金融分野において、AIはこれまで「人間の意思決定を補助する優れたアルゴリズム」として活用されてきました。しかし、新たに生まれたエージェンティックAIは、人を「補助」するだけではありません。それは自ら「行動」するのです。エージェンティックAI が誕生した今、信用とは、リスクとは、管理とは何かー企業の行動規範が、改めて問われています。
世界の金融サービスは、変革の分かれ道に立っています。これまで金融における人工知能といえば、信用スコアの精査、詐欺の検出、指示に基づくレポート作成など、人間の意思決定者を支援する強力なアルゴリズムを意味することがほとんどでした。しかし、新しいタイプのAIが登場し、人間への支援や補助だけでなく、実際にAIが行動できるようになっています。
それがエージェンティックAIです。
この新しいタイプのAIは、人間からの継続的な指示を必要とせず、独立した意思決定、システムとの連携、継続的な学習が可能です。具体的にいえば、エージェンティックAIシステムは、状況を認識し、推論し、自律的に行動することで、リアルタイムでタスクを実行し、戦略を適応させることができます。現在の（人間からの指示を待つ）生成AIツールとは異なり、これらのAI「エージェント」は、ある程度の主体性をもって行動し、金融サービスに革命をもたらすと期待されています。
その影響は計り知れません。想像してみてください。市場の変動を24時間監視してポートフォリオを調整するAI投資マネージャーや、複数の銀行・サービスにわたって個人の資産を最適化するAIファイナンシャルプランナーを。この転換は、かつてない効率性とパーソナライゼーションをもたらし、金融を自律走行のパラダイムに近づける可能性があります。
しかし同時に浮かび上がるのが、信用・リスク・ 管理といった根本的な課題です。
エージェンティッ クAIの時代への扉が開かれようという今、金融機関 や行政には、市場と顧客を守りながらAIによる変革の手綱を引くという、難しいかじ取りが求められて います。
エージェンティックAIの定義：自律というフロンティア
エージェンティックAIのシステム内では、複数の AIが働いています。これらのAIは、自ら目標を設定し、環境を適格に把握し、経験から学び、人間や他のAIと協働する、真の意味で自立した「AIエージェント」です。エージェントとしてのAIは、単なる計算や予測の枠を超え、主体性を持って金融イノベーションに取り組む存在へと進化しつつあります。
もはやSFの話ではありません。文脈理解、記憶、 マルチタスク処理といった技術の進化を背景に、金融分野では、こうしたAIはすでに実証段階を超え、実運用へと移行し始めています。将来的なユースケースとしては、戦略を自律的に調整する自動取引アルゴリズム、指示なく取引を監視し異常を検知するAIコンプライアンスボット、 個人の資金管理を日々能動的に最適化するロボ アドバイザーなどが挙げられます。毎日の定型的な意思決定プロセスを、人間の介入は最小限に、 補完あるいは代替してくれるわけです。肝心なのは、これらのAIが適応型であるということです。ひとつひとつのやり取りから学習し、時間の経過とともに性能を向上させていきます。
エージェンティックAIの課題についてお話しする前に、こうした自律型AIエージェントが、 金融のビジネスモデルや市場構造をどう揺るがすのかを見ていきましょう。
ビジネスモデルと市場構造の激変
エージェンティックAIの登場により、金融業界は、インターネット出現以来の大規模な再編を迫られることとなるでしょう。
即座に影響が出るのは、「Do It For Me（代行）」型のサービス領域、すなわち顧客が業務をAIに委ねられる業務部分です 。エージェンティックAIの時代、消費者はそれぞれ自分専用のAI 金融エージェントを持つようになるかもしれません。最適な保険を探し、請求書を管理し、複数口座間で 貯蓄を最適化し、さらには住宅ローンの金利交渉までを行ってくれるような存在です。銀行や保険会社は、もはや人間に直接マーケティングを行うのではなく、AI金融エージェントにサービスを訴求するようになるかもしれません。AIが 市場を俯瞰し、個人に最適なサービスを瞬時に見つけられるようになれば、金融機関の乗り換えはほとんど障壁のないものとなり、競争が一層激化するでしょう。スタートアップやテクノロジーに精通した 新興企業がエージェンティックAIを活用して既存の銀行に挑むことで、競争がさらに加速するという業界予測もあります。金融機関は人間だけでなく、アルゴリズムにとっても魅力的なサービスを考えなければならなくなるでしょう。
