皆様の「FIN/SUM 2025」のご参加をお待ちしております。

■出展概要

「FIN/SUM2025 (フィンサム2025) 〜“真のマネタイズ”に挑む、次世代フィンテック”

[開催期間] 2025 年 3 月 4 (火) 〜 7 日 (金)　
[会場] 丸ビルホール（丸ビル７階）、丸ビルコンファレンススクエア（同８階）、マルキューブ(同１階)、三菱ビル10階 コンファレンススクエアエムプラス（M＋）
[主催] 日本経済新聞社、金融庁
[お申込み方法] 公式サイトにてご確認ください

【登壇者】

日本マイクロソフト株式会社
代表取締役社長
津坂　美樹

日本マイクロソフト株式会社
執行役員常務 金融サービス事業本部長
荒濤　大介

日本マイクロソフト株式会社
業務執行役員 金融サービス事業本部 銀行・証券本部長
金子　暁

日本マイクロソフト株式会社
金融サービス事業本部 銀行・証券本部　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
AI Transformation Lead
小田 裕也

日本マイクロソフト株式会社
金融サービス事業本部 保険・地域金融本部長　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
長町 浩史

日本マイクロソフト株式会社
金融サービス事業本部 保険・地域金融本部　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
アカウント テクノロジー ストラテジスト
石田　裕幸

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2024 年 12 月 18 日（水）、日本マイクロソフトは品川本社にて、生成AIによる金融業界の業務課題解決をテーマにしたセミナー「AI Challenge Day」を開催しました。

セミナーは 2 部構成で行われ、第1部ではマイクロソフトが Copilot Agent を活用した業務効率化や意思決定の高度化について、また株式会社Blue Lab が AI 監査サービス「AiHawk Filter」によるリスク管理の進化など、金融業界の課題解決に寄与する具体的な事例を紹介しました。第 2 部では、パートナー企業 9 社が金融業界の業務課題を生成 AI で解決するソリューションについてプレゼンテーションを行いました。本稿では、当日のセッションの概要を紹介します。

パートナー企業９社がプレゼンして、動画公開を許諾頂いた８社のプレゼンはこちらから視聴可能です。

【第 1 部】

1.「Copilot Agentで近づく AI エージェント時代」

はじめに、日本マイクロソフトの小田 裕也が、AI エージェントがどのように業務効率化や意思決定の高度化を支援し、新たなビジネス価値を創出するかについて発表を行いました。

冒頭、AIモデルが「出力品質の向上」「マルチモーダル対応」「自律的な問題解決能力」の3点で大きく進化している点をOpenAIのモデルを例に紹介し、金融業界では複雑な規制対応やリスク評価、意思決定において強力なツールとして活用されていることを強調しました。

生成 AI 活用については、「去年が企業における『生成 AI 元年』でしたが、それと比べると業務特化・領域特化の AI アプリケーションの適用が進んできています」と、より用途を絞った使い方が展開されていることを紹介。その上で、ユーザーのスキルがアウトプットに影響してしまう点が課題だと語りました。

そこで、人間が仕事をする際の 4 つの能力（考える・調べる・実行する・コミュニケーションする）の中で、生成 AI  が得意とする領域について触れた上で「これまでの IT システム、大規模言語モデルができたことを踏まえたとき、何をすべきかを自律的行動として考えさせ、情報源と実行する手段を武器として与えてあげれば、人間を模した構造体を作ることができます。それによってある程度、複雑なビジネスロジックを自動化できるのではないか、つまり人間の仕事を代替できるのではないかというのが AI エージェントの考え方です」(小田)

AIチャットとAIエージェントの大きな違いは、目標達成の主体性にあると続けます。「AIチャットは指示を待つ受動的な存在であるのに対し、AIエージェントはユーザーの目標達成まで能動的にサポートする存在です。つまり、AIエージェントが主導的に目標達成に必要な段取りを考え、実行していきます。AIエージェントを実装することで、ユーザーは複雑な指示を出したり煩雑な作業を実施したりする必要がなく、目標を伝えるだけでその達成をサポートしてもらうことができます」

(小田)

マイクロソフトは、エージェントの構築と導入を支援するために多様なテクノロジーやサービスを提供しています。そのひとつである「Azure AI Agent Service」は、金融機関のような厳格なセキュリティやガバナンス要件が求められる現場でも、高度にカスタマイズされたエージェントの構築が可能です。クラウド基盤上で提供されるため、エンタープライズレベルのセキュリティを標準機能として搭載している点が特徴です。

一方「Copilot Agent」は、エンジニアリングの専門知識を必要とせず、自然言語で構築が可能です。エージェントの目的や役割、参照データ、実行アクションを指定するだけで、組織内への迅速な展開が可能です。小田は実際の画面を表示しながら、「自然言語でエージェントにどんな動きをしてほしいか、どんなルールに従うべきかなどを設定し、参照データや Web ブラウジングの利用可否などをセットすれば、そこから先は自動的に実行してくれます。それを Microsoft 365 の中で権限制御できるセキュアな状態にして提供しているのがCopilot Agentの大きな特徴です」と説明しました。

最後に小田は、「個別の業務に適用するエージェントを数多く作成する必要がある場合、IT部門だけでなく現場でも作成できる手段として Copilot Agent を活用いただけると導入がスムーズです。より高度なチューニングが必要な場合は、IT部門と連携して Azure AI Agent  Service を使用することで、あらゆるニーズに対応できます」とセッションを締めくくりました。

