Anthropicは木曜日、チャットボットClaude向けに個人の資産管理機能を発表した。米国の有料契約者は銀行口座を連携し、今月いくら使ったか、どの請求の支払いが迫っているか、残高がいくらかをアシスタントに質問できる。この発表は、機能の公開の数か月前、Anthropicが競合スタートアップSilviaの内部情報を入手しようとしたと暗号資産投資家Anthony Pompliano氏が主張するという批判とともに行われた。

Personal Financeと呼ばれるこの機能は、ClaudeのPro、Max、Ultraプランの米国契約者にベータ版として提供される。ユーザーはPlaidを通じて銀行口座やクレジットカードを連携でき、Plaidが銀行のログイン処理を担うため、口座のパスワードを共有することなくClaudeが金融データにアクセスできる。この仕組みにより、汎用チャットボットが銀行自身のアプリや専用の家計管理ツールと同じ領域に足を踏み入れたことになる。これらは個人の日々の資産を直接把握できるサービスだ。

連携後、Claudeは支出の要約、重複課金や想定外の手数料の検出、利息支払いの説明、グラフや請求書カレンダーの作成が可能になる。Anthropicのサンプル会話では、ユーザーがまず今月のお金の使途を尋ね、続いて給料日までの残額を確認している。

「アクセスは読み取り専用で、Claudeはあなたのお金を移動、管理、投資することはできません」とAnthropicはXへの投稿で述べた。同社はさらに「Claudeの他の機能と同様、Personal Financeには広告やスポンサー付きのレコメンデーションはありません」と付け加えた。

連携された口座については、アシスタントは残高、与信枠、口座名と種別、口座番号の下4桁、およびユーザーが承認した口座の最大24か月分の取引履歴を閲覧できる。Anthropicのドキュメントによれば、Personal Financeハブ内の会話はモデルの学習には使用されないが、口座残高には遅延がある可能性があり、AIが生成した数値は銀行の記録と照合すべきだとしている。

Anthropicがユーザーの金融データをモデル学習以外にどのように追跡・利用しているかは完全には明らかになっていない。そしてこの情報は、大手データ企業にとって非常に価値の高いものだ。

Pompliano氏、Anthropicが情報を探っていたと批判

個人向けAI最高財務責任者(CFO)を標榜するSilviaの製品を持つPompliano氏は、Claudeの発表直後、X上で長文の抗議を投稿した。同氏によれば、Anthropicの関係者は4月からSilviaのエンジニアに接触を始め、表向きはスタートアップの成長とコンピューティング需要に関心があるとしていたという。

「Anthropicは、我々がどのように製品を構築し、なぜそれがこれほど人気になったのかについての詳細を探りに出ていた」と同氏は書いた。Pompliano氏はさらに、Anthropicの関係者を交えたステーキディナーについても言及し、Silviaチームに対し誰かが「食事代はDario Amodei CEOの勘定だ」と述べたと主張した。

同氏の主張によれば、エンジニアらは機密情報の開示を拒否し、さらにAnthropicの関係者が公開数日前にチームへ今回の発表を予告したという。

「今日、Anthropicは個人の資産管理製品を装ったClaudeラッパーを発表した」とPompliano氏は書いた。また同氏は、フロンティアAIモデルの代わりに自社のモデルとハードウェアを使えばSilviaのコンピューティングコストは約97%低いとも主張しており、これはおそらく同社がローカルモデルを、スタートアップの特定用途に合わせてファインチューニングした上で使用していることを意味するとみられる。AI業界の用語で「ラッパー」とは、専用に構築されたシステムではなく既存のモデルの上に主として構築された製品を指し、彼はこの捉え方を用いて、今回の機能をClaudeの薄い層として描いた。

ただし、個人の資産管理分野に参入した汎用チャットボットメーカーはAnthropicが初めてではない。OpenAIはすでに5月に、Plaidを使い金融情報への読み取り専用アクセスを提供する類似の銀行連携をChatGPT向けに開始している。また、Hermes、Open Claw、Grok BotなどのAIエージェントも、適切なスキル、権限、指示があれば同様のタスクを実行できる。

Anthropicは、Personal Financeは第一歩であり、有資格の専門家や規制対象の金融機関との提携を模索していると説明している。現時点でベータ版は、3つの有料Claudeプランを利用する米国の顧客に限定されている。表明された学習除外を超えて金融データの扱いがどう進化するか、そしてPompliano氏の主張に直接的な公の回答があるかどうかが、注目すべき未解決の論点だ。