市場構造も一変しそうです。
自律型の取引エージェントが普及すれば、情報処 理の効率が高まる一方、多くのエージェントが 同じシグナルに一斉に反応することで、価格変動 （ボラティリティ）が増す可能性もあります。市場 取引への参入障壁が 下がり、かつては専門のトレーダーチームを必要とした複雑な戦略を、 小規模な企業やAIアドバイザーを活用する個人でも実行できるようになります。こうして金融の高度な領域が民主化され、 プロと個人投資家の境界はますます曖昧になって いくでしょう。 しかし同時に、新たな形のシステミックリスク （金融システム全体に影響するリスク）が生じる可能性もあります。たとえば、同じようなデータや 戦略をインプットされた多数のAIエージェントが一 挙に動けば、群集行動（herding）が起こり、市場は急激な変動を迎えるでしょう。アルゴリズムが機械の速度で取引を行うことで、フラッシュイベント（急激な価格変動）が発生し、市場が不安定になるかもしれません。こうした事態に備え、市場インフラには新たな安全策が求められます。
エージェンティックAIの普及は、金融機関の業務構造にも大きな変化をもたらすでしょう。
これまで 外部委託や若手スタッフが担っていた業務の多くが、 AIエージェントに置き換えられる可能性があります。 業界の専門家が最も早く影響を受けると予測する分野は、データ処理やルールベースの分析が中心となる領域、すなわちコンサルティング、会計、監査などです。銀行業務においても、AIエージェントが 口座開設からリスク管理に至るまでの業務を学習しながら効率化することで、より無駄のないサービス提供が可能となります。金融機関は、人材戦略の見直しを余儀なくされるでしょう。定型業務をAIが担うようになれば、人間の役割は、全体の俯瞰、戦略の立案、そして例外対応といった、より高度な判断業務へとシフトしていきます。金融業界における働き方そのものが大きく変わり、従業員の再教育や、人間とAIがシームレスに協働できる業務プロセスの再設計に向けた戦略が必要となるでしょう。
エージェンティックAIの登場により、参入障壁が下がる領域もあります。
少人数のフィンテック企業も、AI エージェントを活用することでスケーラブルなサービス提供が可能になります。一方、大企業が高品質なデータと強力な計算資源をもとに AIを大規模運用することで、統合が進む分野もあるでしょう。よって市場は、先進的なAI活用型スタートアップ と、膨大なデータ資源を持つ大手金融機関やテック企業に二極化し、中堅規模のプレイヤーが競争圧力にさらされることになるかもしれません。こうした構造変化に対し、行政にはAI技術の過度な集中やデジタル独占を防ぎ、健全な競争環境を維持するための監視が求められます。
リスクパラダイムの再考：信頼、透明性、新たな脅威
金融システムは信頼と信用の上に成り立っており、それは企業が使用するツールやモデルへの信頼にも及びます。
英国金融行為規制機構（FCA）は業界専門家との 対話から、「信頼こそAIを受け入れるための本質的な要件」１との見解を示しており、 安全かつ責任ある AIの運用を通じて、その信頼を築いていくべきだと結論づけました。顧客や市場の信用を得られないことには、AIの導入は進まず、エージェンティックAI の利点が十分に活かされることもありません。
信用は、透明性と説明可能性の上に成り立ちます。
しかし、エージェンティックAIは複雑な機械学習モデルに基づいて構築されることが多く、その意思決定プロセスがブラックボックス化することもめずらしくありません。開発者でさえその判断の根拠を完全に説明できないケースもあります。これは単なる技術的な課題にとどまらず、説明責任や公平性といった根本的な問題に直結します。 金融機関の責任者は、AIがどのようにして重要な意思決定―たとえば、融資の可否、詐欺の検出、 取引の実行など―を行っているのかを、明確に把握し、説明できる体制を整える必要があります。
説明可能性がなければ、何か問題が発生した場合、誰が、あるいは何が責任を負うのでしょうか？説明不可能なアルゴリズムの意思決定は、偏見を隠していたり、さらには増幅させたりする恐れがあります。
