エージェント型人工知能（AI）は、自律的な意思決定、協働、学習を可能にすることで生成AI（GenAI）を超え、金融サービスに変革をもたらします。
効率性と革新をもたらす一方、エージェント型AIは雇用への影響、プライバシー、市場の変動、ガバナンスに関する懸念を生み、強固な監督体制と倫理的枠組みが必要となります。
エージェント型AIは、十分なサービスを受けられていない地域社会の金融アクセスを前進させる可能性を秘めていますが、不平等を防ぐには、世界的な資源格差とガバナンス上の課題に対処する必要があります。
AIの進展が加速するなか、金融業界は、次のような要素に特徴づけられる変革の時代を迎えています。エージェント型AI。
特定の人間のプロンプトに応答する現在の生成AIモデルとは異なり、エージェント型AIは自律的に知覚し、絶え間ない人間の指示なしに推論し、行動し、学習できます。
ケンブリッジ大学オルタナティブ・ファイナンス・センターと世界経済フォーラムが2020年に行った調査は、AIの金融分野における影響力の高まりを示しました。進化する生成AIを基盤に、エージェント型AIは金融サービスへの影響をさらに深めようとしています。
この技術の発展により、データを迅速に処理し、意思決定の精度を高め、顧客とのやり取りをパーソナライズし、複雑な市場環境に適応できるようになるため、金融業務のプロセス自律化が進みます。
エージェント型AIと「人間のような」アプローチ
コンピューターが画像認識や言語理解において人間よりはるかに優れた能力を備えるようになったことで、エージェント型AIが実現可能になりました。主に高度なトランスフォーマー技術によってもたらされたこの進歩は、スタンフォード大学の2024年版AIインデックスで取り上げられています。
生成AIモデルは、膨大な量のテキスト、画像、音声、動画、数値を使って訓練されています。現在では、情報の要約、言語の翻訳、質問への回答、画像の編集、音声の生成、音声の文字起こしなど、幅広いタスクに対応できます。
しかし、これらのモデルは真に自律的ではありません。結果を出すには、具体的なプロンプトや指示が必要です。
AIの新たな進歩として登場したのが、エージェント型AIです。人間の専門家が特定の役割と責任を担うように、エージェント型AIは独立したAIエージェントのグループを形成します。これらのエージェントは、高度な推論と計画の能力を用いて連携し、大規模言語モデルを意思決定の「頭脳」として、複雑で複数段階にわたる問題を解決します。
エージェント型AIは、タスクを自律的に処理し、チームとして協働し、進捗を振り返り、反復を通じて改善することで、より人間に近い働き方をするよう設計されています。
これに対して生成AIは人間の指示に依存し、複雑で複数段階にわたる推論や調整を自律的に行うことはできません。一方、エージェント型AIは、学習し、適応し、連携するエージェントのネットワークを活用し、人間と同じように意思決定を行い、継続的に改善します。
金融サービスにおけるエージェント型AI
市場データを分析し、市場動向を自律的に監視して、取引シグナルを読み解き、戦略を調整し、リスクをリアルタイムで軽減する取引AIエージェントを想像してみてください。エージェント型AIによって、こうしたことがますます可能になります。ツールを統合し、API、センサー、高度な推論を通じて新たな情報やデータに対応し、金融業務を自動化・強化して、生成AIの能力を超えることができます。
生成AIと比べてエージェント型AIの自律性が高まることで、反復的でデータ集約型のプロセスを処理できるようになります。これにより、金融機関や市場参加者は業務フローの最適化、コンプライアンスの強化、意思決定の改善を進める能力を高め、エージェント型AIの時代における金融サービスの事業運営や顧客との関わり方を変革できます。
以下の金融サービスにおけるエージェント型AIのユースケースの図が示すように、こうした応用は自律的で適応性があり、先回りして対応するソリューションを提供し、金融サービスを前進させる可能性があります。
コンプライアンスでは、新たに生じる脅威や異常に動的に対応しながら、リスク評価をリアルタイムで精緻化できます。顧客対応では、画一的な助言モデルを、個々の行動に合わせた動的なファイナンシャル・コーチングへと発展させられます。まだ初期段階ではあるものの、エージェント型AIは生産性、精度、意思決定の向上をもたらし、金融サービスのプロセス自律化をさらに推し進める可能性があります。
メリットと新たな顧客との関わり方
