ゴールドマン・サックスは、ウォール街における最大級のテクノロジー投資の1つを、ソフトウェア・エンジニアリングの未来に関する実験として静かに実用段階へと移行させた。同社のテクノロジー部門内部でGoldman Sachs Devin AIツールを展開したことは、大手金融機関が、コードの断片を提案するチャットアシスタントではなく、自律的なコーディングエージェントに実際の本番業務を任せた、これまでで最も明確な事例の1つとなる。そしてCIOのマルコ・アルジェンティによれば、その初期結果は、これはまだ始まりに過ぎないことを示唆している。
Summary
主なポイント
- ゴールドマン・サックスは2025年、スタートアップのCognitionが開発したエージェント型AIソフトウェアエンジニア「Devin」をテクノロジー部門全体に導入した。
- Devinは約1万2,000人の人間のエンジニアと並んで、プロジェクトのスコープ定義、コーディング、テスト、デバッグを自律的に行う。
- CIOのマルコ・アルジェンティは、Devinは同社が以前使用していたAIツールよりも3〜4倍優れたパフォーマンスを発揮していると述べている。
- この技術を利用しているある組織では、脆弱性修正にかかる時間が1件あたり30分から1.5分へと短縮された。
- ゴールドマンは2026年に、トレーディング、トランザクション、顧客オンボーディング向けにAnthropicのClaudeの導入を拡大する計画だ。
- アナリストは、米国の銀行業務における最大20万件の職、特にジュニア開発者が担っている職がリスクにさらされる可能性があると見積もっている。
ゴールドマン・サックス、エージェント型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を導入
ゴールドマン・サックスは、仮想ソフトウェアエンジニアを、限定的なパイロットプロジェクトではなく、実際の本番タスクに投入した初の大手銀行となった。2025年、同社はAIスタートアップCognitionが開発したツール「Devin」をテクノロジー部門全体に展開し、数百のAIエージェントを、約1万2,000人の人間のエンジニアや開発者と並行して稼働させた。
これが、銀行がそれまで試していた従来のAIコーディングツールと一線を画したのは、自律性の有無だった。Devinは、プロンプトが与えられたときにコードを生成するだけではない。既存のITインフラの内部で自律的に動作しつつ、人間のチームと連携して作業できる。この違いは、AIが実際に何に責任を持つのかを変えるため、重要である。
Devinの自律的な能力
与えられた指示どおりにコードを書く単なるツールではなく、Devinはエンジニアリングプロジェクトの要件全体を自らスコープ定義できるよう設計されている。コードを書き、テストを行い、人間によるレビューに提出し、その後必要に応じて修正やバグ修正を行う。このエンドツーエンドのワークフローこそが、エージェント型システムを従来のAIコーディングアシスタントと分ける点である。
初期導入と人間のチームとの統合
ゴールドマンによるこの技術の利用は、レガシーアーキテクチャのモダナイゼーションという、定義が明確で成果測定もしやすい課題から始まった。しかし間もなく、Devinの有用性はその出発点をはるかに超えることが明らかになり、同社はエージェント型AIをエンジニアリング業務全体のどこで、どのように展開するかを拡大していった。
エージェント型AIによる生産性向上と技術的インパクト
ゴールドマンの実験を裏付ける数字は、わずかな改善ではなく、アウトプットの有意な飛躍を示している。アルジェンティはCNBCに対し、Devinは「新しい従業員のような存在」であり、同社が以前使用していたAIツールよりも3〜4倍の生産性が期待されていると語った。
従来のAIツール比で3〜4倍の生産性と報告
ゴールドマンは自社導入に特化した詳細な統計を公表していないが、Cognitionが2025年末に顧客全体を対象に実施したパフォーマンスレビューは、何が可能かを示す一つの窓口となる。それによると、ある大規模組織では、Devinを使ってコードのセキュリティ問題を修正することで、開発時間を5〜10％削減できたという。
脆弱性修正時間の短縮
別の顧客についてCognitionが行ったレビューでは、脆弱性を修正するのに必要な時間が、人間の開発者だけで作業した場合と比べて、1件あたり30分からわずか1.5分へと短縮されたことが判明した。また、このシステムのパフォーマンスは利用とともに向上した。人間のレビュアーが大幅な書き直しなしに受け入れたプルリクエストの割合は、約3分の1から時間の経過とともにおよそ3分の2へと増加した。この軌跡が重要なのは、技術がローンチ時に高性能であるだけでなく、ワークフローに組み込まれている期間が長くなるほど信頼性が高まることを示唆しているからだ。
なぜ重要か：ゴールドマン・サックスのような規模の銀行にとって、数千件に及ぶエンジニアリングタスク全体で、日常的な脆弱性修正にかかる時間を数分単位で削減できれば、テクノロジー予算やスケジュールの立て方に大きな変化をもたらす。
