りそなアセットマネジメントとナウキャスト、投信文書の自動化基盤を構築

りそなアセットマネジメントとナウキャストは、投資信託の商品概要書と約款の作成・管理を自動化する基盤を構築しました。
基盤は、りそなアセットマネジメントのSnowflake環境上に整備しています。
生成AIの活用範囲を文章案や置換ルールの作成に限定し、正確性が必要な処理はシステムで実行します。

記事の概要

両社は、既存のWordファイルに分散していた投資信託関連データを構造化し、Snowflake上で一元管理する環境を整備しました。
基盤には、ファンド検索、新規作成・個別変更エディター、一括変更、新旧対照表の自動生成という4つの機能を実装しました。
ファンド検索では、商品分類や投資対象地域などの条件に加え、自然言語による検索にも対応しています。
エディターでは、生成AIが商品概要書や約款の文章案を作成し、利用者が承認、破棄、直接修正を行えます。
一括変更では、AIが改定通知などから置換ルール案を作成し、対象ファンドの抽出やファイルスキャンはプログラムで処理します。
約款の変更差分からは、資産運用業協会などへの提出に必要な新旧対照表をWord形式で一括出力できます。
従来は1つの改定通知への対応に数日から1週間程度かかる場合があり、ファンド数に応じて工数が増えていました。
GitHub ActionsとSnowflake CLIによるCI/CDも導入し、開発環境や本番環境への自動デプロイに対応しています。

記事のポイント

1. 4機能を一体化： 検索から文書作成、複数ファンドの変更、新旧対照表の出力までを一つの基盤で扱えます。
2. AIの役割を限定： 全件抽出やファイルスキャンはシステムが担い、AIは文章案や置換ルールの作成に限定しています。
3. 人が最終承認： 差分表示や承認・破棄、直接編集の機能を備え、利用者が内容を確認して確定できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 文書をAIに丸ごと任せるのではなく、検索・抽出・差分作成はルール化し、文章案だけを補助させる設計が、正確性を重視する業務の導入条件になりそうです。
• 金融業務システム提供者： 既存のデータ基盤上でデータ管理、業務画面、AI機能まで一体化した構成は、個別ツールの追加ではなく、既存環境に組み込む提案を検討する材料になりそうです。
• 資産運用会社： ファンド数に応じて増える改定対応では、まずWord文書の構造化と一元管理を進め、AI導入効果を承認フローや規制対応まで含めて評価することが求められそうです。

このニュースの背景

投資信託の商品概要書や約款は、共有ファイルやローカルサーバー上のWordファイルで管理され、変更確認や修正をファンドごとに手作業で行っていました。
改定通知への対応には数日から1週間程度かかる場合があり、ファンド数が増えるほど工数も増える構造でした。
原本の保管状態や命名ルール、バージョン管理が個人に依存し、新旧対照表の作成も手作業で行われていました。
こうした業務を見直すため、既存のSnowflake環境に投資信託情報を集約し、生成AIとシステム処理を役割分担させる構成が採られています。

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