2.金融業界の監査業務を変革する「AiHawk Filter」

続いて、株式会社Blue Lab の吉野 大輝氏が登壇し、Azureを用いた同社の AI 監査サービス「AiHawk Filter」の紹介を行いました。吉野氏は金融機関における監査の重要性が増していることを強調した上で、AiHawk Filter の特長について次のように説明しました。「メール、チャット、面談記録、業務日報ファイルなど、膨大な監査データを自動的にチェックし、人による詳細確認が必要なデータを可視化するツールです。これにより、監査業務の効率化と大規模監査の実現だけでなく、担当者のエンゲージメントも向上させることができます」   

  
AiHawk Filterは、データファイルをアップロードするだけで自動監査を実施し、結果をCSV形式で確認できるようになります。また、問題の有無だけでなく具体的な問題箇所を特定し、判定結果を数値やスコアなど任意の形式で設定できる機能を備えています。  

続けて、みずほフィナンシャルグループの田中氏が AiHawk Filterの実証実験の内容について紹介しました。削減率、再現率、業務効率化、ユーザーヒアリングの4項目で検証を実施し、「対象データの削減率は97％、不正の疑いのあるメールの検出率は96％を達成しました。これにより、業務時間を 65％削減できました。さらに、ユーザーからは高い評価を得ており、新たな活用方法についての提案もいただいています」と説明しました。   

最後に、今後の展望について吉野氏が「主にみずほグループのみずほ銀行、みずほ証券との実証実験を通じて、業務領域の拡大に注力する予定です。具体的には、チャットやPDF、PowerPointなどの多様なファイル形式での監査実証実験を予定しています。来年度はみずほ銀行の本番利用も予定しており、みずほDXサイトにも特集が掲載されています。ます。金融機関さまへの提供は2025年から順次開始する予定です」と述べ、セッションを締めくくりました。  

 
みずほDXサイト：https://www.mizuho-fg.co.jp/dx/articles/aihawk-filter/index.html 

【第 2 部】パートナー企業 9 社によるプレゼンテーション

第 2 部の冒頭、日本マイクロソフトの荒濤が次のように挨拶をしました。「この 1 年間、数多くの金融機関の皆様とディスカッションをさせていただきました。金融業界のみなさまは生成 AI への関心がとても高く、他の業態と比較しても一歩進んでいる印象です。すでにインターナル AI ボットで利活用されている方も多いかと思いますが、いよいよ『お客様と AI を対峙させる』『業務に特化した AI を実装していく』ステージに変化してきていると感じます。今日は、まさにそういった業務特化型の具体的なシナリオについて、パートナー 9 社のみなさまが真剣に考えたユースケースを発表していただきます。本当の利活用に繋がっていくディスカッションができることを期待しています」（荒濤）。

続いて、日本マイクロソフトの内藤と金子から、今回の AI Challenge Day の試みについて概要を紹介しました。

「4つのテーマ（ウェルスアドバイザー・GRAPH RAG・監査や業務効率化・詐欺検出）に沿って、各パートナー様のノウハウを活かし、チャレンジをしていただこうという企画です。今回はAI活用のトップランナー 9 社にお集まりいただき、業界特有のテーマに関してプレゼンをしていただきます。おそらく、日本初のイベントです。各パートナー企業様は 3 週間をかけて、アーキテクチャの設計も含め検討いただいた結果を、この場で提案していただきます」（内藤）。

「4つのテーマは、シアトル本社のワールドワイドファイナンシャルサービスチームが『ジェネレーティブ AI を金融機関で使う時に有用なのではないか』というシナリオの中の 4 つをピックアップしました。パートナー各社から 15 分のプレゼンテーションの後、5 分の Q&A のお時間も設けさせていただいております。ぜひみなさんとディスカッションできればと考えておりますので、よろしくお願いいたします」（金子）。

その後、パートナー企業 9 社が登壇。選択した4 つのテーマに沿って、最新の AI ソリューションや金融業界での活用事例を発表し、プレゼンテーション後の質疑応答では、参加者と発表者で活発な議論も交わされました。

【テーマと発表企業】

＜ウェルスアドバイザー AI アシスタント＞

1.株式会社日立製作所

2. 日本アイ・ビー・エム株式会社

＜GRAPH RAG を活用した金融業務の高度化＞

3. 株式会社インテック

＜監査や業務効率化観点での生成 AI 活用＞

4. 株式会社ブレインパッド

5. 株式会社LayerX

6. 日本ビジネスシステムズ株式会社／株式会社ネクストスケープ

7. 株式会社PKSHA Technology

＜詐欺や不正検出における生成 AI 活用＞

8. 株式会社ACES

9. アビームコンサルティング株式会社

1. 株式会社日立製作所（テーマ: ウェルスアドバイザー）

最初の発表者として登場した株式会社日立製作所は、富裕層向け資産運用支援を AI アシスタントで自動提案するソリューションを紹介しました。顧客のライフスタイルやリスク許容度を解析し、最適な投資プランを提案できる点が特徴です。従来、フィナンシャルアドバイザーはデータ分析や報告書作成に多くの時間を費やしてきましたが、この AI アシスタントにより業務の大幅な効率化を実現できます。また、質問の意図が不明確な場合は「聞き返し」や「わからない」と応答するよう開発されており、AI の誤った回答（ハルシネーション）も抑制できると説明しました。

2. 日本アイ・ビー・エム株式会社（テーマ: ウェルスアドバイザー）

日本アイ・ビー・エム株式会社は、金融機関がコア業務に集中するための業務効率化をテーマにプレゼンテーションを行いました。発表されたソリューションは、Azure AI を活用し、見込み顧客に対し交渉内容や記録資料のドラフトを作成。ベテラン行員のノウハウを蓄積し、横展開できる仕組みを整えます。この取り組みにより、金融機関のプロセス全体を見直すことができ、新しいビジネスモデルを構築する道筋を示しました。