ゴールドマン・サックスにおけるAI活用の拡大と統合
こうした結果に後押しされ、ゴールドマンはコード領域をはるかに超えてエージェント型AIの活用範囲を広げている。2026年には、トレードやトランザクション、さらに顧客審査やオンボーディングに関わる業務向けにAnthropicのClaudeを採用し、銀行の中核的な金融オペレーションにより近い機能へとエージェント型オートメーションを拡張する計画だ。
トレード、トランザクション、オンボーディング向けのAnthropic Claude採用
アルジェンティはFortuneに対し、テクノロジーのインパクトの測り方を変えたと語っている。AIツールを利用しているスタッフ数を追跡する代わりに、アイデアがどれだけ早くプロトタイプになり、さらに本番稼働するモデルへと変わるかを重視するようになったという。彼はこの変化を、銀行が「ソフトウェアを3Dプリントできる」ようになることだと表現した。ゴールドマンにおけるDevin AIとClaudeの展開を、単なる導入率から提供スピードへと捉え直すことは、エージェント型システムが同社のエンジニアリング戦略の中核になっていることを示している。
人材への影響とタレント育成における課題
ゴールドマンのAI推進における最も明確な緊張関係は、技術面ではなく人間の側にある。アルジェンティは一貫して、エージェント型オートメーションを、人を置き換えるのではなく、より高付加価値の仕事に集中させるためのツールとして位置づけてきた。しかし、その捉え方だけでは議論は収束していない。
AIを人間拡張とみなすCIOの見解
アルジェンティの立場は、自動化によって人間の注意がより価値の高い問題へと向かうのであって、人の必要性が完全になくなるわけではないというものだ。この見方は、巨額のAI投資を正当化しつつ、自社の従業員を不安にさせないようにしたい銀行業界全体で広く共有されている。
雇用喪失の試算とジュニア開発者パイプラインへのリスク
一方で、ブルームバーグ・インテリジェンスのアナリストを含む研究者たちは、異なる見方をしている。彼らは、ジュニアレベルの開発者が担っている多くの職を含め、米国の銀行セクター全体で最大20万件の職が、エージェント型AIによって、かつては若手エンジニアの訓練の場だったタスクが置き換えられることで失われる可能性があると見積もっている。この試算は、鋭い問いを投げかける。もしジュニアのコーディング職が消滅したら、将来、金融サービス全体で大規模プロジェクトや導入を主導することになる次世代のシニア開発者はどこから生まれるのか、という点だ。
ゴールドマンのCEOデービッド・ソロモンはすでに人員数の抑制について言及しており、アルジェンティ自身も、AIによる雇用削減はITエンジニアリング部門を超えて他部門にも及ぶと見込んでいる。しかし、両者ともこのパイプライン問題に対する明確な答えはまだ示していない。
Cognitionが顧客導入事例をレビューしたところ、示唆的な制約も明らかになった。Devinはコードの理解という点ではシニア開発者レベルのパフォーマンスを発揮する一方で、特に曖昧または大まかにしか定義されていないタスクにおいては、実行面ではジュニア社員に近い振る舞いをするという。このギャップは、エージェント型システムを導入する際に、スコープが明確で構造化された指示が依然として不可欠である理由を裏づけるものであり、曖昧な仕事を丸ごと任せたいと考える組織に対する警鐘でもある。
なぜ重要か：エージェント型AIを銀行にとって魅力的なものにしている効率性の向上は、同時に、これまで将来のシニアエンジニアを育成してきたエントリーレベルの職を空洞化させる可能性が最も高い要因でもある。この緊張関係は、ゴールドマン・サックスにとどまらず、この種のオートメーションをスケールさせようとするあらゆる業界に広がっている。
FAQ
Devinとは何で、ゴールドマン・サックスではどのように機能しているのですか？
Devinは、ゴールドマン・サックスが2025年に導入したエージェント型AIソフトウェアエンジニアであり、同行のITインフラ内で、ソフトウェアプロジェクトのスコープ定義、コーディング、テスト、デバッグを自律的に行うことができる。
Devinはどの程度の生産性向上を達成しましたか？
ゴールドマン・サックスのCIOは、Devinは同行が以前使用していたAIツールよりも3〜4倍の生産性が期待されていると報告している。
エージェント型AIは銀行業務の雇用にどのような影響を与える可能性がありますか？
米国の銀行業務において最大20万件の職、特にジュニア開発者の職がAIオートメーションによって失われる可能性があり、将来の人材パイプラインにリスクをもたらしている。
ゴールドマン・サックスは職場におけるAIの役割をどのように捉えていますか？
同行のCIOは、エージェント型AIを人間の仕事を拡張し、従業員をより高付加価値のタスクに解放するためのツールとみなしているが、雇用喪失に対する懸念は依然として大きい。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによるレビューを経ています。
