BNYは、多くの人々が街角でそのブランドを目にすることはないものの、金融システムを支える機関の1つである。1784年にアレクサンダー・ハミルトンによって設立された同社は、241年にわたり世界市場の中核を担ってきた。現在、同社はカストディおよび関連サービスにおいて57兆ドル以上の資産を監督し、世界最大級の機関の多くのために資金を移動し、管理し、安全に保管している。
リー・アン・ラッセル氏は、BNYの最高情報責任者（CIO）兼グローバルエンジニアリング責任者である。「私たちは世界市場が機能するためのインフラを提供しています」と同氏は誇りを持って語った。「私たちはリテール銀行でも投資銀行でもありません。私たちは資金を移動し、管理し、安全に保管しているのです」。2025会計年度、BNYは約410億ドルの売上高を計上しており、これは同社が運営するプラットフォームの規模と、継続的に獲得しなければならない信頼の大きさを物語っている。
ラッセル氏の職務範囲は、サイバーセキュリティとレジリエンスから、ビジネス向けプラットフォーム、そしてそれらを支える基盤的なエンジニアリング能力まで、テクノロジーの全領域に及ぶ。「私は銀行のテクノロジー全体を統括しています」と同氏は述べた。「サイバーセキュリティ、インフラ、銀行が稼働するためのレジリエンス、そしてビジネス向けテクノロジーのすべて、さらにAI、データ、ソフトウェア、エンジニアリング、アーキテクチャ、統制といった機能も担当しています」
プラットフォーム企業のためのプラットフォーム・オペレーティング・モデル
多くの大企業では、テクノロジーは事業部門の境界を反映している。ラッセル氏は、BNYがその構造から意図的に脱却したことを説明した。「BNYは以前、3つの大きな事業で運営されており、それぞれが多少サイロ化して機能していました」と同氏は語った。ロビン・ヴィンスCEOの下、同社はプラットフォーム・オペレーティング・モデルを中心に再編成し、日々の業務を支えるクライアントおよびエンジニアリング・プラットフォームにチームを整合させた。
プラットフォームは、トレジャリーサービスや決済のようにクライアント向けのものもあれば、APIレイヤー、アーキテクチャレイヤー、チームが構築する方法を標準化するソフトウェアフレームワークを含むエンジニアリング・プラットフォームもある。「私たちはプラクティスとプラットフォームによって組織されています」とラッセル氏は明確にした。「これがプラットフォームモデルにおける典型的なマトリックスであり、エンジニアリング自体が1つのプラクティスなのです」
この構造は、同氏がリーダーシップをどのように組織するかに影響を与えている。クライアント向けCIOはビジネス運営に焦点を当て、一方で横断的機能がエンジニアリングのプラクティスとガードレールを運営する。ラッセル氏は、中核機能として「サイバー、プロダクションサービス、インフラ、データ、AI、アーキテクチャ、統制」を挙げた。このモデルは、重複を減らし、再利用を増やし、安全性を損なうことなく銀行をより迅速にすることを目指している。
最優先課題としてのレジリエンスとサイバーセキュリティ
57兆ドルのクライアント資産がシステムを通じて流れる場合、エラーの余地は事実上ゼロである。ラッセル氏は、その責任に伴う優先事項について明確だった。「エンジニアリングにおける私たちの最優先の仕事は、銀行を安全に保つことです」と同氏は述べた。「レジリエンスとサイバーセキュリティは、エンジニアリングに携わる私たち全員にとって最優先課題です」
BNYは、クラウドと自社施設の両方を含むハイブリッドアプローチにわたるレジリエンスフレームワークとデータセンターのアップグレードに多額の投資を行ってきた。ラッセル氏は、これらの投資による測定可能な改善を指摘した。「深刻なインシデント、つまりP1とP2が90%減少しました」と同氏は述べ、自動化、自己修復、そして異常検知とシステムヘルスのための機械学習とAIの使用における先進的な取り組みを評価した。
緊急性は高まる一方である。「脅威の状況は悪化し続けています」とラッセル氏は強調した。同氏の次の段階における焦点は、自動化、自己修復、AI対応オペレーションを拡大し、レジリエンスが進化するリスク環境に追いつくようにすることである。同氏の見解では、クライアントは遅延、不安定性、不確実性を許容しないだろう。特に、世界市場の安定性が危機に瀕している場合はなおさらである。
企業規模でのAI活用
レジリエンスが最優先課題であるならば、ラッセル氏の次の優先事項は大規模な活用である。同氏はBNYのマントラを平易な言葉で説明した。「すべての人が、すべてのことに、あらゆる場所でAIを使えるようにすることが目標です」と同氏は述べた。同行は、アレクサンダー・ハミルトンの妻エリザにちなんで名付けられたエージェント型プラットフォーム「Eliza」の従業員採用率65%という社内目標を設定した。その目標を劇的に上回った。「年央頃に99%を達成しました」とラッセル氏は説明し、ほぼ全員がElizaを安全かつ生産的に使用するための初期トレーニングを受けたことを意味する。
