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ゴールドマン・サックスのAI活用がヤバすぎる！IPO自動化・Devin導入・46,000人AI展開の全貌【2026年版】

IPO目論見書の95%をAIが数分で作成、自律型AIコーダー「Devin」を新入社員として採用、全社員46,500人にAIアシスタントを展開——ゴールドマン・サックスの生成AI戦略「OneGS 3.0」の全貌を、GS AI Platformのマルチモデル構成からJPモルガン・モルガンスタンレーとの比較、CEO発言まで徹底解説します。

ウォール街の巨人が本気を出した——ゴールドマン・サックスのAI戦略「OneGS 3.0」

「AIがIPO目論見書の95%を数分で作成できる」——2025年1月のダボス会議で、ゴールドマン・サックスCEOのデビッド・ソロモンがこう発言したとき、金融業界は騒然としました。以前は6人のチームが2週間かけていた作業が、AIでほぼ自動化されたのです。

でも、これはゴールドマン・サックスのAI変革のほんの一端にすぎません。

ゴールドマン・サックス AI活用の驚異的な数字

• 全社員46,500人以上にAIアシスタントを展開（2025年6月〜）
• 社員が月間100万件以上のAIプロンプトを実行
• 開発者の生産性が平均20%向上（特定タスクでは最大55%）
• 自律型AIコーダー「Devin」をウォール街で初めて導入（2025年7月）
• 20ページのレポート要約：20〜30分 → 2分以内
• テクノロジー支出：年間約60億ドル（2025年）
• AIアシスタント利用者の78%が「より生産的になった」と回答

ゴールドマン・サックスは2025年10月、「OneGS 3.0」と呼ばれる全社的なAI変革プログラムを発表しました。CEOソロモン、社長ジョン・ウォルドロン、CFOデニス・コールマンの連名で出されたこの計画は、AIを「独立したツール」ではなく「企業の基盤的な能力」として位置づけるという、数年がかりのオペレーティングモデルの抜本的刷新です。

OneGS 3.0の6つの戦略目標

1. クライアント体験の向上
2. 収益性の改善
3. 生産性と効率の向上
4. レジリエンスとスケーラビリティの強化
5. 従業員体験の充実
6. リスク管理の強化

初期の重点領域

• クライアントオンボーディング
• 規制レポーティング
• レンディング（融資）業務
• エンタープライズリスク管理
• トレード会計処理
• コード開発・保守

これらすべてでAIによる手作業の自動化を推進

なぜゴールドマン・サックスがここまでAIに全力投球しているのか。その全貌を、この記事で徹底的に解説していきますね。

GS AI Platform——OpenAI・Google・Anthropic・Metaを使い分ける「マルチモデル戦略」

ゴールドマン・サックスのAI戦略の中核にあるのが、CIO（最高情報責任者）のマルコ・アルジェンティが設計した「GS AI Platform」です。このプラットフォームの最大の特徴は、特定のAIベンダーに依存しない「マルチモデルアーキテクチャ」を採用していることです。

アルジェンティCIOの発言

「1つのベンダーに依存したくない。コーディングに優れたモデルもあれば、推論に強いモデルもある。タスクに最適なモデルを柔軟に選択できる設計にしている」

AIモデル	提供元	主な用途
GPT-4o / GPTシリーズ	OpenAI	汎用的な文書生成、分析
Gemini	Google	コード生成（Gemini Code Assist）、データ分析
Claude	Anthropic	会計処理、コンプライアンス、文書解析
LLaMA	Meta（オープンソース）	社内カスタマイズ用途

特に注目すべきは、2026年2月に発表されたAnthropicとの深い提携です。Anthropicのエンジニアが6ヶ月間ゴールドマン・サックスに常駐し、トレード会計とクライアントオンボーディング用のAIエージェントを共同開発しています。社内テストでは、クライアントオンボーディングの時間が30%短縮され、週あたり数千時間の手作業が削減されました。

