Chatham Financial、OpenAI Codexを活用して資本市場向けツールを構築

OpenAIは2026年10月2日に顧客事例を公開し、資本市場のアドバイザリー会社であるChatham FinancialがOpenAIのCodexとGPT-5.6モデルをアドバイザリーワークフロー全体で活用している様子を説明している。その中には、同社がレビュー時間を約30分から4分未満に短縮したと述べる取引検証アプリケーションも含まれる。

この事例研究では、Chathamが北米の金融業界における中小企業であり、使用中の製品としてChatGPT、Codex、OpenAI APIが挙げられていると記載されている。同社は複雑な資本市場の意思決定においてクライアントと協働している。事例研究によれば、ChathamはCodexを用いて社内および顧客向けツールを構築し、GPT-5.6でAI機能を駆動しており、これらの取り組みは従業員が構築したアプリケーション、次世代資本市場オペレーティングシステムであるChatham Onyx、そして再設計コンサルティングサービスのProcess Zeroにまたがっている。

最高経営責任者のMatt Henryは、同社はまず達成したい成果を定め、判断が重要となるポイントを特定し、そして現在利用可能な機能でその成果を実現する方法を設計すると述べた。

Process Zeroにおける取引検証

Process Zeroを通じて、Chathamは成果に焦点を当てたワークフローの再設計を行う。各ワークフローについて、同社は必要最小限の入力と証拠を設定し、人間の判断が依然として不可欠な箇所を明確にし、AIおよびAI構築ツールがどのように作業を支援すべきかを規定する。

取引検証は初期の事例である。ChathamのControls and Data Integrityチームは、システム内の各レコードがクライアントの承認内容および実際に実行された内容と一致していることを確認することで、取引データの正確性を保護している。Codexを活用し、Chathamは各取引の裏付け証拠を集め、主要条件をチェックし、レビュー対象となる不一致をマークする取引検証アプリケーションを開発し、同社はその結果を熟練したレビューアの結果と比較している。

「初期測定では、アプリケーションはレビュー時間を約30分から4分未満に短縮しました。これと同様に重要なのは、オートメーションを拡大する前に実際の取引と熟練したレビューアを用いてパフォーマンスを検証していることです。最終的には、容易に監査可能でより正確な結果を迅速に提供できるようになるでしょう。」―Alex Nordlinger、Chatham AI Advisory部門の共同責任者

事例研究によれば、Chathamはこのアプリケーションを追加の取引タイプへ拡張し、適切なコントロールと専門的な監督を維持しながらワークフローのさらなる自動化を進める計画である。

Chatham Vibes上の従業員構築アプリケーション

事例研究によれば、Chathamの顧客向けAI業務は自社の運用経験から生まれた。従業員は研究、分析、ドラフト作成、ソフトウェア開発、その他の日常業務にわたりChatGPTとCodexを活用している。また、従業員は内部プラットフォームであるChatham Vibesを通じて、自身の業務に適したアプリケーションを作成するビルダーにもなっている。VibesアプリケーションのAI機能はデフォルトでGPT-5.6 Terra上で動作し、個別のアプリはGPT-5.6 Solへアップグレードできるよう設定できる。

これらのアプリケーションはますます顧客向けワークフローを支援している。あるアプリは成熟したキャップ取引のレビューや価格設定ワークブック・クライアント向けコミュニケーションの作成をサポートし、他のアプリは固定収入のレートシート作成、ヘッジダッシュボードの準備、取引確認レビューを担当する。ChathamのプロフェッショナルはAI支援出力を評価し、必要に応じて洗練させ、クライアントに届ける内容を決定する。

Chatham Onyxとモデルルーティング

Chatham Onyxは資産、債務、デリバティブを単一の環境に配置し、クライアントとアドバイザーが連携されたガバナンスされたデータ上で作業できるようにし、AI機能は基礎となるソースへのトレーサビリティを保持する。CodexはOnyxの開発ライフサイクル全体で使用され、チームがソフトウェアの計画、構築、テスト、文書化、レビューを支援する。

「Codexは、製品ビジョンを実働機能により迅速に変換するのを支援してくれますが、正確性、セキュリティ、説明責任に関する当社の基準は変わりません」と最高技術責任者のJohn DeGuentherは述べた。

OnyxプラットフォームはGPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.4、GPT-4.1上で稼働する。単純な分析や非本番テストといったタスクは最もコスト効果の高いモデルにルーティングされ、正確性と価値を最大化する必要がある複雑なタスクにはGPT-5.6が使用される。Onyxの機能の一つであるChatFINは、過去の市場データのパターンを抽出し、ユーザーにポートフォリオのビューを提供するとともに、債務、デリバティブ、リース条件をカバーする法的文書を検索・リンクする。

専門家のキャパシティと次のステップ

事例研究によれば、ChathamはOpenAIを活用して構造化比較を実行し、証拠を整理し、例外を特定するとともに、チームが情報をより効率的に探索できるよう支援しており、その結果、アドバイザーは情報の収集に費やす時間を減らし、情報の解釈や難しい案件の管理、クライアントへの助言により多くの時間を割くことができる。

共同最高執行責任者のMike Noonanは、同社にとっての制約要因は専門家が専門知識を適用できる段階に到達するまでに要する時間であり、OpenAIがその時間の回復を支援していると述べた。

Chathamが示した次のステップは、取引検証を追加の製品に拡大し、従業員が構築したアプリケーションの改良を継続し、Codexを活用してOnyx向けの新機能開発を支援することです。