たとえば、過去の偏ったデータを学習したAIが、信用審査や保険の引受において特定の顧客層を体系的に不利に扱ってしまう可能性があります。場合によっては、既存の偏見をさらに 強化してしまうことさえあるでしょう。 こうしたリスクに対処するため、企業はAIによる 意思決定の妥当性や公正性を確保する必要がありま す。そのためには、判断プロセスを厳密に検証し、継続的に監視する体制を整えることが求められます。 AIは自己学習を通じて常に進化するため、リスクも固定的ではなく、動的に変化します。「モデルリスク管理」という概念は、これまで以上に重要性を増しているのです。
新たな運用上のリスクとセキュリティ上のリスクも迫っています。
AIは自律的に行動するからこそ、予測不能な形で 誤作動を起こす可能性があります。たとえば取引アルゴリズムが有害な戦略を「学習」したり、問題のない取引をコンプライアンスボットが誤って停止してしまうかもしれません。そうした影響は、広範囲に及ぶ可能性があります。 サイバーセキュリティの観点も、極めて重要です。 AIシステムは個人情報を含む膨大なデータを扱うため、悪意ある攻撃者によってその自律性が悪用される可能性があり、プライバシーの問題が生じます。各国金融規制当局は、AIエージェントの急速な普及がセキュリティリスクを増幅・拡散させ、あらゆる組織に新たな脅威をもたらすと警鐘を鳴らしています。AIシステムが詐欺 やサイバー攻撃の温床とならないよう、企業には 防御体制と監視機能の強化が不可欠です。AIエージェントが巧妙なディープフェイクやデータ汚染によって操作される可能性も否定できません。 金融業界のリスク管理は、こうしたAI特有の脆弱性を含んだものへと進化していかなければならないのです。とりわけ今、これらのリスクが金融システム全体に波及する可能性への懸念も高まりつつあります。2
少数の大手テック企業が提供する類似のAIモデルに多くの金融機関が依存するようになれば、ひとつの欠陥や誤ったロジックが広範囲に影響を及ぼす「システミックショック」を引き起こすリスクが 高まります。複数のAIエージェントが、ある銘柄を 一斉に売るなどの群集行動をとることで、市場の ボラティリティが増大する恐れや、エージェント同士が高速で 相互作用することで 、流動性の枯渇やフラッシュクラッシュ（瞬間的な暴落）が頻発し、原因の特定 や対応が困難になる恐れもあります。こうした事態に備え、企業や行政には、AIの市場環境に即した新たなストレステストや安全策の整備 が求められます。たとえば極端な状況下でのAIエージェントの行動を想定したシナリオ分析や、AIの異常を検知して発動するサーキットブレーカー （緊急停止機構）の導入などが考えられます。
最後に忘れてはならないのが、倫理と消費者保護の視点です。
A Iエージェントが顧客と直接やりとりする場面では、利用者の最善の利益に沿った行動が求められます（たとえば、退職後の資産運用を担うAI 投資アドバイザーを想像してみてください）。その際、AIがリスクを過度に評価したり、不適切な商品を案内したりしていないかは、誰が確認するので しょう。融資や保険の審査で、AIが意図せず差別的 な判断を下していないかを、誰が保証するのでしょう。 こうした問いから見えてくるのは、やはり「人間による監督」が不可欠であるということです。エージェンティックAIは、人間の判断を完全に代替できるするものではなく、あくまで補完するものです。 特に倫理や価値判断が問われる領域では、人間の責任と判断力を組み込んだ運用が求められます。 したがって、金融機関のリスク管理は、技術的な信頼性やセキュリティだけでなく、倫理的な統制と人 による説明責任を組み込んだ「社会技術的」な枠組みへと進化していく必要があるのです。
金融規制の枠組みに広がる再構築の動き
エージェンティックAIの登場は、産業界の競争環境を一変させるだけでなく、世界各国の既存の規制枠組みにも大きな試練をもたらしています。3
欧州連合（EU）では、AIに特化した新たなルールの導入が 進められています。近く施行される「EU AI法」は、 高リスクとされるAIシステムに対して、透明性の 確保、リスク評価、人間による監督などを義務づけるものです。AIの判断に対する人的・法的責任を明確にする条項も盛り込まれており、AIの大規模展開に先立ち、最低限の基準を明示するという、ルール主導の姿勢がうかがえます。