3. 株式会社インテック（テーマ: GRAPH RAG）

株式会社インテックは、金融機関向けの CRM ソリューション「fcube（エフキューブ）」を拡張し、生産性向上に貢献する取り組みを発表。Microsoft 365 との連携により営業活動の効率化を図ります。具体的には、生成 AI を活用した顧客データの統合と次のアクションを提案する機能を強調。このシステムでは、GRAPH RAG の技術により、複合的な情報を関連付け、質の高い回答を提供できる仕組みを構築。営業チームの意思決定をサポートするうえで重要なツールとなる点を紹介しました。

4. 株式会社ブレインパッド（テーマ：監査や業務効率化）

株式会社ブレインパッドは、金融業界におけるコンテンツ作成と審査プロセスの効率化を補佐する校閲・生成エージェントを提案しました。法令やコンプライアンスといった審査観点をチェックするエージェントにより、審査に要する時間の大幅な短縮を可能にします。また、チェックエージェントによるフィードバックを反映したコンテンツ生成エージェントによって、マーケティング文章の作成効率が飛躍的に向上します。プレゼンでは、マーケティングにおけるキャンペーン施策を想定し、デモンストレーションを披露。景品表示法に適合した内容になっているか、といった複数の項目を審査した結果が紹介されました。また、審査基準を満たしていない場合にエージェントが生成するフィードバックの内容や、エージェントによるコンテンツ作成の様子も見ることができました。   

5. 株式会社LayerX（テーマ：監査や業務効率化）

株式会社LayerX は、LLM 活用のためのプラットフォーム「Ai Workforce」を活用し、企業内に蓄積されたドキュメントの効率的な管理・活用を紹介しました。このプラットフォームは、非構造化データを構造化し、ドキュメント検索やデータ抽出を簡素化します。また、大手金融機関での導入事例が紹介され、実際に現場での業務削減効果が出ていることを強調。さらに、Ai Workforce はカスタマイズ性が高く、特定の業務プロセスやドキュメント形式に応じた最適化も可能であると説明しました。

6. 日本ビジネスシステムズ株式会社／株式会社ネクストスケープ
（テーマ: 監査や業務効率化）

日本ビジネスシステムズ株式会社と株式会社ネクストスケープは合同でプレゼンテーションを実施。金融機関の融資業務における課題解決のため、AIを活用した新しいソリューションを発表しました。本ソリューションは、申込書類の記載不備を自動検出する機能、審査に必要な書類の自動抽出による業務効率化機能、そして将来の分析活用を可能にする構造化データの抽出・蓄積機能を提供します。 具体的な活用例として、フォーマットの異なる創業計画書を同一フォーマットに自動変換できます。また、書類の記載不備チェックも自動化され、確認作業の工数を大幅に削減できます。

7. 株式会社PKSHA Technology（テーマ：監査や業務効率化）

株式会社PKSHA Technology は、金融セールスパーソンの AI 化についての発表を行いまいした。AI を活用したナレッジ管理やデジタルヒューマンの導入により、営業活動の効率化を目指している。特に、営業資料作成の自動化や AI ヘルプデスクの導入により、日常業務の負担を軽減しつつ、高い成果を上げている点を強調。さらに、顧客との会話内容に応じて適切な表情や振る舞いを表示できるデジタルヒューマンを活用し、AIによる効果的なセールス活動を実現できることを紹介しました。

8. 株式会社ACES（テーマ：詐欺検知）

株式会社ACES は、リスクコンプライアンス領域における AI 活用について発表しました。同社のソリューションは、金融機関が直面する複雑なリスク管理課題に対応するため、違反検知システムや顧客面談モニタリングを提供しています。高度化していく詐欺・不正検出に対するアラート検知に課題があるなか、AI を活用することで高度な検出を実現。プレゼンの中では「リアルタイムの会話内容を認識・処理した上で、生成A Iがその内容がコンプライアンスに反していないかの判断」や、「不審な振込を検知したAIが口座所有者に電話確認を行い、結果により口座凍結までを実行するまでの流れ」をデモンストレーションとして披露。これにより、金融機関は顧客行動の透明性を向上させると同時に、法規制遵守を確保することが可能になると説明しました。

9. アビームコンサルティング株式会社（テーマ：詐欺検知）

アビームコンサルティング株式会社は、AIエージェントを活用した新しい詐欺被害対策システムについて発表しました。全世界的に詐欺による被害総額が増加傾向にある中、従来の対策では後手に回りがちな課題に対し、革新的なアプローチを提案します。具体的には、犯罪者の思考を上回り先手を打つ「犯罪者エージェント」と「銀行エージェント」の双方を構築することで、潜在的な不正シナリオを事前に予測・対策する仕組みを提言。さらに、高度なセキュリティ対策やAzureを活用したシステム構成の詳細、業界全体での協力体制の構築まで含めた包括的な提案を行いました。 

総括として

最後に、日本マイクロソフトの荒濤から、マイクロソフトが先日発表した新しいテクノロジーを各社が独自の強みと融合させ、実用的なソリューションとして提案したことを高く評価したうえで、総評を述べました。「各社のソリューションが実務レベルで活用できる段階まで進化していることを大変心強く感じています。さらに、生成AIの活用が幅広く浸透してきており、専門的な知識がなくても、全ての行員が日常業務で効果的に活用できるソリューションへと発展してきている印象です。今後は、これらのソリューションを金融機関の実務に積極的に導入することで、真のAIによる業務変革を実現していただきたいと考えています」

と述べ、セミナーを締めくくりました。

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生成 AI のパワーと豊富な業界データを組み合わせて活用することで、金融サービス業界の意思決定者は、重要なインサイトにすばやくアクセスし、より効率的に、的確な情報に基づいて意思決定を行えるようになります。