GS AI Platformの技術的な仕組み

アルジェンティCIOはAI戦略を「三本脚の椅子」にたとえています：

脚1：AIテクノロジー

マルチモデルで最適なAIを選択

脚2：データの質

社内データプラットフォーム「Legend」で高品質なデータを提供

脚3：人材

約13,000人のエンジニア（全社員の約25%）

すべてのクエリは内部ゲートウェイを経由し、社内の独自データ（RAG：検索拡張生成）を追加してからAIモデルに送信されます。これにより、ハルシネーションを防止し、コンプライアンスに準拠した回答を生成する仕組みです。

GS AI Assistant の展開タイムライン

時期	展開状況
2025年1月	約10,000人の従業員に展開開始
展開2週間後	対象社員の34%がアクティブ利用
2025年6月	46,500人以上に全社展開
2025年7月	月間100万件以上のプロンプト実行
2025年後半	採用率50%以上を達成
2026年目標	利用率100%

IPO目論見書からトレーディングまで——具体的なAI活用事例を徹底解剖

「すごいAIを導入した」だけなら、どの企業でも言えます。ゴールドマン・サックスが注目されるのは、具体的な成果の数字が圧倒的だからです。主要なAI活用事例を詳しく見ていきましょう。

事例1：IPO目論見書（S-1ファイリング）の自動化

CEOソロモンがダボス会議で明かした、最もインパクトのある事例です。

Before（従来）

6人のバンカーが
2週間かけて作成

After（AI導入後）

AIが95%を数分で生成
人間は残り5%に集中

ソロモンCEOの言葉：「残りの5%こそが今や最も重要な部分だ。なぜなら、それ以外はすべてコモディティ化したから」

この「残り5%」とは、企業固有のストーリーテリング、リスク要因の微妙なニュアンス、規制当局への戦略的な表現——つまり人間の判断力が不可欠な領域です。

事例2：開発者の生産性向上

ゴールドマンには約12,000人のソフトウェアエンジニアが在籍しており、2024年7月までに全員にAIコーディングツール（GitHub Copilot、Gemini Code Assist）を展開しました。

指標	改善率
開発者の平均生産性	+20%
特定タスク（ボイラープレートコード等）	最大+55%
標準的なコーディングタスクの納期	-40%
リリース後のバグ報告	-15%

事例3：トレーディングとリスク管理

AI駆動のトレーディングデスクは、人間のみのデスクと比較して日中取引の収益性が27%向上。新トレーディングプラットフォーム「Atlas」と最初のアルゴリズム「AXIS」を展開し、独自シグナルで価格変動とボラティリティを予測しています。

• コモディティ戦略でシャープレシオ3.2を記録（業界トップクラス）
• 上位150の機関投資家クライアントでウォレットシェアを350bp拡大
• 債券、外国為替、コモディティで過去最高収益を達成
• 戦略検証サイクルを60%以上短縮

事例4：業務効率化とクライアントサービス

レポート要約
20ページのレポートを2分以内で要約（従来は20〜30分）

会計処理
Anthropic Claudeによるトレード会計のAIエージェント化

オンボーディング
クライアントオンボーディング時間を30%短縮

資産運用
決算説明会のAI分析で非構造化データから投資シグナルを発見

Devin——ウォール街初の「AIソフトウェアエンジニア」を新入社員として採用

2025年7月11日、ゴールドマン・サックスはCognition社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」のパイロット導入を発表しました。これはウォール街の大手金融機関として初の試みであり、AI業界全体にも衝撃を与えました。

Devin とは？

Devinは「世界初のAIソフトウェアエンジニア」を名乗る、完全自律型のAIコーディングエージェントです。従来のGitHub CopilotのようなAIアシスタント（人間の指示に応じてコードを提案する）とは根本的に異なり、タスクを渡されれば自分で計画を立て、コードを書き、テストし、デバッグまで行うことができます。

ゴールドマン・サックスはDevinを「新入社員」として扱うと宣言しています。

導入の規模

• まず数百体のAIエージェントから開始
• 最終的に数千体に拡大予定
• 約12,000人の人間の開発者と協働
• 生産性を従来のAIツール比で3〜4倍向上が目標

Devinの担当業務

• 内部コードの新しいプログラミング言語への移行
• レガシーコードのリファクタリング
• ユニットテストの自動生成
• ドキュメントの作成・更新
• ボイラープレートコードの生成

