Goldman SachsのAI戦略から読み解く｜金融業界の働き方はこう変わる【2026年最新】
Goldman SachsのGS AI Assistant全社展開・One GS 3.0の実態を解説。CEOソロモンの「仕事は消えない、変わる」発言の真意と、金融・バックオフィス職が今から取るべき行動を整理。
※ この記事にはアフィリエイト広告が含まれます。詳細は広告ポリシーをご確認ください。
Goldman Sachsが自社のAI戦略を加速させている。
2025年にはAIアシスタント「GS AI Assistant」を全社10,000人超に展開し、2026年には「One GS 3.0」と名付けた全社変革プログラムで6つの業務プロセスをAIで再設計している。［営業利益率の具体数値は出典確認中につき暫定］
世界最大級の投資銀行が「AIで仕事の中身を変える」方向に全力で動いている。この事実は、金融業界だけでなく、バックオフィス業務に携わるすべてのビジネスパーソンにとって無視できない信号だ。
ただし、CEOのデイビッド・ソロモンは同時にこう語っている。「私は仕事の終末論（job apocalypse）の陣営にはいない」と。
この記事では、Goldman Sachsの「予測者であり実践者」という二面性を掘り下げながら、金融・バックオフィス職の働き方がどう変わるのかを読み解く。
（出典: Fortune — Goldman Sachs rolls out an internal AI assistant firm-wide / Tekedia — Goldman Sachs launches OneGS 3.0）
1. Goldman Sachsが社内で進めるAI変革の全体像
1.1 GS AI Assistant——全社10,000人が使うAIツールの中身
Goldman Sachsが2025年6月に全社展開したGS AI Assistantは、社内のファイアウォール内で動作する生成AIプラットフォームだ。展開前に10,000人超（全従業員の約4分の1）で1年以上テストを実施し、セキュリティと実用性を検証したうえでの全社導入だった。
（出典: Nasdaq — Goldman Sachs Unveils Firmwide AI Assistant to Boost Productivity）
注目すべきは、このツールが単一のAIモデルに依存していない点だ。OpenAIのGPT-4o、Google Gemini、Anthropic Claude 3.7 Sonnet、さらにオープンソースモデルを横断的に利用できる設計になっている。用途によって最適なモデルを使い分ける仕組みだ。
（出典: Fortune — Goldman Sachs rolls out an internal AI assistant firm-wide）
さらに、職種ごとにカスタマイズされた機能が提供されている。
- 投資銀行部門: 複雑なディール文書の要約、条件比較の自動化
- リサーチアナリスト: 大量の決算資料から重要数値の抽出・分析
- アセットマネジメント: ポートフォリオデータの横断分析
- 開発者: コードレビュー支援、ドキュメント自動生成
Goldman Sachsの狙いは「人員削減」ではなく、社員が判断業務・顧客対応に集中できる環境を作ることだ。実際に、同社はGS AI Assistantの導入後すぐのレイオフは予定していないと明言している。
（出典: DigitalDefynd — 8 ways Goldman Sachs is using AI）
Goldman SachsのAIアシスタントはGPT-4o、Gemini、Claudeを使い分ける設計。一社依存のリスクを避けつつ、各モデルの強みを活かす。金融業界のAI導入モデルケースになっている。
1.2 One GS 3.0——6つの業務プロセスを「ゼロベース」で再設計
GS AI Assistantが「個人の生産性向上ツール」なら、One GS 3.0は「組織全体のオペレーション変革」だ。
CEOソロモンが「6つの具体的プロセスをAIで攻めている」と述べたこのプログラムは、営業支援・顧客オンボーディング・融資プロセス・規制報告・ベンダー管理など6つの業務領域でAIによる再設計を進めている（具体的な短縮率はOracleの公式メモでは未開示）。Goldman Sachsの2026年3月の社内分析では、カスタマーサポートとソフトウェア開発の2領域で、AI導入企業の中央値で約30%の生産性向上が確認されたとしている。
（出典: The Stack — Goldman’s CEO teases 6 specific processes AI can change）
ここで重要なのは、ソロモンが繰り返し強調している点だ。「目的は人員削減ではなく、キャパシティの拡大」——つまり、同じ人数でより多くの仕事を処理できるようにすること。Goldman Sachsの営業利益率の改善は、人を減らした結果ではなく、一人あたりの処理能力が上がった結果と説明されている［出典確認中につき暫定］。
