投稿者 global-ai-media 
国際決済銀行（BIS）によるAIとデジタル金融に関する講演を起点に、急速に普及するAIが金融システム全体にもたらすリスクと機会を読み解きます。単なる業務効率化を超え、日本企業が意識すべき「ベンダー集中リスク」や「群集行動」への対策、そして持続可能なAI活用のためのガバナンスについて実務的な視点で解説します。
AIによる「効率化」の裏に潜む金融システムの脆弱性
国際決済銀行（BIS）や世界の中央銀行関係者が集まる場において、「AIと金融安定性」は現在もっともホットなトピックの一つです。生成AIや機械学習モデルは、顧客サービスの自動化、不正検知の精度向上、与信判断の高速化など、金融機関に計り知れない恩恵をもたらしています。
しかし、BISが警鐘を鳴らすのは、個別の業務改善の先にある「マクロな金融安定性」への影響です。AIの普及は、一見すると各社の競争力を高めるように見えますが、市場全体で見ると「全員が同じ方向を向いてしまう」リスクを内包しています。日本の金融機関やFinTech企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。
特定ベンダーへの依存と「集中リスク」
AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）やその基盤となるクラウドインフラは、世界的に見ても数社の巨大テック企業（Big Tech）に集中しています。日本国内の企業活動においても、OpenAIやGoogle、Microsoft、AWSなどの基盤モデルやインフラに依存するケースが大半です。
実務的な観点から懸念されるのは、これらのプロバイダーに障害が発生した場合、多数の金融機関が一斉に機能不全に陥る「サードパーティ・リスク（第三者リスク）」です。日本の金融庁も監督指針においてシステムリスク管理を強化していますが、AI時代においては、単なるサーバーダウンだけでなく、「モデルの欠陥」や「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、業界横断的に連鎖するリスクを考慮する必要があります。
アルゴリズムによる「群集行動（Herding）」の危険性
もう一つの重要な論点は、AIによる市場行動の同質化、いわゆる「群集行動（Herding）」です。
多くの投資機関やトレーディング部門が、似通ったデータセットで訓練された類似のアルゴリズムを使用した場合、市場変動時にAIが一斉に「売り」や「買い」の判断を下す可能性があります。これにより、市場のボラティリティ（価格変動）が極端に増幅され、フラッシュクラッシュのような現象を引き起こすリスクが高まります。
日本市場は特に海外投資家の動向やアルゴリズム取引の影響を受けやすいため、AIを活用した自動取引やリスク管理システムを導入する際は、こうした「モデルの相関性」を意識したストレステストが不可欠となります。
説明可能性と日本の商習慣
日本特有の課題として、「説明可能性（Explainability）」への高い要求レベルが挙げられます。欧米と比較しても、日本の消費者は融資審査や保険査定の結果に対して納得感を重視する傾向があります。
ディープラーニングなどの高度なAIモデルは「ブラックボックス化」しやすく、なぜその判断に至ったかを論理的に説明することが困難な場合があります。説明できないAI判断をそのまま顧客に適用することは、コンプライアンス上のリスクだけでなく、レピュテーション（企業の評判）リスクにも直結します。技術的な精度（Accuracy）と説明可能性のトレードオフをどうマネジメントするかは、プロダクト担当者の手腕が問われる領域です。
日本企業のAI活用への示唆
BISの議論やグローバルトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務者が取るべきアクションは以下の通りです。
- マルチモーダル・マルチベンダー戦略の検討：特定の基盤モデルやクラウドベンダーに過度に依存しないアーキテクチャを設計し、有事の際の切り替えやバックアップ体制（Human-in-the-loopを含む）を整備する。
- AIガバナンスの組織的実装：開発部門だけでなく、リスク管理部門や法務部門が初期段階から関与し、「AIが予期せぬ挙動をした場合」の責任分界点を明確にする。特に「金融サービスの提供に関する法律」や「個人情報保護法」との整合性は必須。
- 独自データの価値最大化：汎用的なAIモデルを使うだけでは他社と差別化できず、前述の「群集行動」のリスクにも巻き込まれやすい。日本企業が持つ質の高い独自の顧客データや取引履歴を（プライバシーを保護した上で）追加学習やRAG（検索拡張生成）に活用し、独自性を担保することが競争優位とリスク分散の両立につながる。
AIは強力なツールですが、金融という社会インフラに組み込む以上、安定性と信頼性は譲れない一線です。「技術で何ができるか」だけでなく、「社会システムとしてどうあるべきか」という視座を持つことが、今後のAI活用における成否を分けるでしょう。