legal, cybersecurity, and delivery requirements. Now, many of the products we are adapting for AI consumption are on a two-week release cycle.”
—Max Grigoryev, Group Director AI, LSEG
Leadership lessons
- Rethink workflows, not just tasks: The biggest gains come from redesigning how work gets done
- Enable broadly, early: Giving teams access at scale accelerates learning and adoption
- Balance speed with trust: Strong governance enables faster, safer innovation
- Empower experimentation: Innovation emerges when employees are trusted to explore
- Avoid extremes: The most effective approach to AI is thoughtful, accountable adoption
“The most impactful people aren’t just using AI—they’re challenging how they work entirely.”
—Emily Prince, Group Head of Enterprise AI, LSEG
Tips
- Start with high-impact, low-risk use cases: Governance is critical for scaling safely for LSEG.
- Empower early adopters: Adoption accelerated for LSEG when value was immediately visible.
- Invest in training and enablement: The best use cases often emerge from users themselves.
- Be demanding about outcomes: Be clear on what success looks like before scaling.
What’s next
LSEG is now expanding beyond individual productivity gains to more deeply embedded, workflow-level AI applications. This includes integrating AI directly into research processes, product development, and client-facing solutions.
A key focus is combining OpenAI models with LSEG’s trusted data through systems like its Model Context Protocol—allowing customers to access precise, verifiable information directly within AI workflows.
“Our customers care about time to insight—making decisions faster and more accurately,” says Max. “That’s what we’re enabling.”
Looking ahead, LSEG sees its greatest opportunity in scale: empowering its global workforce and customers to fully leverage AI in how they think, build, and decide.
“When you imagine the collective power of 27,000 employees leaning into AI with confidence, the potential is extraordinary. We are already seeing strong results, and there is much more to come.”
—Emily Prince, Group Head of Enterprise AI, LSEG
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