格付会社でのAI活用術

格付会社に、そもそもAIは必要なのか

格付会社のAI活用を考えるとき、判断軸は2つです。同じ判断を月に何度も繰り返しているか、そしてその判断を間違えたときに何が起きるか。この2つが両方大きい業務ほど、AIを入れる価値が出ます。

格付は投資家が投資判断に使う情報として市場に出ていくため、誤りの影響は社外に及びます。AIが効くのは、次のような業務です。

• 発行体や投資家から寄せられる苦情・異議申立ての仕分け
• 格付委員会の決定を受けた、プレスリリースの文面づくり
• 発行体から届く、手法や手続きに関する問い合わせへの回答案の作成

どれも、公表済みの格付手法や過去の対応記録という決まった基準に照らして、同じ判断を繰り返しています。

一方、発行体の経営陣との面談や、格付委員会での最終決定にはAIを入れないほうがよいと考えます。面談は経営陣の説明の確度をその場で見極める場です。格付の決定は、委員会が合議で責任を負うことに意味があるからです。

ただ、この線引きは業務ごとに変わります。同じ公表業務でも、定型のリリース文面と、見通しの根拠を論じるレポート本文とでは向き不向きが違います。次のセクションでは、格付会社の業務を工程に分けて見ていきます。

依頼受付から当局・投資家対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

格付会社の業務は、依頼を受けて格付を付与し、公表後も見守り続ける流れで進みます。工程ごとに見ると、手法に照らした定型の作業と、人が見極める作業がはっきり分かれます。

負荷が最も集中するのは公表の工程です。委員会で結論が出ると、発行体への事前通知を経て、速やかに市場へ出す必要があります。

担当アナリストは、決定記録を見ながら格付記号・見通し・対象の債券・適用した手法名をリリースに書き写し、前回の文面と表現をそろえます。記号一つの誤記がそのまま市場に届き、訂正そのものが信認を損なうため、読み合わせに神経を使います。

ここに手を入れると、アナリストは書き写しではなく、格付理由の説明が適切かという中身の確認に時間を使えます。前工程の委員会資料も、公表文面を意識した形で整理されるようになります。

一方、「極小」とした発行体面談は、経営陣の言葉の裏にある覚悟や方針の確度を見る仕事です。ここは相手を前にした人の判断に委ねる工程として残します。

格付会社で最初に取り組むべきAI活用、3つ

最初に手をつけるなら、繰り返し発生していて、かつ間違えると格付の信認に響く業務です。第1セクションの2軸で見ると、苦情・異議の仕分け、公表文の作成、発行体への回答が該当します。

寄せられた苦情や異議を、AIに先に仕分けてもらう

苦情受付の入力フォームが送信されたり、窓口のメールに申立てが届いたりすると、仕組みが動きます。AIは社内で定めた分類基準と過去の対応記録を参照し、内容が格付手法への異議か、事実誤認の指摘か、手続きへの不満かを判定します。

判定結果は、苦情管理用の表計算ソフトに行として追記され、関連する格付アクションと担当部署の候補も並びます。いまは担当者が一通ずつ読んで区分を決めていますが、仕組みが入ると、最初から区分済みの一覧を確認する作業に変わります。

区分はコンプライアンス部門の担当者が確かめます。異議を受けて格付を見直すかどうかは、分析部門と格付委員会が判断します。

委員会の結論を、公表文の下書きに素早く起こす

格付委員会の決定記録が、ファイル保管サービスの所定フォルダに保存された時点が起点です。AIは決定記録から格付記号・見通し・主な格付理由を読み取り、過去のリリース文面と社内の用語規則に沿って、公表文の下書きを組み立てます。

下書きは文書作成ソフトのファイルとして案件フォルダに保存され、主担当アナリストに業務チャットで知らせが届きます。白紙から書き起こしていた作業が、下書きと決定記録の照合から始まる形に変わります。

照合するのは主担当アナリストです。記号・見通し・対象債券の一致を確かめ、公表の最終承認は社内の定められた承認者が担います。

発行体からの問い合わせに、回答案を用意して待つ

発行体の財務担当者から問い合わせのメールが届くと、AIが内容を読み、公表済みの格付手法やよくある質問集、過去の回答記録から関連する箇所を探します。そのうえで、手続きや手法の説明にとどめた回答案を作ります。

回答案は業務チャットで担当アナリストに届き、問い合わせ管理の一覧にも受付日と論点が記録されます。毎回、手法の該当箇所を探し直していた手間がなくなります。

送信前に担当アナリストが回答案を読みます。格付の結論や見通しを示唆する表現が入っていないかを確かめ、送るかどうかは担当者が決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは「苦情・異議申立て内容の分類分析」を例にします。新しいシステムを作る話ではなく、いま使っている入力フォームと表計算ソフトの間に、情報の通り道を一本引く作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

仕分けに使う情報は、すでに社内にあります。

• 苦情受付の入力フォームに書き込まれた内容
• 過去の苦情・異議への対応記録
• 公表済みの格付アクションの一覧

新しく作るものはありません。窓口ごとにメールと記録が散らばっているなら、一つのフォルダに集めて保存先を決めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

入力フォームが送信されたとき、または窓口のメールに申立てが届いたときを起点にします。担当者が思い出して始める形では、忙しい時期ほど後回しになり、使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

どういう内容をどの区分に入れるのかを文章にし、一箇所にまとめて設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。経験のある担当者が頭の中でやっている仕分けを、外に書き出す作業です。

• 公表前の格付に関する指摘は、区分を問わず最優先で扱う
• 数値や事実関係の誤りを示すものは「事実誤認の指摘」に入れる
• 手法そのものへの不服と、手法の当てはめへの不服は別の区分に分ける

この工程がいちばん時間がかかります。境目の判断は人によって揺れているため、担当者どうしのすり合わせが要ります。一度書き留めれば、担当者が替わっても同じ基準で使えます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

判定結果は苦情管理の表計算ソフトに行として追記し、業務チャットでコンプライアンス部門へ知らせます。担当者は毎朝その一覧を開き、区分を確かめてから分析部門へ回します。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 未公表の格付情報が見える範囲を広げてしまう：公表文の下書きや異議の内容を共有の場所に置くと、分析部門以外からも見えてしまいます。信用格付業者に求められる利益相反の防止体制に触れるおそれがあるため、保存先とAIの参照範囲を案件の担当者に限っておきます。
• 事実誤認の指摘が一般の苦情に埋もれる：公表前の事前通知に対する発行体の指摘は、対応を急ぐ必要があります。AIが通常の苦情として仕分けると見落とされるため、未公表案件に関わるものは区分を問わず即時に通知する設定にします。
• 手法の改定後も古い表現が残る：格付手法の改定で手法名や定義の表現が変わっても、基準の文書が古いままだと下書きに旧表現が残ります。改定手続きの中に、基準文書の更新を組み込んでおきます。

格付会社のAI活用は、どこから考えればいいか

AIが効くのは、手法や過去の記録という決まった基準に照らして同じ判断を繰り返す業務で、経営陣との面談や委員会の決定は人が担う側に残ります。紹介した3つは、いずれも基準が文書として手元にあり、確認する人も決めやすい業務です。

すべてを一度に進める必要はありません。まずは一つの業務から始めれば十分です。そのとき必要なのは、入力フォームや過去の対応記録、表計算ソフトといった、すでに社内にあるツールと情報です。