（出典: MLQ.ai — One Goldman Sachs 3.0 introduces efficiency-driven…）
これは日本の金融機関やバックオフィスにも示唆がある。「AIの導入＝人減らし」ではなく、「AIの導入＝一人あたりの付加価値を上げる」というモデルだ。AI時代のキャリアをどう設計すべきかはAI時代のキャリア戦略｜「守る・活かす・変える」3層フレームワークで体系的に整理している。
2. CEOソロモン「仕事の終末論には与しない」の真意
2.1 「仕事は消えない。でも仕事の中身は変わる」
ソロモンの発言は一貫している。2026年1月のダボス会議、Goldman Sachs Exchangesポッドキャスト、各種メディアインタビューで、彼は「テクノロジーは何十年もの間、仕事を破壊し、変え、そして新しい仕事を創出してきた。今回も同じだ」と繰り返している。
（出典: Fortune — No ‘job apocalypse’: Goldman Sachs CEO denies the AI hiring nightmare is real / Time — Why Goldman Sachs CEO Is Optimistic）
Goldman Sachsは毎年2,000〜2,500人を採用している。AIによる採用数への下方圧力は「a little bit（少しはある）」としつつ、「全体の構図で見れば、大きな変化ではない」と述べている。
ただし、ソロモンは同時にこう釘を刺している。「企業のAI導入は、多くの人が今思っているよりも遅く進む可能性がある」と。AIの技術的な進歩と、企業内での統合・運用の複雑さには大きなギャップがあるという認識だ。
（出典: eFinancialCareers — Goldman Sachs CEO is using AI to invest in more people）
2.2 「300万人の雇用に影響」と「終末論否定」は矛盾しないのか
Goldman Sachsのリサーチ部門は2023年に「生成AIが世界で3億人の雇用に影響する可能性がある」というレポートを発表し、大きな反響を呼んだ。一方でCEOは「仕事の終末論には与しない」と言う。矛盾しているように見えるが、実はそうではない。
（出典: CNN — AIの最新の波、3億人の雇用に影響も）
Goldman Sachsのリサーチが使った表現は「exposed to automation（自動化にさらされる）」であり、「replaced（置き換えられる）」ではない。3億の仕事が影響を受けるが、そのすべてが消えるわけではない。米国では作業時間の25%がAIで自動化可能だが、残りの75%は人間が担い続ける。
そして、この自動化がもたらす生産性向上は、世界のGDPを最大**7%**押し上げる可能性があるとGoldman Sachsは試算している。仕事が「消える」のではなく、仕事の「中身」が変わり、経済全体は成長する——これがGoldman Sachsの見立てだ。
（出典: Goldman Sachs — Generative AI could raise global GDP by 7%）
3. Goldman Sachs自身が発見した「AI生産性パラドックス」
3.1 経済全体ではAI×生産性の関係はまだ見えていない
2026年3月に発表されたGoldman Sachsの分析は、AIの現在地を冷静に示している。結論は「経済全体のレベルでは、AI導入と生産性向上の間に意味のある関係性は確認できない」というものだった。
S&P500企業の経営陣のうち、AIの効果を「特定のユースケースで定量化」した企業はわずか10%。「収益への影響を定量化」した企業に至っては**1%**にすぎない。AIへの期待と、実際のビジネス成果の間には、まだ大きな溝がある。
3.2 ただし「カスタマーサポート」と「ソフトウェア開発」では30%の効果
一方で、AIの効果が明確に出ている領域もある。Goldman Sachsの分析によると、カスタマーサポートとソフトウェア開発の2領域では、AI導入企業の中央値で約30%の生産性向上が確認された。
Goldman Sachs自身もOneGS 3.0でこの集中活用パターンを体現している（特定プロセスごとの短縮率は社内開示にとどまる）。
この知見は、キャリアを考えるうえで重要な手がかりになる。AIの恩恵がまず届くのは「定型的な情報処理が中心の業務」であり、裏を返せば、これらの領域で働く人が最も早く「仕事の中身の変化」に直面するということだ。
3.3 Goldman Sachsの「HALO取引」が示すもの
投資の観点でも、Goldman SachsはAI時代に生き残る企業の条件を定義している。2026年に提唱した「HALO取引」は、**Heavy Asset（資産の多さ）とLow Obsolescence（陳腐化リスクの低さ）**の頭文字を組み合わせた概念だ。AIで代替されにくいビジネスを「買い持ち」、AI普及で業務の自動化が進む企業を「売り持ち」にする戦略である。
