金融サービスにおけるエンタープライズAIのセキュリティ確保

業界動向 | 2026年3月31日

Jessica BrennanAIセキュリティ担当シニアプロダクトマーケティングマネージャー | F5

金融サービス業界では、サービスのパーソナライズ、意思決定の自動化、業務の効率化を目的としたAI導入が急速に進み、先進的な業界の1つとなりつつあります。こうしたイノベーションは新たなリスクをもたらします。特に、複雑なハイブリッド環境全体でAIが機密性の高い口座データや取引データを扱う場合、そのリスクは顕著です。AIは急速に進化しているため、課題はリスクの特定だけでなく、迅速な是正にもあります。

金融サービス環境では、データアクセス、プライバシー、許容される出力、地域や役割に基づく制約を規定する、多層的かつ極めて具体的なポリシーが適用されます。これらのポリシーは、規制、社内のリスクフレームワーク、ビジネス上の状況を踏まえて策定され、同じAIモデルやアプリケーションを使用する場合でも、ユースケースごとに異なることが少なくありません。AIがプロンプトや入力に応じて動的に動作する場合、これらのポリシーは事前の想定に頼るのではなく、その時々の状況に即して適用する必要があります。

「金融サービス組織にとって、AIガバナンスは、AIの利用拡大に合わせて拡張できる運用上の重要課題でなければなりません。」

AIガバナンスにカスタム制御が重要な理由

従来のビジネスアプリケーションとは異なり、AIは本質的に非決定論的であり、同じプロンプトや入力でも異なる出力が生成される可能性があります。そのため、AIを本番環境で使用する場合、誰がシステムを利用するのか、どのようなデータが関係するのか、出力が最終的にどのように使用され、どのような対応につながるのかによって、リスクのあり方が変わります。金融サービスでは、同じAI機能でも大きく異なるシナリオに対応する可能性があり、それぞれで求められるガバナンスや許容できるリスクの水準も異なります。規制の厳しい業界では、これにより新たなレベルの複雑さが生じます。

この複雑さに、エージェント型AIの導入ペースが拍車をかけています。NVIDIAが2026年に実施した調査によると、金融サービス組織の42%が現在、AIエージェントを利用または評価しています。

そのため、一般に「ガードレール」と呼ばれる、AIシステム向けのカスタマイズ可能な制御が重要になります。単一の画一的な制限を適用するのではなく、組織には、リアルタイムのAIインタラクションにおけるポリシーの適用方法を調整できる機能が必要です。制御をカスタマイズすることで、役割、法域、データの機密性、利用目的などのコンテキスト要因を反映できます。これにより、すべてのAIインタラクションを同程度のリスクとして扱うことなく、ガバナンスを組織のポリシーに沿った状態に保ちやすくなります。

このアプローチは、一般的なトレードオフの回避にも役立ちます。厳格すぎるGuardrailsはAIの有用性を制限する可能性がある一方、寛容すぎるGuardrailsはポリシー違反や意図しない情報漏えいの可能性を高めます。カスタマイズにより、この相反する要件をよりバランスよく管理できます。

金融サービスの実務における事例

企業全体でAIの活用を拡大する方法を検討している、大手金融サービス企業の事例を見てみましょう。初期のパイロット導入では価値が実証されましたが、経営陣は重要な懸念事項を認識しました。同じAIシステムに、役割、権限、規制上の義務が大きく異なるユーザーがアクセスしていたのです。

AIを単一で画一的な機能として扱うのではなく、この組織は、ユーザーがAIを利用する時点でポリシーを適用することに重点を置きました。Guardrailsは社内のガバナンスルールを反映するよう調整され、機密データへのアクセスと許可される出力が、役割や管轄区域に応じて適切に異なるようにしました。このアプローチにより、既存のアクセスモデルを弱めたり、コンプライアンス上の新たな見落としを生じさせたりすることなく、AIの利用を拡大できました。

この組織は、実環境におけるガードレールの挙動についても検証しました。AIシステムに対するレッドチーム演習により、特に複数ステップのやり取りにおいて、プロンプトが意図しない情報開示やポリシーとの不整合につながる可能性があるエッジケースを明らかにしました。得られた知見を基にガードレールの適用方法を改善し、使いやすさを維持しながら監督を強化しました。

AI活用の進化に応じたガードレールの適用

AIの導入が拡大するにつれ、利用パターンが固定されたままであることはほとんどありません。新たなワークフローが生まれ、責任の所在が変化し、リスク特性の異なる領域にもAIシステムが導入されます。初期の想定に基づいて設計された制御は、AIの実際の利用状況とすぐに合わなくなる可能性があります。

カスタマイズ可能なガードレールにより、こうした実情の変化に応じて段階的に調整できます。組織は、AIシステムを再設計したり既存のワークフローを中断したりすることなく、新たなユースケースや事業領域、変化するリスクの捉え方を反映してポリシーを改善できます。この適応性は、規制の成熟や監督当局の期待の明確化に伴い、ガバナンスの枠組みが見直されることの多い金融サービス分野で特に重要です。

実環境での挙動から学ぶ

適切に設計されたポリシーであっても、実際の利用環境では想定と異なる動作をすることがあります。曖昧なリクエスト、エッジケース、複数ステップのやり取りによって、ガードレールの意図された動作とAIシステムの実際の応答との間にあるギャップが明らかになることも少なくありません。

体系的な評価と敵対的テストでは、負荷がかかった状況での挙動を検証することで、こうしたギャップを明らかにできます。このプロセスから継続的に得られる知見は、制御の改善に活用され、組織は想定されるリスクだけでなく、実際に観察された挙動に基づいて適用方法を調整できるようになります。規制対象の環境では、このフィードバックループにより、制御が積極的に維持され、エビデンスに基づいていることを示せるため、より妥当性を説明しやすいガバナンス手法を実現できます。