Microsoft Cloud for Financial Services

これを実現するのが、Microsoft Cloud for Financial Services に追加された最新ソリューション Meeting Prep for Financial Services (プレビュー) です。マイクロソフトと LSEG (ロンドン証券取引所グループ) の長期にわたる戦略的パートナーシップから生まれたイノベーションであり、Microsoft Teams と Microsoft 365 Copilot 向けに構築、最適化されています。LSEG の次世代型データ & アナリティクス ワークフロー ソリューション「LSEG Workspace」との密接な連携と相互運用を可能にし、ワークフローを強化します。

Meeting Prep for Financial Services は、クライアントとの会議に向けた準備時間の短縮、クライアントへの提案や意思決定の改善、クライアントとのコミュニケーションの効率化を促進することにより、投資銀行やクライアント対応担当者を支援します。Microsoft Teams のライセンスと LSEG Workspace のライセンスをお持ちの場合、このアプリを使用してコラボレーション ワークフローを促進し、生産性を向上させることができます。現在はパブリック プレビュー中 (英語) で、一般提供は 2024 年 12 月に開始されます。Meeting Prep for Financial Services は、2022 年に締結された LSEG とマイクロソフトのパートナーシップにおける重要なマイルストーンであり、データとアナリティクスに特化した新しい製品やサービスを共同で開発することを目的としたものです。

「お客様からは、Meeting Prep for Financial Services を使用したことで大幅な時間節約と効率化につながったと好意的な反応をいただいています。LSEG Workspace に蓄積された豊富な市場データと分析結果をマイクロソフトの生成 AI 機能と統合することで、金融業界の皆様がクライアントとの会議をより充実したものにするために適切に準備を行い、より適切な情報に基づいて意思決定を行うことが可能になっています」

Nej D’Jelal 氏、LSEG Workspace プラットフォーム グループ責任者

金融サービス業界のお客様とパートナー様による AI 活用の進化

お客様、マイクロソフト、そのグローバル パートナーの連携は、金融サービス業界のあらゆるところでイノベーションを生んでいます。Gartner が発表した「2025 年 CIO アジェンダ: 銀行業界の最優先課題とテクノロジ計画」によると、テクノロジ投資において大きな変化が見込まれるのは、生成 AI (39%)、サイバーセキュリティ/情報セキュリティ (34%)、AI (33%) です¹。これらのイノベーションには、セキュリティ、プライバシー、信頼性に関する強力な基盤が必要になることから、マイクロソフトはデータの保護、強固なプライバシー対策、責任ある AI の原則への取り組みに特別な注意を払っています。セキュリティはマイクロソフトの全社的な最優先事項であり、当社のセキュア フューチャー イニシアチブは、製品やサービスに組み込まれたセキュリティを継続的に進化させるという取り組みを反映しています。

Microsoft Cloud for Financial Services は、金融サービス業界向けのサービスとソリューションを上記の基盤に提供するものであり、カスタマー エクスペリエンスの変革、従業員の業務支援、リスクとコンプライアンスの管理、基幹システムの最新化といったインパクトのあるビジネス成果を企業が速やかに達成できるよう支援します。イノベーションを促進し、レジリエンスを高めるには、目的に合ったプラットフォーム サービスを活用することが重要です。また、AI 搭載分析プラットフォームである Microsoft Fabric を活用すれば、社内のデータを統合し、コラボレーションを改善し、AI 開発のコストや労力を削減しながら、ガバナンスを簡素化し、セキュリティを強化することができます。

カスタマー エクスペリエンスの変革

カスタマー エクスペリエンスにおけるデータの重要性は、顧客が金融機関と接するあらゆる場所、時間、チャネル、つまり、カスタマー ジャーニーという観点ではいっそう大きくなります。優れたサービスと有意義なやり取りを実現するには、一貫性のあるシームレスな体験を創出し、顧客との関係の全容を把握できるようにする必要があります。

そうしたニーズに対処した好例が、マイクロソフトと資産運用会社 BlackRock のパートナーシップ (英語) です。同社の Aladdin 投資管理プラットフォームは全体が Microsoft Azure で運用されており、この提携ではその次世代型ソリューションの開発に取り組んできました。同社は昨年、プライベート マーケット プラットフォーム向けに新しい生成 AI ツールを発表し、最近では新たに、重要なビジネス意思決定や適切な判断に役立つ回答を瞬時に提供する Aladdin Copilot を発表しています。

他の多くの企業も、生成 AI を活用してカスタマー エクスペリエンス、製品、サービスの提供方法を再構築しています。保険会社の ERGO Insurance (英語) は、マイクロソフト パートナーの EBO が Azure を基盤として開発した AI 仮想オペレーターを使用して、わずか 4 か月でカスタマー サービスを刷新しました。英国のデジタル バンク Virgin Money (英語) は、Microsoft Dynamics 365 Customer Service に統合された Microsoft Copilot Studio で仮想アシスタントを開発し、オムニチャネルのカスタマー エクスペリエンスを強化しました。この仮想アシスタントは賞も獲得しています。また、南アフリカの大手銀行 First National Bank (英語) は、Microsoft Copilot for Sales を活用して顧客とのコミュニケーションを改善し、顧客の要望に的確に応えられるようになりました。さらに、オーストラリアのメガバンク CommBank (英語) は、生成 AI を活用してカスタマー エクスペリエンスをパーソナライズすると共に、詐欺や不正行為、金銭的搾取の防止につなげています。