（出典: Business Insider Japan — ゴールドマン・サックスはAIによる変化に備える「HALO取引」を推奨）
この投資理論をキャリアに置き換えると、「AIに代替されにくいスキルを持つ人材」は評価が上がり、「定型業務だけのスキルセット」は市場価値が下がるという構図になる。
4. 日本の金融・バックオフィス職への示唆——「変わる業務」と「残る業務」
4.1 Goldman Sachsの変革を日本企業に当てはめると
Goldman Sachsの事例は「グローバル金融のトップが到達した地点」を示している。日本の金融機関やバックオフィスがこのレベルに到達するには時間がかかるが、方向性は同じだ。
経産省の2026年3月推計では、2040年にAI・ロボット利活用人材が340万人不足する一方、事務職は440万人余剰になるとされている。Goldman Sachsが自社内で進めている「定型業務のAI化 → 人材の判断業務へのシフト」は、日本でも同じ軌道をたどる。
（出典: 日本経済新聞 — 経産省推計）
Goldman Sachsが全社の4分の1の社員でAIツールをテストしていた段階に、日本企業の大半はまだ到達していない。これは脅威であると同時に、今動く人にとっては機会でもある。
（出典: BCG — AI at Work 2025）
4.2 職種別——Goldman Sachs事例から見えるキャリアシフトの方向
Goldman SachsのAI導入パターンを、日本の主要なバックオフィス職種に当てはめると、以下の方向性が見えてくる。
経理・財務 Goldman Sachsの自社調査でカスタマーサポートとソフトウェア開発の2領域で約30%の生産性向上が確認されているように、仕訳入力・月次集計・経費精算といった定型業務もAI化が進む。一方で、管理会計・FP&A（Financial Planning & Analysis）・経営判断支援は「人間にしかできない経理」として価値が上がる。Goldman Sachsでは、AIが処理したデータを「どう読み、どう経営に活かすか」を判断する人材が重視されている。
経理のAI影響についての詳しい分析は「経理の仕事はAIでなくなる？」で解説している。経理業務の具体的なAI自動化率については「経理はAIでなくなるを12業務で検証」も参考になる。
一般事務・営業事務 Goldman SachsのGS AI Assistantが担う「文書要約」「データ整理」「レポート下書き」は、事務職の中核業務と重なる。変化が最も早く訪れる職種だが、「AIツールを使いこなして業務を回す」AI運用管理者へのシフトが道筋になる。
一般事務の将来性については「一般事務はAIでなくなる？」で詳しく分析している。
営業職 Goldman Sachsがリサーチ業務にAIを活用しているように、顧客情報の収集・分析・レポート作成はAI化が進む。しかし、顧客との信頼関係構築、複雑な交渉、提案の文脈づくりは人間の領域として残る。Goldman Sachsがソロモンの言葉で「キャパシティの拡大」と表現しているのは、まさにこの「人間にしかできない仕事に集中させる」ことだ。
4.3 Goldman Sachsのデータが示す「今週やること1つ」
Goldman Sachsの自社調査で明らかになった「AI効果が出ている2領域（カスタマーサポート・ソフトウェア開発）」と「まだ出ていない領域」の差は、「AIを使いこなせているかどうか」で決まっている。
つまり、今すべきことはシンプルだ。
ステップ1: まず自分の業務のAI影響度を確認する Goldman Sachsの分析によると、AI代替リスクが高いのは「定型的な情報処理」が中心の業務だ。自分の日常業務のうち、どの部分が定型的で、どの部分が判断・対人・創造に関わるかを書き出してみよう。
当サイトの「職種別AI影響度ロードマップ」では、主要職種ごとに「消える業務/変わる業務/残る業務」を整理している。
ステップ2: AIツールを1つ、業務で使い始める Goldman Sachsは全社展開の前に1年間のテスト期間を設けた。個人でも同じアプローチが取れる。ChatGPTやClaudeなどの生成AIを、週に1つの業務で試してみる。レポートの下書き、データの整理、メールの要約——Goldman Sachsの社員がGS AI Assistantで最初にやったのも、こうした身近な作業だ。
体系的にAI活用スキルを身につけたい場合は、SHIFT AIのビジネス職向けプログラムが選択肢に入る。プロンプト設計やAIワークフロー構築など、Goldman Sachsの社員がOne GS 3.0で実践しているのと同じ「AIを使って業務プロセスを改善する」スキルを学べる。 ※PR
