消費者ローン企業Rocket Mortgage、生成AI成功の基礎を築く

住宅ローン業界で成功するためには、効率性と正確性が最も重要だ。また、選択肢を広げておくことも重要だ。それが、Rocket Mortgageが機械学習やAI技術を積極的に導入してきた理由であり、ブライアン・ウッドリングCIOが「人間がループに入る」AI戦略を強調する理由である。

デトロイトに本社を置く消費者ローン企業は、10年以上にわたって機械学習とAIを導入しており、生成AI機能を市場にリリースしている数少ないパイオニアのひとつである。

ウッドリング氏は、「我々は現在、約1年前から複数の生成AIのケースを製品化しています」と述べ、例えば、同社が開発中の1つの生成AIチャットボットは、話すだけでなく、聞いて理解するように設計されていると指摘する。

Rocketが開発した別の生成AIアシスタントは、応募者の雇用主名を分析し、さまざまな名前で入力される可能性のある雇用主が同じものであると理解されるようにし、意思決定プロセスを大幅にスピードアップする。例えば、ほとんどの人はグーグルとアルファベットが同じ雇用主であることを知っている。このような人間の知識を使って生成AIアシスタントを訓練し、雇用主の身元を確認することは、親会社名のデータベースを構築して子会社やより一般的な会社の身元と照合するよりもはるかに効率的だとウッドリング氏は言う。

生成AIをいち早く実用化したRocket Mortgageは、投資家や規制当局に安全かつ責任ある方法で技術を導入していることを納得させるため、適切なガードレールとガイドラインを整備した上でそれを行った、とウッドリング氏は補足する。同社は現在、いくつかのビジネスプロセスを自家製のコードとAIで完全に自動化している。しかし、住宅ローンを組むかどうかといった決定を伴う生成AIのアプリケーションでは、常に「ループの中に人間がいる」とウッドリングは言う。

「生成AIを搭載したコパイロットやシステム（私たちが構築している多くのもの）では、インターネットに何年も投稿されたものをすべて知っている生成AIモデルと人間の判断が組み合わさることで、判断の精度が10％から15％向上することが分かっています。」

生成AIのプロセスの意思決定と結果を承認するために人間の意見を取り入れることが、初期の生成AIの成功に不可欠な原動力であることが証明されつつある、というのがアナリストの意見だ。

 IDCのワールドワイドAI・オートメーションマーケットリサーチ・アドバイザリーサービス担当グループバイスプレジデントであるリトゥ・ジョティ氏は、「生成AIは、さまざまなデータポイントを結びつけ、数秒で洞察をまとめ、合成する能力を持つバーチャルナレッジワーカーになりつつあり、より付加価値の高いタスクに集中できるようになっている」と語る。

AIはローンの引き受けのようなプロセスを変革しつつあるが、真に効果的で実行可能なテクノロジーとなるためには、100％の精度が要求されるため、人間によるイン・ザ・ループが不可欠である。

モデルにとらわれないAIを目指す

1,000人以上のエンジニアと600人以上のデータサイエンティストが協力し合い、Rocketのコードのほとんどを社内で構築している。

ウッドリングがプロダクト・エンジニアリング・チームを率いるCTOとして2017年に入社したとき、彼の最優先事項の1つは、Rocketのクラウド導入を加速させることだった。

「入社後、6ヶ月目に最初にやったことのひとつは、今後、新しいテクノロジーはすべてクラウドで構築すると宣言したことです」と彼は言う。

現在、Rocketのワークロードの60％から70％はクラウド上で稼働しており、そのうち95％以上はAWSで稼働している。残りはオンプレミスだ。

ウッドリングによると、同社初の機械学習モデルは10年以上前に開発され、マーケティング、リード生成パターン認識、ローン組成プロセスなどのタスクを自動化した。

しかし、ここ5、6年で、RocketにおけるAIの利用は「一気に加速した」とウッドリングは言う。例えば、ローン申込者の収入確認のおよそ3分の2は、現在100％機械学習モデルとAI技術によって行われていると彼は言う。

「私たちのビジネスのほぼすべての側面が、今やMLやAI、タスクの自動化、パターン認識、データ分析によって触れられています」とウッドリング氏は言い、意思決定が必要な場合は常に、人間がクロージング・プロセスの一部であることを繰り返した。

Rocketのエンジニアとデータサイエンティストは、AWS BedrockとAnthropic AIテクノロジーを使って生成AIモデルを開発している。主にAWSのショップであるにもかかわらず、Rocketは生成AIプラットフォームに対してモデルにとらわれないアプローチをとっている。PayPalとMicrosoftで経験を積んだ経験豊富な技術幹部であるRocket CompaniesのCEO、Varun Krishnaは、AWS、Anthropic、OpenAI、Google、Mistralを含むすべてのAI基盤モデルプロバイダと直接関係を築いているとウッドリング氏は言う。

ウッドリング氏は、この複雑なAI競争において、明確な「勝者」は存在しないだろうと付け加えた。「むしろ、さまざまな使用ケースに合わせて調整された、さまざまなAIモデルが登場する可能性が高い。私たちは、適切なタイミングで適切なモデルを投入できるようにしたい。これは強力な戦略だ」

ウッドリング氏は、AWS Bedrockの最も価値ある側面の1つは、Rocketにとって標準的なデータ・プラットフォームを確立することであり、これにより住宅ローン貸金業者はデータを「非常に迅速に」適切なAIモデルに提供できるようになると言う。他のケースでは、Rocketは様々なAIモデルをテストし「様々なタスクにおける有効性を確認する」とウッドリング氏は言う。「それは本当に価値がある」

CIOは、AWSも同じような考え方で、「1つの勝者にコミットしない」と主張している。「それは、適切な仕事に適切なAIモデルを選択するという我々の戦略と共鳴している。

データ運用の近代化

ウッドリングのようなCIOは、AIモデルの品質が関係するデータの品質に大きく依存すること、そしてそのデータがデータベース、データウェアハウス、クラウドデータレイクなどから大規模な言語モデルにどのように注入されるかをよく知っている。

そのため、RocketのAI推進にとって最も重要なのは、10年以上にわたってオンプレムのデータウェアハウスに保存されている1万テラバイトのデータと、AWSのクラウドレイクに保存されている半構造化データを統合した最新のデータプラットフォームを構築することだ。多くの企業と同じように、Rocketもまだ使用している古いテクノロジーのために、自社のデータセンターの一部を運用し続けている。

Rocketは、データレイク戦略をAWSデータプラットフォームへと進化させている。このプラットフォームは、構造化データ、半構造化データ、新しい非構造化データに対応し、セマンティクスと分類法を備え、人間やソフトウェアが消費するために「大幅に発見しやすく、使いやすく」するためのAPIを提供する。

これにより、データはAIモデルが取り込むのに最適なリポジトリに押し上げられる。Rocketのデータ全体をきれいにしようとするのは不必要で面倒なことであり、次世代アプリケーションの展開プロセスを遅らせることになると彼は言う。

「われわれはデータ駆動型ビジネスであり、われわれのビジネスである住宅ローン組成はまさにデータ処理ビジネスだ」とウッドリングは言う。

同社のアクティブ・生成AIエンジンと次世代データ・プラットフォームは、あらゆる形態のデータを迅速に提供し、特定のタスクのためにキュレートされ、ポートフォリオを進化させるために適切なフォーマットで提供するよう設計されている、とCIOは言う。

必要なのはチームと時間だけだ、と彼は付け加える。「私たちは、ここで素早く行動し、アイデアをいち早く市場に投入できることを高く評価している」