広範な採用が確立されたことで、BNYは現在、40時間のブートキャンプを含め、ペルソナごとにより深く掘り下げている。約50,000人のBNY従業員のうち、約1,000人がこの集中トレーニングを修了した。ラッセル氏は、これをAIを目新しいものからパフォーマンスへと変える実用的な道筋と見ている。「AIはエンジニアリングの責任であるべきではないと思います」と同氏は述べた。「自分の仕事の深い専門家である人々が、平凡な活動の認知的負荷を取り除くことでAIがどのように役立つかを見出すでしょう」
同じ論理は、ソフトウェアエンジニアリングとリーダーシップの期待にも及ぶ。BNYはGitHub Copilotを広範に展開し、Microsoft Copilot 365とともに、実践的な習熟度を達成するために強力に推進してきた。「私たちのコーダーのほぼ全員が、AI支援コーディングを使用しています」とラッセル氏は強調した。最近では、同行はバイブコーディングツールであるWindsurfを全7,000人の開発者に展開した。ラッセル氏自身もバイブコーディングコースを受講し、Windsurfを導入してリーダーシップチームとハッカソンを実施した。「2025年以降のエンジニアでありリーダーであるためには、ツールを使った実践に戻る必要があります」と同氏は推奨した。
模範を示すことも、オペレーティングモデルの一部である。ラッセル氏は、ロビン・ヴィンスCEOと経営委員会も実践的なトレーニングを受けたことを説明した。「リーダーとして自分たちがやらないことを人々に求めることはできません」と同氏は述べた。同氏の見解では、その成果はスピードと士気の両方に表れている。「開発者の純粋な喜びと、人々がアイデアを本番環境に投入するスピードは、まさにゲームチェンジャーです」と同氏は付け加えた。
エージェントからデジタル従業員へ
採用が拡大するにつれ、同行はAIの使用からAIの創造へと移行している。ラッセル氏は、技術チームと非技術チームの両方にわたり、会社のほぼ半数が独自のAIエージェントを構築したことを共有した。同行は、会社のタウンホールでエージェント構築をライブで教えさえした。「私たちは組織に、その場でエージェントを構築することを教えました」と同氏は述べた。「一度やってみれば、複雑ではありません」。目的は、実験そのものではない。生産性、集中力、そして新しい働き方である。
ラッセル氏はまた、より野心的な進化についても説明した。特定のエージェント機能をデジタル従業員として扱うことである。BNYは、本番環境で約120のエンタープライズグレードのAIソリューションと、デジタルエンジニアを含む約120人のデジタル従業員を抱えている。これらのデジタル従業員は独自の認証情報と仮想環境を持ち、電子メールとTeamsを通じてコミュニケーションを取り、人間のマネージャーに報告する。「私たちは厳格な権限を持って彼らをオンボーディングします」と同氏は述べ、高度に規制された環境内で運営する現実を強調した。
1つの例は脆弱性管理であり、これはエンジニアがほとんど楽しまないが、すべてのエンジニアリング組織が執拗に実行しなければならないタスクである。デジタルエンジニアは、コードをスキャンし、脆弱性を特定し、複雑な問題を人間のマネージャーにエスカレーションするか、単純な問題を修正してマージリクエストを提出することができる。ラッセル氏は、これらのデジタルエンジニアがすでに50,000行以上のコードを書いたと述べた。彼らもパフォーマンス管理されている。「基準に達していなければ、彼らを退職させます」と同氏は述べ、これを目新しいものではなく実用的な必要性として位置づけた。目的は、人々がより高い価値の仕事、つまりエンジニアが実際にやりたい仕事に集中できるようにすることである。
今後を見据えて、ラッセル氏は、グローバルカストディと決済の膨大な処理要求を考慮し、暗号化と計算の両方で量子技術を注視している。同氏はまた、決済システムが進化するにつれて、デジタル資産とブロックチェーンも監視している。それでも、同氏は中心的なテーマについて明確である。「2025年に私たちが達成したことを誇りに思っていますが、まだ始まったばかりだと感じています」と同氏は述べた。「AIは2026年も私たちにとって大きな焦点であり続けるでしょう」
ラッセル氏自身のAIを使った実験は、同氏の楽観主義を裏付けている。同氏は、毎日のプロンプトをジャーナリングし、Whoopメトリクスなどのデータを入力し、システムをパーソナライズされたパフォーマンスとウェルネスのコーチとして使用することで、OpenAIのGPTを使用してデジタルツインを構築した。
BNYの事例が何かを示すとすれば、規制された業界におけるAIの今後の道筋は、ラッセル氏が初日から優先してきたのと同じ組み合わせによって定義されるだろう。すなわち、安全性、活用、そしてツールに近い場所にとどまることを厭わない構築者たちである。
ピーター・ハイ氏は、ビジネスおよびITアドバイザリー企業Metis Strategyの社長である。同氏は、最新作Getting to Nimbleを含む3冊のベストセラーを執筆している。同氏はまた、Technovationポッドキャストシリーズのモデレーターを務め、世界中の会議で講演している。X（旧Twitter）で@PeterAHighをフォロー。
