金融分野における生成AIや従来型AIの活用が急速に進む中、金融庁は2026年3月に「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」を公表しました。
この文書は、金融機関におけるAI利活用の現状やリスク管理、ガバナンスの構築に向けた初期的な論点と取組事例を整理したものです。
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AIディスカッションペーパー（第1.1版）の公表について：金融庁
www.fsa.go.jp
本記事では、金融庁が示した基本スタンスや、実態調査に基づくユースケース、リスク管理のポイントなどについて解説します。
ではさっそく。なお、引用部分の太字や下線、改行などは管理人によるものです。
メモ
このカテゴリーでは、インハウスとしての法務経験からピックアップした、管理人の独学や経験の記録を綴っています。
ネット上の読み物としてざっくばらんに書いており、感覚的な理解を掴むことを目指していますが、書籍などを理解する際の一助になれば幸いです。
AIディスカッションペーパー第1.1版の目的と基本スタンス
背景と改訂の経緯
金融庁は、2024年に「金融機関等のAIの活用実態等に関するアンケート調査」を実施し、さらに金融庁 AI官民フォーラムでの議論を通じて最新の実務知見を収集してきました。
第1.0版の公表後、特に顧客向けサービスへの生成AIの組み込みやガバナンス構築の実務が急速に進展したことを受け、内容をアップデートした第1.1版が策定されました。
本文書は、金融機関に対して一律の義務や監督上の目線を示すものではなく、今後の官民対話に向けた土台として位置づけられています。
金融庁の基本スタンス
金融庁の基本スタンスは技術中立です。既存の法令や監督指針は、特定の技術を使用しているか否かにかかわらず適用されます。
一方で、リスクを極度に恐れてAIの利活用を控えてしまうチャレンジしないリスクへの懸念も示されています。イノベーションを阻害しないよう、事業者の自主性を尊重しながら、リスクの程度に応じて適切な管理を行うリスクベース・アプローチの採用が推奨されています。
金融分野におけるAIの活用状況
従来型AIのユースケース
従来型AIについては、業務効率化やリスク管理の高度化を中心に導入が進んでいます。
- 業務効率化：書類文書のテキスト化（OCR）による口座開設書類や決算書のデータ化、社内手続きに関する情報検索チャットボットなど
- 対顧客サービス：問い合わせ対応チャットボットや、営業リスト作成・需要予測に基づく人員配置の最適化
- リスク管理・コンプライアンス：マネー・ローンダリングおよびテロ資金供与対策（AML/CFT）における取引モニタリングの高度化、与信審査・信用リスク管理における与信スコアリング、不正請求や応接記録からの違反検知
- 市場予測・運用：市場センチメント分析、オルタナティブデータを用いた市場予測やポートフォリオ最適化
生成AIの広がりとAIエージェントの可能性
生成AIの社内利用としては、文書要約、翻訳、文章の校正・添削・評価といった定型的な文書業務において、すでに7割以上の金融機関等で導入が進んでいるとされています。
さらに、顧客向けサービスへの直接利用（資産運用相談やコンサルティング等）や、特定の目標に向けて自律的に行動するAIエージェントやエージェンティックAIの業務プロセスへの実装に対する期待が高まっています。
全社的なガバナンスと組織体制の課題
01｜データ整備とデータマネジメント
AIの回答精度は入力データの質に直結するため（"Garbage in, Garbage out"）、データ基盤の整備が重要な課題となっています。
汎用モデルを自社業務に最適化するため、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングの活用が進む一方で、非構造化データの整理や古い規程の混在、データ共有の仕組み構築に多くの金融機関が直面しています。
02｜ガバナンス構築と社内ルールの策定
全社的なガバナンス態勢の確立に向けて、システム・セキュリティ・コンプライアンス部門を横断した管理組織の設置が進められています。事前に一律の固定的なルールを決めるのではなく、環境変化に合わせてサイクルを高速で回すアジャイル・ガバナンスの実践が重要とされています。
また、従来のIT管理規程に加えて生成AIに特化した運用ルールを追加策定したり、経産省・総務省のAI事業者ガイドライン等を参照して独自のチェックリストを運用する事例が多く報告されています。
03｜モデル・リスク管理とサードパーティリスク：契約・組織的なガバナンス
