英大手銀Barclays、全社でClaude導入を拡大

英国大手のユニバーサルバンクBarclays（バークレイズ）は、米Anthropicとの戦略的パートナーシップを拡大し、全社規模で「Claude（Anthropic社が開発する高精度な大規模言語モデル）」のエンタープライズAIシステムを導入すると発表しました。ソフトウェア開発の加速、レガシー基盤の近代化、日常業務の効率化を目指し、2026年末までに同行エンジニアの50%、2027年には過半数が自律コーディングツール「Claude Code（Anthropicが開発するターミナル常駐型の自律コーディングエージェント）」を活用する体制を整備します。

開発現場へのClaude Code展開とレガシー刷新

Barclaysは、金融システムの開発・保守プロセスにAIを深く組み込む計画を進めています。

• ​エンジニアへの大規模展開​: 2026年末までに開発者全体の50%にClaude Codeを展開し、2027年には過半数のソフトウェアエンジニアが利用する体制を目指します。
• ​レガシーシステムの近代化​: 複雑な基幹システムの解析やコード品質の向上にClaudeを活用し、技術者がより高度な課題解決に集中できる環境を整えます。
• ​エージェント型開発の推進​: システムの構築・テスト・セキュリティ検証・運用の各工程に自律的なAIエージェント機能を組み込み、ソフトウェアエンジニアリング全体の変革を図ります。

同行のグループ共同最高執行責任者（Group Co-COO）であるAnne Marie Darling氏およびCraig Bright氏は、テクノロジーの真価は顧客や従業員にもたらす成果にあると強調し、安全で統制された環境下で日常作業を効率化し、イノベーションを加速させる方針を示しています。

顧客対応支援と市場業務での運用実績

BarclaysとAnthropicの協業はすでに実業務で成果を挙げており、今回の発表はこれまでの成功を踏まえた拡大となります。

導入領域	活用内容	運用規模・成果
​顧客支援（リテール）​	社内知識アシスタント（Colleague Knowledge Assistant）	2025年から稼働。英国内の2,000万人以上のリテール顧客を支える従業員16,000人以上が利用し、累計100万件超の検索を処理
​市場部門（Global Markets）​	顧客問い合わせメールの自動仕分け・ルーティング	毎日約12万件の受信メールをClaudeで自動分類・情報拡充し、担当オペレーターへ最適配信

リテール業務向けのアシスタントはRAG（検索拡張生成。外部知識を検索して回答を生成する仕組み）アーキテクチャを採用しており、窓口・サポートスタッフが迅速かつ正確な情報へアクセスできる環境を実現しています。

厳格な規制環境下における責任あるAIガバナンス

金融機関への生成AI導入における最大の課題は、セキュリティとコンプライアンスの担保です。Anthropicの最高商務責任者（CCO）Paul Smith氏は、世界中で数百万の顧客を抱えるBarclaysのAI採用基準は極めて高いと述べています。

Barclaysでは、すべてのAIユースケースに対して厳格なガバナンス、セキュリティ制御、そして人間による監視（Human-in-the-loop）を義務付けており、規制当局の要請に準拠した安全な運用体制を確立しています。

日本の金融機関・エンタープライズへの示唆

今回の事例は、生成AIの本格導入を模索する日本の大手金融機関やエンタープライズ企業にとっても重要なモデルケースとなります。

• ​自律コーディングツールの全社標準化​: 単なるコード補完（オートコンプリート）を超えて、ターミナルで動作する自律型エージェント（Claude Code）を組織の公式ツールとして位置づけ、エンジニアの過半数への配備目標を掲げた点は先進的です。
• RAGと業務自動化の二本柱​: 社内ナレッジ検索による「従業員支援」と、日量12万件のメール処理という「定型業務の自動化」を並行して推進し、投資対効果を定量的に可視化しています。
• ​未確認事項の整理​: 今回の公式発表では、利用されているClaudeの具体的モデル（OpusまたはSonnet）の配分比率や、自社専用のプライベートホスティング構成の詳細、APIコストに関する情報は開示されていません。

分析と今後の展望

金融大手によるClaudeの大規模採用は、Anthropicがエンタープライズ市場で確固たる信頼を獲得しつつあることを裏付けています。特にClaude Codeを開発者人口の過半数にまで展開するというBarclaysのコミットメントは、エージェント型AIが実験段階を脱し、ミッションクリティカルな金融ITインフラの維持・開発における中核インフラへと移行し始めた転換点を示しています。今後は、自律AIが生成・改修した金融コードの保守性やセキュリティ監査のベストプラクティスがどのように確立されていくかが注目されます。

引用元：Anthropic