ステップ3: 「判断側」のスキルを意識的に伸ばす Goldman Sachsが人間に残している業務の共通点は「判断・分析・対人」だ。リスキリング補助金（受講料の最大70%が支給）を活用して、データ分析やFP&Aなど「AI化されにくい上流スキル」を身につける方法がある。
AidemyはPython未経験者でも始められるAI学習プラットフォームで、教育訓練給付金の対象講座では実質負担を大幅に抑えられる。Goldman SachsがリサーチアナリストにAIツールを渡して「分析の質を上げろ」と求めているように、AIを道具として使えるビジネスパーソンの市場価値は上がり続けている。 ※PR
AIリスキリング補助金の活用法はこちらで詳しく解説している。
現場の声（X / SNSより）
日経クロストレンドが「2026年広告7大予測」を出した。AIエージェント、動画自動生成、詐欺広告撲滅。全部読んで感じたのは「消えていく仕事」の話ばかりで「生まれてくる仕事」の話がほぼない、ということ。 — Xユーザー
【2026年最新】転職で年収が変わる業界Tier表。Tier D（神業界）: AI・機械学習（需要が供給を圧倒的に上回る）、クラウドインフラ、サイバーセキュリティ、データアナリスト（全業界で需要爆増）。 — Xユーザー
まとめ——Goldman Sachsが見せている「未来の働き方」
Goldman Sachsは、AI時代の働き方の先行モデルを自社で体現している。
- GS AI Assistantを全社展開し、定型業務をAIに委ねた
- One GS 3.0で6つの業務プロセス（営業支援・顧客オンボーディング・融資・規制報告・ベンダー管理など）を再設計［利益率改善の具体数値は出典確認中につき暫定］
- CEOソロモンは「仕事の終末論」を否定しつつ、業務内容の変化は不可避と認めている
- 自社調査で「AI×生産性」の相関は経済全体ではまだ見えないが、カスタマーサポートとソフトウェア開発では30%の効果を確認
- 3億人の雇用が影響を受けるとしつつ、GDP7%成長の可能性も示した
この二面性——「変化は確実に来るが、終末ではない」——が、Goldman Sachsのデータが一貫して伝えているメッセージだ。
経産省2026/3改訂版は事務職440万人余剰／AI人材339万人不足を見込む。Goldman Sachsが自社の4分の1の社員でAIテストを始めた段階に、大多数がまだ到達していない。
Goldman Sachsの月16,000件の雇用データの詳細分析は「Goldman Sachs「AIで月16,000件の雇用が消える」を日本市場から読み解く」で掘り下げている。
関連記事
人事×AIの将来性｜HR担当者が今から準備すべきキャリア戦略3選【2026年版】も参考にしてほしい。
- Goldman Sachs「AIで月16,000件の雇用が消える」を日本市場から読み解く
- AIリストラ2026年最新動向｜世界の事例一覧と日本企業への波及3シナリオ
- 経産省「2040年推計改訂」の全貌｜AI人材340万人不足×事務職440万人余剰
- AIリスキリング補助金 2026年版 完全ガイド
- 職種別AI影響度ロードマップ 2026年版
- 30代のAI転職完全ガイド
次のステップ
PR「AIに仕事を奪われるかも」という不安を、行動に変えませんか？
キャリアの方向性を専門家と一緒に整理したい方は、ポジウィルキャリアで無料相談する
がおすすめです。無料カウンセリングで「自分の強みをどう活かすか」を相談できます。
まずはAIスキルを身につけたい方は、SkillHacksでAIスキルを身につける
から始めてみてください。買い切り型なので、自分のペースで学習を進められます。
あなたの仕事はAIに代替される？3分で診断
検索の途中で「自分の場合はどうなのか」が気になりませんでしたか？
シゴトAIの AI代替リスク診断 は、5つの質問で職種別の代替率・残るタスク・次の一歩までをパーソナライズして提示します。
20職種・1,000パターン以上の結果分岐で、あなたの職種・年齢・AI活用度に合わせた具体的なアクションを提案。
こんな方におすすめ:
- 自分の職種の AI 代替率を知りたい
- 「次の一歩」が具体的に分からない
- AI スキル習得すべきか、転職すべきか判断したい
📩 LINEで7日間「AI時代のキャリア地図」を受け取る
職種・年齢・現状に合わせた具体的なアクションを、7日間のメール講座でお届けします。
- Day 1: あなたの職種のAI代替率の真実
- Day 3: 残るタスク × シフトするタスク × 生まれるタスク
- Day 5: AIスクール vs 転職エージェント vs コーチング 選び方
- Day 7: 給付金制度を最大活用する手順
※ 登録3秒 / 配信解除いつでも / 自動応答ではなく中の人が対応
この記事を読んだあなたの「次の一歩」
3分の診断で、あなたに合った一歩を提案します
LINE登録不要で診断可能。気になる結果は登録すると7日でAI時代のキャリア地図を受け取れます。
※ 無料・登録は3秒・配信解除はいつでも