従業員の業務支援

適切なコミュニケーション ツールやコラボレーション ツールがあれば、従業員はより効果的にビジネス ニーズに対処し、顧客にサービスを提供することができます。生成 AI のメリットを最初に、そして最も強く実感できるのが、Microsoft 365 Copilot です。最近、複数の新機能が追加され、Microsoft 365 アプリの Copilot が強化されました。マイクロソフトの委託により Forrester が実施した最新の Total Economic Impact (TEI) 調査によると、Copilot を 3 年間使用した場合、112 ～ 457% の ROI を見込むことができ、新規採用者の研修期間を 30% 短縮できます²。

Copilot の他にも、Azure OpenAI Service を使用すれば、カスタムのオペレーターや生成 AI アプリを構築することができます。ROI もきわめて優れています。マイクロソフトが Forrester に委託した金融サービスおよび保険業界の TEI 調査では、Azure OpenAI Service でソリューションを展開する組織は、3 年目までにクライアントあたりの収益が平均 3 ～ 7% 増加し、効率化によってコンテンツ作成時間が 30 ～ 60% 短縮されることが期待されています³。

金融サービス業界全体を見渡しても、マイクロソフトのお客様は、AI イノベーションの重要なメリットである生産性向上を実感しています。たとえば、米国の民間格付け会社 Moody’s は Copilot を社内向けにカスタマイズ (英語) することで、従業員 14,000 人の生産性を向上させ、イノベーションを促進しています。この社内ツールは 1 か月もかからず稼働されました。

「金融機関はデータが著しく増える中でも、即座に知見を引き出すことが求められます。マイクロソフトの Azure と生成 AI ソリューションは、この課題に対処するうえできわめて重要な役割を果たします。Copilot を利用すれば、データへのアクセスが簡素化され、データ活用のハードルが下がります。これにより、クライアントはかつてない量のデータを圧倒的なスピードで処理できるようになりました」

Nick Reed 氏、最高製品責任者、Moody’s Analytics

また、英国の金融サービス会社 Hargreaves Lansdown (英語) では、ファイナンシャル アドバイザーが新しい AI ツールを使用することでクライアント向けの文書を以前の 4 倍の速さで作成できるようになり、週に平均 2 ～ 3 時間を節約しています。フランスの保険・金融グループ AXA (英語) は、Azure OpenAI Service を使用して AXA Secure GPT プラットフォームを 3 か月で開発し、データの安全性を高く維持しながら、責任を持って生成 AI を活用しています。さらに、トルコの大手商業銀行 Akbank のスタッフ (英語) は、数秒で 10,000 件のレコードを検索できる新しいチャットボットを活用して 1 回の顧客サポートあたり 3 分を節約しています。

リスクとコンプライアンスの管理

金融サービス企業で事業運営やイノベーションにおけるテクノロジ利用が活発化するにつれ、活用するシステムの規制要件への準拠 (英語) や業界で求められる信頼性、回復力、セキュリティの確保がますます重要になってきます。

テクノロジへの傾倒が進むと、規制を設ける動きは世界中に広がっていきます。その一例が、金融サービス業界の安定性とセキュリティの強化を目的とした欧州連合のデジタル オペレーショナル レジリエンス法 (DORA) です。DORA を始めとする重要な取り組みに関して、マイクロソフトは規制当局と積極的に協力し、お客様のスムーズで包括的な規制準拠を支援しています。たとえば、Fintech Open Source Foundation (FINOS) (英語) などのコンソーシアムに参加して、他の業界のリーダーと共に金融機関向けの画期的な AI ガバナンス フレームワークの策定に取り組んでいます。

コンプライアンス ニーズへの対応に関する支援

マイクロソフトは、お客様がコンプライアンス要件を満たしながら生成 AI でイノベーションを推進できるよう支援しています。

eBook を読む (英語)

テクノロジは、規制準拠においても重要な役割を果たします。そこで、コンプライアンス ニーズに特化した安全でスケーラブルなクラウド基盤である Azure ランディング ゾーンをベースとした、新しい FSI ランディング ゾーンを紹介します。このコードとしてのインフラストラクチャの提供開始は 2024 年 11 月を予定しており、基本的なガバナンス、回復力、セキュリティ、自動化、規範的ガイダンスの提供を通じて、金融サービス企業と当社のパートナー様が金融業界の厳格で妥協の許されないコンプライアンス要件を満たせるよう支援します。

クラウドへの移行も、効果的なリスク管理を促進します。たとえば、カナダのメガバンクであるモントリオール銀行 (英語) は、市場リスク管理プラットフォームを Azure に移行したことで、分析時間を 6 分の 1、業務スピードを 2 倍にしたほか、30% のコスト削減を実現しました。また、ベルギーの銀行 Belfius (英語) は Microsoft インテリジェント データ プラットフォームを導入し、リスク評価、規制基準への適合、異常な操作の迅速な検知を行っています。

セキュリティの強化

セキュリティ面では、世界でも特に金融サービス企業が標的にされています。調査会社 Cybersecurity Ventures の予測によると、サイバー犯罪の被害額は、3 兆ドルだった 2015 年から増え続け、10 年後の 2025 年には年間 10.5 兆ドルに達する見込みです⁴。このように脅威のリスクが増す中、企業は重要なシステムを適切に保護し、データ保護を強化し、多くの規制に準拠し続けることが求められています。

そこで慢性的な人材不足のサイバー防衛チームの業務を支援するのが、Microsoft Copilot for Security です。これを使用すれば、アナリストは組織のセキュリティ態勢を迅速に見直し、これまでよりもはるかにスピーディーに有益な知見から解決策を打ち出せるようになります。イタリアの銀行グループ Intesa Sanpaolo (英語) は、Copilot for Security を導入したことで、脅威ハンティング チームの業務スピードを向上させ、若手スタッフの育成期間を劇的に短縮することに成功しました。また、国際的な金融グループである Barclays (英語) では、マイクロソフトのセキュリティ ソリューションを活用して、セキュリティ脅威の検出、調査、対処、防御の態勢を改善しています。