エージェント型AIは、主に次のような形で金融サービスを変革する可能性があります。
業務の効率化：データ入力、コンプライアンス確認、取引処理などの反復作業を自動化することで、エージェント型AIは生産性を高め、人的ミスを減らし、従業員がより戦略的な業務に取り組めるようにします。
イノベーションの推進：市場の変化や顧客の好みに基づいてリアルタイムで戦略を調整する、パーソナライズされたロボアドバイザーや適応型の資産運用システムなど、新たな金融ツールの創出を可能にします。
顧客との関わりの強化：エージェント型AIは、オープンバンキングや組み込み型金融などの潮流を発展させ、消費者に高度にパーソナライズされたAIエージェントを提供します。これらのエージェントは、これまでにない形で利用者を支援し、資産を管理し、最適化された意思決定を行い、個人の目標やリスク許容度に合わせて戦略を調整できます。
AIが人間の能力を補完し、この分野に欠かせない判断力と説明責任を担う人間に取って代わらないようにする「人間がループの上に立つ」アプローチが、引き続き不可欠です。
パヴェル・グミレク、国際労働機関（ILO）上級研究員
エージェント型AIの課題、リスク、不確実性
メリットがある一方で、障壁もあります。例えば、次のようなものです。
労働市場への影響：エージェント型AIは、データ入力、コンプライアンス、投資、資産運用、監査などの職務を減らす可能性があります。OpenAIの2023年報告書および世界経済フォーラムの「Jobs of Tomorrow」報告書が指摘するように、この変化に対応するには、スキルの再習得や職業訓練の取り組みが必要です。
人間による監督：国際労働機関のパヴェル・グミレクは、次のように述べています。「AIが人間の能力を補完し、この分野に欠かせない判断力と説明責任を担う人間に取って代わらないようにする『人間がループの上に立つ』アプローチが、引き続き不可欠です。」
プライバシーとサイバーセキュリティ：エージェント型AIは膨大なデータに依存するため、プライバシーへの懸念が生じます。パーソナライズとプライバシーの両立が不可欠である一方、その自律性によって新たなサイバーセキュリティ上のリスクも生じます。
市場の変動：自動化された市場取引への参入障壁を下げることで、エージェント型AIはシステミックリスクと市場の変動を高める可能性があります。AIによる意思決定が同期すると、群集行動や市場の急激な変動につながるおそれがあります。
ガバナンスと規制：自律型AIは、特有のガバナンス上の課題をもたらします。信用審査などの意思決定におけるバイアスに対処するため、更新された規制枠組みを通じて、説明責任、監督、倫理基準を確保する必要があります。信頼を維持するには透明性が不可欠です。
説明可能性：特にリスクの高い分野では、AIエージェントの意思決定について、関係者が明確に理解できる情報を得る必要があります。欧州連合（EU）のAI法は、責任と法的責任の所在を定める重要性を強調し、責任あるAI導入に向けた初期の枠組みを示しています。
財政政策と協働：国際通貨基金（IMF）は、労働力の適応を支援するため、「自動化税」を提案しています。金融の安全で包摂的かつ持続可能な未来に向けて、金融機関と規制当局の協働が不可欠です。
エージェント型AI、金融包摂、エンパワーメント
従来型の銀行サービスが依然として限られている新興国で、エージェント型AIが金融包摂をどう前進させる可能性があるのかを理解することは重要です。エージェント型AIを活用すれば、フィンテック企業や銀行は十分なサービスを受けられていない地域社会にも費用対効果の高い形でサービスを届けられます。
エージェント型AIは、地元のデータを使ってリスクを評価し、人間が直接関与せずに小規模農家向けのマイクロローン審査を自律的に行う可能性があります。同様に、エージェント型AIを活用したモバイルバンキングは、リアルタイムの気象データに基づき、パーソナライズされたマイクロ保険商品をリアルタイムで提供できるでしょう。
また、高額なインフラを迂回し、高度なツールに直接アクセスできるようにする「AIによる飛躍的な発展」の効果も期待できます。
しかし、課題は残っています。グローバル・ノースの大企業がAI資源の大半を保有しているため、市場の集中や地元企業の疎外が懸念されます。
地域社会を守り、金融包摂とエンパワーメントの目標に沿う明確なガバナンス枠組みが必要です。それにより、エージェント型AIの力が一部の人々だけでなく、多くの人々のニーズに応えることを確かなものにできます。
