Franklin TempletonがCodex活用

フランクリン・テンプルトンが初期に試みたAI活用は、データをデータベースに入れてモデルをつなぐものだったが、モデルがデータ同士の関係を理解できず、答えは不十分だった。エージェントとセマンティック層（同社のデータが何を意味し、どうつながるかを構造化したモデル）を加えると結果が変わったとDudley氏は語る。この経験が、信頼できるコネクター、ポートフォリオやワークフローの文脈、エージェント機能を結集した、統制の効いた再利用可能なインテリジェンス基盤づくりという現在の取り組みにつながった。

同社の位置づけは、アナリストが一次的な銘柄分析を行い、決算説明会を確認し、競合を調べるような、人間主導で逐次進む株式調査ワークフローの自動化から、Dudley氏が「人間の判断と組み合わせた継続的インテリジェンス」と呼ぶものへと移ってきた。フランクリン・テンプルトンは投資実務家とのハッカソンでCodexを使い、今は実験をセキュリティ審査や専門家の支援、データ管理を備えた実用水準のツールへと引き上げる作業を進めている。

設計上の重要な懸念は、多くのAIツールがユーザーの好みを学習して同じような情報ばかり示すことで、投資において偏った視点の源になりかねないという点だ。フランクリン・テンプルトンは逆を望み、調査や意見の多様性へのアクセスを確保するとともに、システムが投資リスクを強調し、ポートフォリオマネージャーが意思決定時にそれを認識できるようにしたい考えだ。