一方、米国の規制当局はこれまで、セクター別かつ原則に基づいた方法を選んできました。既存の法律（差別禁止法や証券法など）に依拠し、米国国立標準技術研究所（NIST）のAIリスク管理ガイドラインなどのフレームワークと組み合わせています。
国際的な動きも加速しています。金融安定理事会 （FSB）や証券監督者国際機構（IOSCO）などの 国際機関は、AIのシステミックリスクを調査しており、今後、国際的な指針が策定される可能性もあります。 さらに、国際通貨基金（IMF）は「自動化税」という新たな概念を提案しており、AIによる社会的変化への適応を支援する財政政策の役割にも注目が 集まっています。こうした状況の中で明らかになっ ているのは、国際的な協調と国を越えた知見の共有が不可欠であるということです。A Iエージェントは国境や業界を越えて活動するため、各国の制度設計が連携しなければ、重大なリスクを見逃す可能性があると懸念されています。
英国は、AI規制に関して独自の方針を打ち出しています。AIに特化した新法の制定を急ぐのではなく、 既存の規制がAIにどのように適用されるかを整理・ 明示することに重点を置いているのです。 筆者が最近登壇したグローバル・フィンテック・サミットでも、英金融行動監視機構（FCA）は、 AI専用の規制は現時点では不要、との見解を示しました。FCAは「上級管理者・認証制度 （SMCR）」や「消費者義務（Consumer Duty）」 など既存の制度が、AIによる業務にも適用可能であると考えています。
この考えにおいては、AIが誤った判断を下した場合も、人間の担当者が同じことをした場合と同様に、監督責任者がSMCRのもと責任を問われることになります。新たな規則を次々と制定しては見直すのではなく、既存の枠組みの中で、AIモデルの管理、 結果の検証、顧客データの保護など、企業が取るべき対応を明確にすることに注力しているのです。
行政の規制手法も、進化を遂げつつあります。
急速に進化するAI技術に対応するには、産業界や学術界との連携が不可欠だという認識が、行政の現場にも浸透し始めています。4
AIに関する制度設計では、実証実験や学術的知見の活用、社会実装に向けた技術的な検討が欠かせず、 FCAはこうした分野でも先進的な取り組みを展開しています。
英国の戦略的アプローチ（AIラボと実証実験支援）
英金融行動監視機構（FCA）は、AI規制において 「オープンイノベーション」の考え方を取り入れています。これは、業界の専門家と協働し、管理された環境下で新たなアイデアを試行しながら、実践を通じて学び、規制のあり方を柔軟に模索していくアプローチです。
戦略の柱となっているのが、2024年後半にイノベーションハブの一部として立ち上げられた「AIラボ」です。物理的な施設ではなく、FCAのイノベー ション支援にAI特化の視点を加えるプログラムで、英国の金融市場におけるAIの安全かつ責任ある活用を促進するとともに、FCA自身がAIのリスクと可能性を実践的に理解することも目的としています。いわば、FCAと金融機関やテック企業との橋渡し役。データサイエンティスト、フィンテック 企業、銀行、学術関係者を集め、AIソリューションの実証実験を通じて、将来の規制政策に資する知見を蓄積しています。
AIラボはイベントなどの取り組みも展開しており、 招待企業にAI活用の新たな事例を発表してもらう企画「AIスポットライト・プログラム」もそのひとつです。
FCAや関係者にとっては、最先端のAI 技術を垣間見る機会です。
FCAや関係者にとっては、最先端のAI 技術を垣間見る機会です。また、2025年初頭には「AIスプリント」と呼ばれる大規模なワークショップ／ハッカソンが開催され、300人以上の専門家が、 AIが金融業界にもたらす影響について議論。AIにおける信頼性と透明性の重要性が改めて浮き彫りとなりました。FCAは、この議論の要点をまとめた報告書を公表していますが、その中で今後の重点施策として挙げられたのが、AIラボの拡充、 「スーパーチャージド・サンドボックス（実証実験支援制度）」の立ち上げ、そして実証運用に関する提案文書の発行で、いずれとも2025年の上半期中に実現されています。
スーパーチャージド・サンドボックスはFCAのデジタルサンドボックスの考え方を進化させたもので、25年６月のロンドンテックウィークで導入されました。
