ブルームバーグは、BQuant DesktopおよびBQuant Enterpriseに組み込まれた、金融ドメインに特化した会話型AIコーディングアシスタント「BQuant Assistant」を発表しました。BQuant開発環境に統合されたこのツールにより、Bloomberg Terminalの契約者である金融専門家は、自然言語のプロンプトを使ってコードを記述し、動的なアプリケーションを構築し、金融データ分析のワークフローを加速できるようになります。

BQuant Assistantは、ユーザーが投資戦略、ダッシュボード、定量的な財務分析を構築するのと同じPython環境に、会話型AIを直接もたらします。BQuantに関する質問への回答、Pythonコードの生成、Bloomberg Query Language(BQL)によるブルームバーグの膨大なデータセットのクエリ作成支援、作業のデバッグや反復のサポート、データ可視化のためのコード構築などが可能です。また、BQuantヘルプセンターを検索し、関連するサンプルノートブック、ライブラリ、ハウツーガイドを参照して質問に回答することもできます。

BQuant環境に基盤を置くことで、アシスタントはユーザーのプロジェクト、ワークフロー、コードに応じたコンテキストを考慮した回答を生成でき、汎用のコーディングアシスタントよりも、金融データ分析に即したサポートを提供します。BQLやPyBQLといったブルームバーグ固有のツールに依存するワークフローにとって、このドメインへの基盤こそが差別化要因であり、独自データとドメイン固有のワークフローが存在するプラットフォームにAIを直接組み込むという、フィンテック分野のより広いトレンドを反映しています。

BQuant Assistantは、コードの提案で応答し、ユーザーの承認を条件に、安全なBQuantサンドボックス内のアクティブなプロジェクトにコードを直接挿入して実行することもでき、ユーザーはコンテキストを切り替えることなく質問から結果へ素早く進むことができます。アシスタントは提案するアクションを明示し、ノートブックの読み書きの前に承認を求めるため、ユーザーはこれらの操作を完全に制御できます。

「金融専門家はますます大規模で複雑なデータセットを扱っていますが、投資アイデアを再現可能な分析に変換するには、依然として多大な時間と専門的なコーディング知識が必要となる場合があります。BQuant Assistantは、ブルームバーグの金融データと定量的ワークフローに対する理解に基づくAI駆動のコーディングを、クライアントが既に投資戦略の構築に使用しているワークフローに直接もたらします。最初のクエリを作成するポートフォリオマネージャーから、マルチアセットのシグナルを設計するクオントまで、すべてのBQuantユーザーが自然言語の質問から動作するコード、データ取得、可視化へ容易に進めるよう支援することで、クライアントがBQuant内でアイデアの検証、分析の精緻化、投資戦略の構築をより簡単に行えるようにします」と、ブルームバーグの最高技術責任者(CTO)であるShawn Edwards氏は述べています。

BQuant Assistantでは、次のことが可能です。

• 株式、ファンド、固定利付証券、FX、コモディティ、指数、デリバティブなどの資産クラスにわたるブルームバーグの金融データを、参照、価格、リターン、派生アナリティクス、ファンダメンタルズ、バリュエーション、サステナブルファイナンスデータ、リスク指標、エスティメート、経済データなどを含む22,000以上のフィールドから取得・分析するBQLおよびPyBQLクエリの生成。
• 株式、固定利付証券、外国為替、コモディティ、指数、ETFなどの資産クラスに対応したスクリーンやユニバースのコード作成。
• ユーザーの承認を条件に、アクティブなノートブック内でPyBQLまたはPythonコードの挿入、実行、デバッグ、反復。
• ブルームバーグのライブラリ、BQuantのワークフロー、クライアント向け製品ドキュメントに関する質問。
• 金融概念の議論と、ワークフローに適したモデルや手法の実装を支援するコードの生成。
• PlotlyやJupyter Widgetsなどのオープンソースライブラリを使用したデータ可視化の推奨とコード生成。
• 既存のコードを選択してBQuant Assistantに説明を求めることで、作業しながらPythonの知識を深めること。

BQuant Assistantは、2026年10月末にBQuant Enterpriseで一般提供を開始し、BQuant Desktopでは限定ベータ版として提供される予定です。このリリーススケジュールにより、Terminal契約者は間もなく、Edwards氏が述べた投資アイデアと再現可能なコード化された分析の間のギャップを、アシスタントがどの程度埋められるかを自ら評価できるようになります。承認ベースのサンドボックスにより、プロジェクトで実際に実行されるコードをユーザーが管理できます。

BQuant Assistantの登場は、投資家とその企業が同社の高品質な金融データからより多くの価値を引き出せるようにすることを目的とした、その他のAI対応ソリューションに関するブルームバーグの最近の一連の発表に続くものです。これには、Bloomberg Terminalの会話型AIインターフェースであるASKBや、次世代Data License offeringであるData License Plus(DL+)向けのAIアクセスレイヤーであるEnterprise Model Context Protocol(MCP)が含まれます。これらの発表を総合すると、Terminalインターフェース、エンタープライズデータアクセス、そして今回、定量的業務が構築されるPython開発環境へと、ブルームバーグのプラットフォームの各層にAIを組み込む戦略が見て取れます。