投稿者 global-ai-media 
米国オレゴン州のSELCO Community Credit Unionが、社内ナレッジ管理の刷新に向けてAIナレッジハブとAIエージェントの導入を決定しました。本稿では、この事例を端緒に、規制産業における生成AI活用の現実解としての「RAG（検索拡張生成）×エージェント」の有用性と、日本企業が直面するデータ整備の課題について解説します。
金融機関が「社内ナレッジ」からAI化を進める理由
米国の信用組合（Credit Union）であるSELCOが、顧客サービスプラットフォームを提供するeGain社の「AI Knowledge Hub」および「AI Agent」を採用したというニュースは、一見すると単なるITツールの導入事例に過ぎないように見えます。しかし、AIの実務家から見れば、これは規制産業における生成AI活用の「定石」とも言える動きです。
金融機関において、最初に取り組むべきAI活用領域として「社内ナレッジマネジメント（内部の業務マニュアルや規程集の検索・回答）」が選ばれるケースが増えています。顧客向けのチャットボットをいきなり生成AI化することは、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクや、誤った金融商品を案内してしまうコンプライアンス上の懸念から、多くの企業が二の足を踏みます。一方で、従業員向けのサポートであれば、回答の正確性を人間が最終判断するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込みやすく、かつ業務効率化のインパクトも明確だからです。
単なる検索から「AIエージェント」への進化
今回の事例で注目すべきは「AI Agent（AIエージェント）」という言葉が使われている点です。従来のFAQシステムや単純なキーワード検索とは異なり、AIエージェントはユーザーの意図を理解し、複数のナレッジソースから情報を統合して回答を生成、あるいは次のアクションを提案する能力を持ちます。
現在の生成AIトレンドにおいて、単に文書を検索して要約するRAG（Retrieval-Augmented Generation）から、さらに一歩進み、複雑なタスクを自律的に遂行しようとするエージェント型へのシフトが起きています。特に金融業務では、「住宅ローンの金利は？」という単純な質問だけでなく、「この顧客の属性で、現在のキャンペーンを適用した場合の金利と必要書類は何か？」といった複合的な判断が求められます。こうした文脈を理解し、適切な社内規定を参照して回答を導き出すには、高度なAIエージェントの仕組みが不可欠となります。
成功の鍵は「AIモデル」ではなく「ナレッジ基盤」
しかし、高性能なLLM（大規模言語モデル）やAIエージェントを導入すれば、すぐに課題が解決するわけではありません。eGainが「Knowledge Hub（ナレッジハブ）」を強調しているように、AIが参照するデータの品質こそが成否を分けます。
日本企業の多くも直面している課題ですが、社内マニュアルは古いPDFファイル、更新されていないイントラネット、個人のPCにあるExcelファイルなどに散在しているのが実情です。これらを整理・構造化せず、そのままAIに読み込ませても、AIは矛盾した情報に混乱し、精度の低い回答しか生成できません。「AI導入」のプロジェクトの工数の7〜8割は、実はこうした泥臭いデータ整備（データクレンジングやチャンク化戦略の策定）に費やされるべきです。信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）を確立することが、AIエージェント活用の大前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の組織がAI導入を進める上で考慮すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「守りのAI」から着手し、ナレッジを構造化する
いきなり顧客接点を無人化するのではなく、まずは行員やオペレーターを支援する「アシスタント」としてAIを導入することが現実的です。その過程で、散在する社内規定やマニュアルをAIが読みやすい形式に整備する「ナレッジハブ」の構築を優先してください。これはAI時代における企業の資産となります。
2. 独自データとガバナンスの重視
日本の金融機関や大企業では、個人情報保護法や業界規制への対応が必須です。汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、自社のクローズドな環境下で、RAG等の技術を用いて自社データのみを根拠に回答させる仕組みを構築する必要があります。また、回答には必ず「参照元の文書」を提示させ、人間が検証できるUIを設計することが、リスク管理上極めて重要です。
3. ベンダー選定における「ドメイン知識」の確認
AIツールを選定する際は、単に「最新のモデルを使っているか」だけでなく、そのベンダーが業界特有のデータ構造や業務フロー（例：金融のコンプライアンス要件など）を理解しているかを確認すべきです。ツール自体が業務に即したナレッジ管理の機能を有しているかが、導入後の定着率を左右します。