基幹システムの最新化

多くの企業は、AI への期待の高さからレガシ システムの利用について再考し、ミッション クリティカルなワークロードをクラウドに移行して、Microsoft Fabric などの最新のデータ分析プラットフォームを採用することを決断しています。マイクロソフトのお客様も AI や仮想オペレーターへの投資を急激に増やしており、堅牢なデータ資産戦略の必要性がさらに高まっていることがうかがえます。

そうした中で、マイクロソフト、パートナーの Quantexa、ヨーロッパの銀行 Novo Banco の 3 社による提携は、AI 時代のデータ資産の最新化の好例と言えるものです。この提携では、Quantexa の Decision Intelligence プラットフォームのパワーと Microsoft Fabric の高度な分析機能を組み合わせています。

こうした最新化は、俊敏性、回復力、コンプライアンス、コストの面でも大きなメリットをもたらします。シンガポールの不動産投資運用会社 CapitaLand Investment (英語) は、統合データ プラットフォームへの移行によって全事業部門のデータ運用を効率化し、100 万シンガポール ドル以上のデータ プラットフォームの運用コストと、年間 10,000 人日以上の労働時間を削減しています。ドバイ商業銀行 (英語) では、アプリケーション インフラストラクチャを Azure にアップグレードし、顧客基盤を 4 倍増加させました。新サービスの展開までにかかる期間も 3 か月からわずか 1 日にまで短縮されました。スロベニアの大手保険会社 Zavarovalnica Triglav (英語) は、応答の自動化と顧客からの問い合わせのスマートな再ルーティングにより、スロベニア国内の保険契約ワークフローを刷新し、特定の問い合わせの半分ほどは人による対応が不要になりました。

今後の展望

ここでご紹介した事例はごく一部ですが、AI は、顧客、取引先、規制当局、組織内関係者との信頼関係を損なうことなく、ビジネスのあらゆる側面のイノベーションを可能にするものであることがおわかりいただけたでしょうか。マイクロソフト、そしてマイクロソフトのパートナーは、金融サービス業界のお客様に信頼していただけるソリューションやサービスを提供し、共に歩み続けていきたいと考えています。

• Meeting Prep for Financial Services の詳細についてはこちらをご確認ください。パブリック プレビューへの参加方法などが示されています。
• Microsoft Cloud for Financial Services の最新ドキュメントは、こちら (英語) をご覧ください。お客様がビジネス価値を創出し、顧客との関係を強化できるよう支援する、金融サービス業界向けのスケーラブルなプラットフォームの詳細をご確認いただけます。
• マイクロソフトによる金融サービス業界のお客様の DORA 対応準備の支援については、ブログ記事「DORA の新たな規制への対応を進める金融業界へのマイクロソフトの 3 つの支援策」をお読みください。

The post AI の活用で金融サービス業界の変革を推進 appeared first on マイクロソフト業界別の記事.

銀行、保険会社、投資会社といった金融サービス業界に属するグローバル企業の多くは、自社の事業推進に AI とクラウドを活用するメリットを大いに実感しています。しかし、そうした重要なテクノロジへの依存度が大きくなるにつれ、信頼できる安全な事業運営を行うことへの責任が高まります。

大手企業、政府規制当局、マイクロソフトなどのテクノロジ プロバイダーが共通して抱えているのが、急速に変化する世界情勢において金融業界の回復力をどれだけ維持できるかという課題です。実際、この課題に対処することがマイクロソフトの金融サービス向けソリューション Microsoft Cloud for Financial Services の基本方針であり、当社の製品とサービスの開発でセキュリティ対応が最優先 (英語) に取り組まれていることとも密接に関連しています。

Microsoft Cloud for Financial Services のソリューションを確認する

2020 年以降、欧州連合 (EU) の当局者は、業界のテクノロジ依存の傾向に対処し、関連するリスクを軽減するために、新たな包括的規制を設けることに尽力してきました。2023 年 1 月 16 日に発効された DORA (デジタル オペレーショナル レジリエンス法) は、2025 年 1 月 17 日より適用が開始され、その影響は、EU 内で事業を行う事実上すべての金融業者とそのサポートを行う多くの重要なサードパーティ サービス・プロバイダーに及んでいます。マイクロソフトは、DORA の策定に関して規制当局や金融機関との協力に積極的に取り組んでおり、現在は、お客様が包括的かつスムーズに DORA に準拠できるよう支援することに注力しています。

DORA とは?

DORA は、金融サービスのオペレーショナル レジリエンスの強化を目的とした EU の新しい重要規制であり、金融機関に強固なリスク管理の維持と、幅広い脅威や混乱に対する耐性と適応力の強化を求めるものです。EU のより広範な戦略の一環として、金融業界の安定性と安全性を向上させ、各加盟国の多様な要件を協調させる狙いがあります。DORA は、EU 内で事業を行う金融サービス事業者とその事業に重要なサードパーティ サービスを提供するテクノロジ企業に適用されます。

DORA の下では、金融サービス事業者は強固なサイバーセキュリティ インシデント対応計画を整備し、セキュリティ侵害などのサイバー インシデントや混乱を当局に速やかに報告することが義務付けられます。これらの事業者は、深刻なシナリオに備えた出口戦略を含め、大規模な混乱が生じた際にも事業運営を継続できるようにするビジネス継続性計画を構築する必要があります。また、金融監督当局による監督が強化され、オペレーショナル レジリエンスの監査と評価、必要に応じた規制遵守のための措置が講じられることになります。