アルジェンティCIOの発言

「Devinで労働力を増強する。Devinは我々の新しい従業員であり、開発者に代わって仕事をし始める」

「エンジニアには、問題を一貫した形で記述し、それをプロンプトに変換し、AIエージェントの作業を監督する能力が求められるようになる」

「18万ドルのエンジニアを雇う必要がなくなる」

Fortune誌はこの動きについて、「ゴールドマンは18万ドル（約2,700万円）のソフトウェアエンジニアを雇う必要がなくなる」と報じました。

ゴールドマン・サックスはこれを「ハイブリッドワークフォース」——人間とAIが共存する労働力——の時代の到来と位置づけています。従来の「AIアシスタント」から「完全自律型AIエージェント」への大転換を象徴する動きであり、金融業界全体の人材戦略を変えるインパクトがあります。

新入社員には今や、コーディングスキルだけでなく「AIを監督し、協働する能力」が求められるようになっています。ゴールドマンCFOは新卒採用者を「AI ネイティブ」と呼び、入社初日からAIを当たり前に使いこなすことを期待しています。

金融AI三国志——JPモルガン・モルガンスタンレーとの徹底比較

ゴールドマン・サックスのAI戦略を正しく評価するには、ライバルとの比較が不可欠です。ウォール街の3大投資銀行が、それぞれまったく異なるアプローチでAI覇権を争っています。

比較項目	ゴールドマン・サックス	JPモルガン	モルガン・スタンレー
戦略タイプ	高付加価値ワークショップ型	AIファクトリー型（大規模展開）	富裕層特化型
AIツール名	GS AI Assistant	LLM Suite	AI @ Morgan Stanley
AIモデル戦略	マルチモデル（OpenAI, Google, Anthropic, Meta）	OpenAI中心、マルチモデル志向	OpenAI単独パートナーシップ
展開規模	46,500人以上	200,000人以上	16,000人（FA向け）
年間テクノロジー予算	約60億ドル	約170億ドル（銀行業界最大）	非公開
自律型AI導入	Devin（ウォール街初）	未発表	未発表
差別化ポイント	マルチモデル＋自律型AI	圧倒的スケールと予算	ウェルスマネジメント特化

JPモルガン——「量と規模」の王者

年間テクノロジー予算170億ドルは金融業界ぶっちぎりの1位。AI専門家2,000人以上を擁し、20万人以上にLLM Suiteを展開。ネットワーク効果と運用レバレッジでAIアプリケーションの限界コストを下げる「量とスケール」の戦略。独自のAI投資アドバイザー「IndexGPT」も開発中。

モルガン・スタンレー——「深い一点突破」

OpenAIとの独占的パートナーシップで、2023年9月に業界に先駆けてGPT-4搭載のウェルスマネジメント向けAIアシスタントを展開。16,000人のファイナンシャルアドバイザーに、約10万件のリサーチレポートを自然言語で検索できるAIツールを提供。ウェルスマネジメントという一点に集中投資。

ゴールドマンの独自ポジション

JPモルガンほどの予算はないが、マルチモデル戦略でベンダーロックインを回避し、Devin導入で自律型AIの先駆者となった。さらにAnthropicとの深い提携で会計・コンプライアンス領域をAIエージェント化するなど、ハイバリュー領域への集中投資で差別化を図っています。

JPモルガンのCDOテレサ・ハイテンレザーは「最終的にはユースケースに応じてモデル間を流動的に移動したい。特定のモデルプロバイダーに縛られるつもりはない」と述べており、実はJPモルガンもゴールドマンのマルチモデル戦略に追随する方向です。

「雇用の終末は来ない」——ソロモンCEOの発言と数字が語る矛盾

ゴールドマン・サックスのAI活用を語る上で避けられないのが、「AIは雇用にどう影響するのか」という問題です。CEOソロモンは一貫して楽観的なメッセージを発信していますが、社内の実態は必ずしもそうではありません。

ソロモンCEOの主な発言

2025年1月（ダボス会議）：
「AIがIPO目論見書の95%を数分で作成できる。以前は6人のチームが2週間かかっていた」

2025年10月（イタリアン・テック・ウィーク）：
「はい、職業機能は変わるでしょう。しかし、それに興奮している。AIは雇用を破壊しない。人員が減るのではなく、より価値のある人が、より価値のある仕事をする機会が生まれる」

