SwyxはAIエンジニアリングの原則を金融業界に持ち込もうとしている。これは興味深い。金融システムには決定論的な動作と監査証跡が求められるが、これらはLLMの非決定性と激しく衝突するからだ。本当の課題は、GPTをBloomberg端末につなぐことだけではない。規制当局の厳しい審査に耐え、コンプライアンスに配慮した形で判断を説明でき、今も大半の銀行を動かしている何十年も前のCOBOLシステムと連携できる、再現可能なAIパイプラインを構築することだ。金融業界には、プロンプトのバージョン管理、数値精度を評価するためのフレームワーク、そしてモデルが株価をでっち上げたときのフォールバックシステムが必要だ。AIエンジニアリングがこれを解決できれば――構造化出力、思考連鎖の検証、重大な判断における人間の関与などを通じて――取引アルゴリズムやリスクモデル、不正検知のあり方を本当に変えられるかもしれない。単なるカスタマーサービス用チャットボットにとどまらずに。