生成AIは、同じ入力に対して異なる出力がなされる点や頻繁なバージョン更新、ブラックボックス性といった特性を持つため、従来のモデル・リスク管理手法のみでは対応が難しい側面があります。重要モデルを一覧化するモデル・インベントリー管理や、開発者から独立した検証者によるモニタリングが必要とされています。
また、高度なモデルの利用にあたっては外部ベンダーやクラウド事業者（サードパーティ）への依存が避けられないため、契約による知的財産の保護やセキュリティ管理、ベンダー集中リスクへの配慮が求められています。
04｜セキュリティ対策と金融犯罪への備え：技術的・運用的なセキュリティ
生成AIの普及に伴い、プロンプトインジェクションや機密情報の意図しない流出、許可を得ないシャドーITの利用といった、情報セキュリティリスクが高まっています。
また、ディープフェイク技術を用いた偽音声・偽動画によるなりすまし詐欺やフィッシングの巧妙化など、既存のKYC（本人確認）手続を突破しようとする新たな金融犯罪への警戒が必要とされています。
Memo: 外部AIベンダー利用時のセキュリティと個人情報保護
サービス利用時に、金融機関が大手AIベンダー（OpenAI、Anthropic、Google等）やAPIを活用した外部事業者のサーバー・クラウドへ自社データを送信・入力せざるを得ない構造（上記03または04との関連）については、第1.1版では、主に以下の3つの観点から整理されています。
① 外部サーバー利用に伴うリスクと課題の認識
ディスカッションペーパーでは、自社でLLMを内製することは現実的ではないため外部サービスとの接続が不可欠である一方、外部サーバーを利用する際には、以下のような固有のセキュリティリスクが発生すると指摘されています。
- データ再学習・情報漏洩リスク：クラウド型AIサービスと連携する場合、入力したプロンプトや社内の機密情報・顧客情報がサービス提供元に送信され、ベンダー側のモデルの追加学習に意図せず利用されてしまうリスクや外部へ漏洩するリスクがあります。
- データの海外移転リスク：海外にサーバーや拠点を持つプラットフォームを利用する場合、データの海外移転（越境移転）や外的環境の管理が重要な課題となります。
- 外部接続点のセキュリティホール化とサードパーティ依存：外部サービスとのセキュアな通信手段の確立が必要であり、接続点がセキュリティホールとなって社内情報の流出や改ざんを招くおそれがあります。また、特定のサービスプロバイダーへの集中や過度な依存が及ぼすシステミック・リスクも挙げられています。
② 個人情報保護法および委託先管理の整理
プロンプトに個人情報や顧客データを含める場合について、ディスカッションペーパー（およびAI官民フォーラムでの整理）では、以下のようなルールが示されています。
- 委託先管理と無断再学習の防止：生成AIサービス提供者は、個人データの取扱いの委託先として管理する必要があります。サービスの選定や契約締結にあたっては、提供した個人データが金融機関の指示なくベンダー側で追加学習（モデル改善等）に使用されないことを契約等で確認・担保することが不可欠です。
- 越境移転規制（個人情報保護法28条1項）の考え方：海外ベンダーのサービスを利用する場合、越境移転規制は、サーバーの物理的な所在地ではなく、AI事業者の所在地を軸に判断します。ただし、安全管理措置（外的環境の把握）においては、サーバーが所在する国の法制度等も考慮する必要があります。
③ 金融機関における実際の対応事例
こうしたリスクに対し、金融機関等で実際に講じられているリスク低減策や実務対応として、以下のような取組事例が紹介されています。
- 自社専用環境（閉域環境）での導入：入力したデータが再学習に使われないよう、専用区間（自社専用環境や閉域環境）で生成AIサービスを導入し、入出力情報を自社で適切に管理できる環境を構築する。
- プロンプトの入力制御と自動マスキング：個人情報や機密情報を入力させない運用ルールの徹底や注意喚起に加え、システム上で機密情報の入力を自動的に制限・マスキングする。
- 契約・覚書によるデータ取扱範囲の明文化：外部ベンダーとの連携時に、データの利用範囲や再学習禁止、生成物やモデルの知的財産権の帰属などを契約・覚書で明確に規定する。
- 監査ログの徹底：万が一の事故や不適切な入力が発生した際に速やかに追跡（トレース）できるよう、プロンプトや応答のログ管理を徹底する。
個別のAIシステムに関する技術的・法的課題
説明可能性と公平性・バイアス
融資判断など重要な業務にAIを用いる場合、どのようなデータやプロンプトに基づき出力されたかという説明可能性を確保することが重要であるとされています。
膨大なパラメータを持つ生成AIで完全な技術的説明を行うことは困難なため、ユースケースに応じたステークホルダーへの納得感のある情報提供が求められます。