AIサンドボックス（実証実験支援制度）では、 参加企業がFCAと連携しながら、高い計算能力や 豊富なデータセット、AI 特化の評価ツールを備えた安全な実証環境で、AIモデルの検証を行うことができます。たとえば、模擬市場データを用いた 取引アルゴリズムのテストや、架空のポートフォリオを使った信用スコアリングの評価などが可能です。 FCAはこの制度を通じて、短期集中型の技術開発イベント（テックスプリント）やパイロットプログラムを実施し、企業が新たな形で協働・実験できる場を提供するとしています。 なお、この制度はスタートアップに限らず、既存の金融機関や大手テック企業にも開かれており、 一定の条件（例：AI導入後のモニタリング体制の整備など）を満たせば参加が可能です。 この取り組みには二つの目的があります。 ひとつはイノベーションを加速すること（企業がAI 製品をより迅速かつ安心して市場に投入できるよう支援すること）、もうひとつは企業とFCAが協働することで、責任あるAI活用とは何か、実践的な知見を蓄積・共有することです。
A Iラボやサンドボックスのような取り組みを通じ て、FCAは「実践を通じた学習」を進めています。リアルタイムで企業を監督し、得られた知見に基づいて規制のアプローチを柔軟に調整するという姿勢は、AIの進化スピードを踏まえると極めて重要です。 規制とは単にルールを定めるだけでなく、実験と協働を通じてダイナミックに進化できるものだということを体現しています。
シンガポールやカナダでも、同様の目的でイノベーション・ハブや実証実験場の立ち上げが進められています。
しかし英国のアプローチは、AIの視点を既存の「成果重視型規制」の枠組みに組み込もうとしている点で際立っています。
成功すれば、AI時代におけるイノベーションとリスクのバランスをとるモデルとなるでしょう。
エージェンティックAIは ハイリスク・ハイリターン
エージェンティックAIは、金融業界に極めて大きなリスクとリターンをもたらします。その可能性は、 まさに変革的です。
エージェントティックAIは、金融相談を低コストで個人向けに提供、ソリューションを自動化し、金融システムの利用者獲得に貢献します。数十億ドル規模の業務コスト削減を実現し、決済からコンプライアンスに至るまでの、業務上の非効率や手間を解消します。個人の状況に合わせてリアルタイムで最適化される投資戦略やクレジットオファーといった、きめ細かくパーソナライズされたサービスは、顧客に新たな価値を提供するでしょう。
この変革をうまくかじ取りし「成功」に導けば、金融はかつてなく包括的で効率的、ダイナミックな姿に生まれ変わると考えられます。その先の世界では、AIエージェントがそのキャッシュフローをリアルタイムに評価することで、小さな事業者も最適な額の融資を即座に受けることができます。 AIシステムがネットワーク全体の取引を監視する中では、不正行為は始まった瞬間に検知・阻止されま す。企業と行政がともに強固なガバナンスを発揮し、 顧客はAIアドバイザーが自分の利益のために行動すると信頼し、行政は必要に応じて市場に介入するツールを保有するーそんなシナリオが実現すれば、 AI主導の金融は非常に信頼性の高いものとなります。 AIは利用者の成果とシステムの安定性を同時に向上させる「プラスサム・ゲーム」であると、市場参加者は確信するでしょう。つまり、すべてが正しく進めば、エージェンティックAIは「自動運転の金融革命」ともいえる豊かな新時代を切り開くのです。
しかし、失敗した場合のリスクも同様に深刻です
適切な監視なしにAIへ過度に依存すると、信頼が損なわれ、システムが不安定化する恐れがあります。
最悪のシナリオは、制御不十分なAIエージェントが差別的な判断を下すことです。たとえば特定の属性を持つ人々や社会的に弱い立場にある人々への融資を不当に拒否するといった事態が起こり、金融の公平性に対する信頼が大きく損なわれる恐れがあります。 自律的な取引ボットの制御が不十分であれば、AI による売り注文が連鎖的に発生し、世界の金融システムに波及するフラッシュクラッシュを引き起こす可能性もあります。企業がAI を無責任に導入したことで、顧客に被害が出れば、 業界の評判が数十年分後退する事態となるかもしれ ません。多くの金融機関が盲目的に同じAI技術に依存すれば、システミックリスクも現実のものとなります。たとえば、広く使われているAIプラットフォームにバグやサイバー攻撃が発生すれば、複数の銀行でサービス一斉停止という事態が起きてしまうでしょう。 移行段階におけるこのような誤りは、単なる経済損失にとどまらず、イノベーション全体に冷や水を浴びせることにもなりかねません。大きな失敗が 重なれば、AIの可能性に対する信頼が失われ、数年 間にわたって前向きな進展が妨げられる、という 事態にもなり得ます。金融機関は「お金をAIに任せて本当に大丈夫なのか？」というそもそも論に立ち返ることとなり、行政もまた、前向きで支援的なアプローチから罰則的な対応に転じてしまうかもしれません。