DORA は、サード パーティの情報通信技術 (ICT) サービス プロバイダーにも要件を課しており、主要機能をサポートするクラウド コンピューティング製品やサービスを提供する ICT 企業に主に (ただし限定はされない) 焦点を当てています。また、この規定では新たに「重要」なプロバイダー (マイクロソフトが含まれる可能性が高い) が設定され、指定されると、欧州監督当局 (ESA) による新たな監督フレームワークの対象となります。

DORA が金融サービス業界のお客様に及ぼす影響

金融サービス業界のお客様は、DORA から多数の新規要件や高度な要件に従うことが求められます。たとえば次のようなものがあります。

• 情報通信技術 (ICT) サービス プロバイダーのリスク管理
  自社の全社的なリスク管理システムに統合された、包括的な ICT リスク管理フレームワークを確立する必要があります。このフレームワークは、テクノロジとセキュリティに関する主要な検討事項 (特定、保護、検知、対応、復旧など) をカバーしたものであり、システム、情報資産、データの安全性と回復力を維持するための戦略、方針、手順、ツールを網羅している必要があります。
• インシデントの管理と報告
  主な ICT 関連のインシデントを検知、管理し、厳密に定められた期限に則って当局に報告する必要があります。サイバーセキュリティ侵害、サービス中断、データ損失などのインシデントは、影響を受ける利用者の数、期間、経済的影響などの基準で評価します。
• オペレーショナル レジリエンス テスト
  重要な ICT システムやアプリケーションに対する脅威ベースのペネトレーション テスト (TLPT) や脆弱性評価などのデジタル運用テストの実施が義務付けられます。これらは、障害発生時の迅速な復旧とビジネス継続性の証明を目的としたテストです。
• 契約上の取り決め
  DORA は、ICT サービス プロバイダーと金融サービス事業者間の契約に関して特定の要件を課しています。これには、監査、ビジネス継続性、出口戦略、主要な下請け業者の利用に関する要件などが含まれます。さらに、金融サービス事業者は ICT プロバイダーと契約を締結する前に、そのプロバイダーのセキュリティ対策、コンプライアンス状況、財務面の安定性について評価するなど、契約前のリスク評価を実施する必要があります。

お客様の DORA 準拠に対するマイクロソフトの支援

マイクロソフトは、大手 ICT サービス プロバイダーとして堅牢な内部ガバナンス プロセスを確立し、重要なサードパーティ テクノロジ ベンダーに適用される規定への対応準備を進めています。また同時に、規制対象の金融機関の皆様が DORA の定める要件を満たせるようサポートを提供していきます。これには、契約条項と DORA の要件の整合性を取ることや、マイクロソフトの幅広いクラウドおよびエンタープライズ製品に ICT リスク管理機能を組み込むことなどが含まれます。

お客様の DORA 対応についてマイクロソフトが提供する主な支援方法は次の 3 つです。

1. お客様が DORA の下で契約責任を果たせるよう支援する。マイクロソフトは現在、この新たな規制によって要求および適用される契約条件の更新に取り組んでいます。これには、マイクロソフトの製品およびサービスの契約締結前のリスク評価の円滑化や、マイクロソフトの製品およびサービスに関連する個々の義務を詳細に定義することなどが含まれます。また、お客様と連携しながら必要に応じて契約を更新し、DORA のフレームワークの目的に適合する内容になるよう調整しています。
2. お客様が ICT リスクを管理し、内部ガバナンスと統制のフレームワークを構築できるよう支援する。DORA から要求される広範な ICT リスク管理機能をマイクロソフトの製品およびサービスに組み込んで提供します。たとえば、情報保護の面では、Microsoft Defender for Cloud で脅威に対する継続的な評価、検出、対応を行い、Microsoft セキュア スコアでワークロード全体のセキュリティ態勢を評価、強化できます。また、インシデント管理、レジリエンス テスト、インシデント情報共有の面では、それぞれ Microsoft Purview、Microsoft 365 サービス正常性ダッシュボード、Azure Service Health で重要な機能を提供します。
3. お客様のインシデントの管理、分類、報告を支援する。効率的なインシデントの検出や調査のためのツールやサービスを含む、インシデント管理要件に対応するための高度な機能をマイクロソフトのセキュリティ製品やコンプライアンス製品で提供し、インシデントの報告や対応を適時行えるようにします。たとえば、Azure Security Center (英語) は迅速な検知と対応を可能にします。また、Microsoft 365 正常性ダッシュボードと Microsoft Defender の組み合わせることで、インシデントの管理、分類、報告に対して包括的にアプローチできます。

DORA がグローバル金融サービスにとって重要な理由

DORA は、金融サービス業界のオペレーショナル レジリエンスを強化させる大きな 1 歩です。DORA の目的は、企業における管理方法、報告方法、協力体制を標準化することによって ICT のリスクを最小化し、さまざまな脅威や混乱から金融システムを保護することです。

DORA は、単に EU の新たな規制フレームワークではなく、世界中の広範な金融サービスの回復力維持のための重要なマイルストーンの 1 つです。クラウドと AI の能力を最大限に引き出しながら、企業とその顧客の安全性を高めるための情報共有、透明性、連帯責任の重要性をさらに強調させるものです。

DORA 準拠を支援するマイクロソフトのコミットメント

マイクロソフトは、金融サービス業界のお客様がスムーズかつ生産的な方法で DORA 準拠に取り組んでいただけるよう緊密に連携を取る一方、マイクロソフトが重要な ICT サービス プロバイダーに指定されることによって今後適用される DORA の要件を満たすための準備を進めています。

これは、変化する規制環境の中で私たちが長年続けてきた取り組みの一部であり、10 年以上前から規制当局と協力して共通のニーズや課題に対処し、金融サービス業界のお客様のサイバー レジリエンスの強化 (英語) を支援する製品を構築してきました。