また、学習データの偏りに起因する差別的・不公正な出力（バイアス）を早期に検知・対処する、フレームワークの構築も挙げられています。
ハルシネーション（幻覚）のコントロール
事実と異なる情報を生成するハルシネーションは、金融実務においても大きな課題です。
RAGやファインチューニングによる精度向上を試みつつも、現時点では「AIは誤りを完全に排除できない」という前提のもと、人間による事前のレビュー・確認（Human-in-the-loop）を組み込んだ業務プロセスの構築が基本とされています。
個人情報保護と既存規制への対応
プロンプトに個人情報を入力する際の委託先管理や、海外サーバー利用時の越境移転規律など、個人情報保護法との整理が課題となっています。
さらに、AIが直接顧客に商品提案を行う場合の金融商品取引法上の「勧誘」該当性など、既存の行為規制との照らし合わせを、個別のユースケースごとに精査していく必要があります。
顧客向けサービスにおけるリスク低減の4フェーズ
AI官民フォーラムでの議論を経て、顧客向けサービスにAIを組み込む際のリスク低減策として、以下の4つの局面による共通目線が整理されました。
今後の展望と金融庁自身の取り組み
金融機関へ期待される取り組みと支援枠組み
金融庁は、金融機関がAIを付加的に使うだけでなく、ビジネスプロセス全体を抜本的に見直し、経営陣主導のもとで新規ビジネスの創出や既存業務の変革に取り組むことを期待しています。地域金融機関のDX推進に向けた実証研究事業なども予定されています。
また、法令解釈や実証実験に関する相談窓口としてFinTechサポートデスクやFinTech実証実験ハブなどのサポート体制も提示されています。
金融監督当局自身によるAI活用（SupTech）
金融庁自身も、監督業務の高度化・効率化を目指して、AI関連技術の活用（SupTech）を進めています。
- 地方銀行の貸出明細データを用いた債務者区分の予測モデル構築
- 株価先物注文データのニューラルネットワーク解析による高速取引（HFT）の市場影響分析
- 開示書類や面談議事録などの大部なテキストデータからの効率的な情報抽出
金融庁は、官民フォーラムをはじめとする対話の場を通じて業界全体の知見共有を促し、技術進展に合わせた柔軟な政策対応を継続していく方針を示しています。
結び
AIの技術進化に伴い、金融機関におけるAI利活用は単なる業務効率化にとどまらず、高度な業務判断や顧客体験の変革へと発展しつつあります。
金融庁のディスカッションペーパー第1.1版が示すとおり、リスクを過度に恐れて挑戦を避けるのではなく、自社のユースケースに応じた適切なガバナンス態勢を構築することが不可欠です。
ガバナンス・セキュリティ・ビジネスの各部門が連携し、技術や環境の変化に合わせて柔軟に管理体制を刷新しながらAIの利活用推進を図ることが、今後の金融実務において重要となります。
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本記事を含む一連の勉強記事は、過去の自分に向けて、①自分の独学や経験の記録を見せる、②感覚的な理解を伝えることを優先する、③細かく正確な理解は書物に譲る、ということをコンセプトにした読みものです。ベテランの方が見てなるほどと思うようなことは書かれていないほか、業務上必要であるときなど、正確な内容については別途ご確認ください。また、法改正をはじめとした最新の情報を反映しているとは限りませんので、ご注意ください。
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主要法令等・参考文献
主要法令等
- AI法（「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」）
- AI指針（「AI人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針」）〔令和7年12月19日〕｜内閣府HP
- AI知財プリンシプル・コード（「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」）〔令和8年8月25日〕｜内閣官房HP
- AI契約チェックリスト（「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」）〔令和7年2月〕｜経産省HP
- AI民事責任手引き（「AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き」）〔令和8年4月9日〕｜経産省HP
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