2026年1月（ダボス会議）：
「雇用の終末（job apocalypse）は来ない」と明言。AI導入ペースは「人々が期待しているほど速くない可能性がある」とも指摘。

しかし、数字を見ると別の物語が浮かび上がります。

一方で進む「静かなリストラ」

• 2025年10月：AI効率化によるコスト削減の一環として、追加の人員削減を発表
• OneGS 3.0に伴い「限定的な役割の削減」を実施
• 年末までの増員を制限
• 約1,000人規模のレイオフが報じられる
• 2026年2月、匿名掲示板Blindで社員から「雇用減速への不安」の声が急増
• 毎年の業績評価で下位3〜5%の従業員を解雇する方針は継続

ゴールドマン・サックスのリサーチが分析するAIの雇用影響（経済全体）

興味深いことに、ゴールドマン・サックスの自社リサーチ部門が冷静な分析を発表しています。

指標	数値
現在のAI活用で置換リスクのある米国雇用	約2.5%
AI普及時に長期的に置換される労働者	6〜7%（約1,100万人）
2025年Q3でAI起因のレイオフ言及割合	15%以上
20代のテック労働者の失業率上昇	約3ポイント上昇
AI完全統合時の労働生産性向上	約15%

さらに注目すべきは、2026年3月に発表されたゴールドマン自身のレポートです。

「AIと経済全体の生産性には有意な関係がまだ見られない」

ただし、コーディングとカスタマーサービスの2領域では30%の生産性向上を確認。つまり、AIの効果は「特定のユースケースでは絶大だが、経済全体にはまだ波及していない」というのがゴールドマンの公式見解です。

ソロモンCEO自身も、「AI導入のペースは人々が期待しているほど速くない」「2026年中に再調整が起こりうる」と、冷静な見方を示しています。

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まとめ

この記事では、ゴールドマン・サックスの生成AI活用の全貌を、GS AI Platformのマルチモデル構成、具体的な活用事例、Devin導入、競合比較、そして雇用への影響まで徹底的に解説してきました。

ポイントまとめ

• OneGS 3.0：AIを「独立したツール」ではなく「基盤的な能力」として全社展開する数年がかりの変革プログラム
• GS AI Platform：OpenAI・Google・Anthropic・Metaのマルチモデル構成で、特定ベンダーへの依存を回避
• IPO目論見書95%自動化：6人×2週間の作業がAIで数分に。「残り5%が最も重要」（ソロモンCEO）
• 開発者生産性+20%：12,000人のエンジニアにAIコーディングツールを展開。特定タスクでは最大55%向上
• Devin導入：ウォール街初の自律型AIコーダー。「新入社員」として数百体から数千体へ拡大予定
• Anthropic提携：エンジニアが6ヶ月常駐し、会計・オンボーディング用AIエージェントを共同開発
• 競合比較：JPモルガンは予算170億ドルの「量」、モルガン・スタンレーはウェルスマネジメント「一点突破」、ゴールドマンは「マルチモデル＋自律型AI」で差別化
• 雇用影響：CEOは「終末は来ない」と楽観的だが、社内では静かなリストラも進行

ゴールドマン・サックスのAI活用は、金融業界の未来を先取りする実験場とも言える存在です。マルチモデルで最適なAIを選び、自律型AIエージェントを「新入社員」として迎え入れ、全社員にAIアシスタントを展開する——その徹底ぶりは、他の業界にとっても大いに参考になるでしょう。

一方で、ゴールドマン自身のリサーチが「AIの経済全体への影響はまだ限定的」と冷静に分析しているのも見逃せません。AI導入は「魔法の杖」ではなく、特定のユースケースに的確に適用することで初めて大きな成果が出る——これがウォール街最大級のAI実践者が出した、2026年時点での結論です。

金融業界に限らず、自社のAI戦略を考える上で、ゴールドマン・サックスの「マルチモデル＋自律型AI＋全社展開」というアプローチは、一つの有力なモデルケースになると思いますよ。