このような未来の分かれ道は、まさに今、私たちが取る行動にかかっています。
先ほどのようなリスクシナリオは、民間企業と行政の双方が、今こそ 未来の方向性を積極的に定めていかなければならないことを示しています。金融市場の将来の安定性 と健全性は、今この瞬間にAIエージェントの台頭をどう管理するかにかかっていると言っても過言ではありません。
問題が起きてから慌てて対応するのではなく、今のうちにリスクを予測し、適切な安全策を講じておく必要があります。
エージェンティックAIの可能性は計り知れず、課題も同様に大きくありますが、ある専門家がこのように述べています。 「ひとつだけ確かなことがある。金融サービスにおけるエージェンティックAIの時代はすでに始まっており、今こそ行動すべきだ」と。
エージェンティックAIの時代を切り抜ける – 成功か危機か
金融業界はエージェンティックAI時代の岐路に立っています。
一方の道の先には、AIエージェントが効率性、 インクルージョン、イノベーションを牽引し、金融 の黄金時代を築く未来が、もう一方には未制御のAI が金融の根幹である「信用」を損ない、失敗と危機 が連鎖する世界が待ち受けています。
民間、行政いずれにおいてもリーダーが果たすべき役割は、前者の未来へ人々を導き、後者を回避することです。そのために必要なのが、自律型AIがもたらすゲームチェンジの可能性を受け入れる「ビジョン」、強固な安全策とガバナンスを構築する 「厳密さ」、そしてAIの影響についてまだ知られていないことを学び、柔軟に軌道修正する「謙虚さ」 です。
金融の世界は、これまでにも大きな技術的革新を 乗り越えてきました。しかしこれまでに経験した 変革と大きく違う点は、エージェンティックAIが、 リアルタイムで私たちの代理として、また協働者として行動する技術であるということです。 「協働者」であり「リスク要因」であるという二面性こそが、今私たちが向き合う最も重要なイノベーションたる所以でもあります。 先 ほど紹介した英国の事例など国際的な知見を活かし、グローバルな視点とローカルな実証を組み 合わせたアプローチを採ることで、金融業界での エージェンティックAI利用は、一歩ずつ成功へと近づいていくことでしょう。
かつてないリスクと責任が、今まさに私たちに 突きつけられています。エージェンティックAIは、すでに存在しています。ですから今こそが、すべての人の利益のためにAIを活かす道を選ぶべき時なの です。
- Colin Payne『AI through a different lens: what 115 experts taught us about AI innovation』FCAブログ、2025年4月23日。
- Bryan Zhang & Kieran Garvey『Agentic AI will be the real banking disruptor』
The Banker、2025年2月25日。 - Kay Firth-Butterfieldほか『How Agentic AI will transform financial services』
世界経済フォーラム、2024年12月。 - Citi Global Perspectives & Solutions『Agentic AI』
（業界レポート）、2024年10月。 - Compliance Corylated『FCA announces live AI testing service: ‘It’s not about new regulation』
2025年4月。 - FCA『AI Lab – Innovation Pathways』
2024年10月（改訂2025年4月）。
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