DORA は金融サービスにおけるオペレーショナル レジリエンスを強化するための自然なステップであり、マイクロソフトは、DORA との調和を図る措置を講じている英国などの他の裁判管轄地の規制当局とも引き続き協力して取り組んでいきます。

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・住信SBIネット銀行は生成AIを活用したデータ分析アプリを全社展開

・第一生命保険は生成AIを活用したチャットサービスやデジタルバディを開発

いずれも生成AIの業務活用で注目を集める事例だ。

これら取り組みの目的や、開発時の注意点、先行事例ゆえに苦労したポイントなどは何だったのか――

日本マイクロソフトは2024年6月13日、生成AIセミナー「金融機関様向けAI Transformation with the Microsoft Cloud」を開催した。テーマは「AIを創る、使う、守る」。会場ではメガバンクや地方銀行、保険会社など70名が参加し生成AIの最新事例やノウハウ紹介に聞き入っていた。さらに、ライブ配信では300名が視聴するなど金融機関の関心の高さがうかがえた。

当日は、住信SBIネット銀行や第一生命保険が登壇し活用事例を紹介。生成AIの専門家によるAI活用の将来像を語るパネルディスカッションも実施された。2024年5月に開催された開発者向けイベント「Microsoft Build」での発表内容の中から金融業務に関する部分を「創る、使う、守る」観点で紹介するなど、金融機関に特化した生成AIの最新動向を盛り込んだ内容だった。

印象的なのは、生成AIが実業務で活用される段階に至っているという事実だ。セミナー内容や事例、パネルディスカッションでは、現実的にどの業務で生成AIを活用するべきか、何から始めるべきか、といった実用に向けた取り組みやノウハウが多く聞かれた。

本稿では当日の模様をご紹介する。

（取材協力：FIT事務局）

AI活用を成功させる要素とは

日本マイクロソフト・荒濤氏

「Microsoft Azure OpenAI Service」の採用が伸びている。2023年5月時点で世界で4,500社だった採用数は、わずか9カ月で12倍に増加した。開会の挨拶で、「本当に目まぐるしい勢いで変化・進歩している」と日本マイクロソフト　執行役員　常務　金融サービス事業本部長の荒濤　大介氏は振り返った。中でも日本の金融機関での導入は他の地域を上回る速度だ。一方で、業務活用するうえで課題を持っている金融機関も少なくない。荒濤氏は「従業員のスキル不足やコスト、リスク管理、データ整備で課題を持っている企業が多い」と話す。

日本マイクロソフトはAI活用が成功するための要素を6項目にまとめている。

1.人材：人材の獲得・育成や管理者層のリーダーシップ発揮

2.プロセス：組織変革のマネジメントやKPIの設定、経営層の関与

3.テクノロジー：既存システム・データソースとAIとのインテグレーション、内製・SaaSなどの判断

4.戦略：活用アイデアの優先順位付け、短期的ROIか中長期的なトランスフォーメーションかの選択

5.組織構造：変革をリードする組織・部署の組成

6.パートナーシップ：最新AI技術に触れるためのパートナー開拓や知見の活用

これらの要素に取り組むことが、AI活用を成功させるポイントとなる。荒濤氏は「この6要素を念頭に、本日紹介する最新のAI情報を聞いてもらいたい」と話した。

ここまでできる！生成AIの実力とマルチモーダルの可能性

日本マイクロソフト・岡嵜氏

生成AI活用が進化している。1年前はインターネットや社内にある情報をうまく組み合わせてコンテンツを生成する使い方が多かった。しかし、現在では「生産性の向上を目的とした活用(AIを使う)、業務プロセスにAIを組み込んでイノベーションを創出するような使い方（AIを創る）が増えてきている」と日本マイクロソフト　執行役員　常務　クラウド＆AIソリューション事業本部長の岡嵜　禎氏は基調講演「最先端の生成AI活用でビジネスを加速する」で語った。そして、この進化を加速させるために、Microsoft Buildでは50以上の製品アップデートが発表されている。その中では、2024年5月にOpenAIが発表し、Azure OpenAI Serviceとして利用可能な「GPT-4o」の進化についても言及されている。GPT-4oの特徴は大きく3つある。1つは、テキストに加え画像や音声など多様な種類のデータを処理できる「マルチモーダル」の強化。もう一つは高速化したレスポンス、そして最後が低コスト化だ。「性能・レスポンスが上がりながら、コストはGPT4と比べて12分の1になっている」と岡嵜氏は話す。

まず、「AIを使う」の観点でMicrosoftの最近の取り組みが紹介された。AIを使う場合は、「Microsoft Copilot」が中心的な役割を担う。そもそも、Microsoft Copilotは利用者をサポートしてくれるアシスタント機能だ。AIにより人に話しかけるように言葉で指示を出すことができる。利用者の多い「Copilot for Microsoft 365」での進化がデモ動画で示された。

まずは、「Teams 会議 Copilot」。これまでCopilotは個人で使用することが多かった。しかし、デモ動画で示されたのは、まるでチームメンバーの1人のようにミーティングに参加するCopilotだ。会議音声を理解しミーティングの内容をまとめる。「Copilotの回答をみんなで見られるようになったので、会議のファシリテーターやプロジェクトマネージャーの役割を担えるようになった」と岡崎氏。

次に、Teams会議により進化したリアルタイムAI機能として組み込まれたデモ映像が公開された。Webミーティング画面から始まり、参加者はそれぞれの母国語で好き勝手に話している。Copilotは、利用者の言語に合わせ、話者の言語へ、リアルタイムで翻訳し、音声でその内容を伝えてくれた。

「AIを創る」の観点では、「Microsoft Copilot Studio」の進化が紹介された。Copilot Studioは独自のCopilotを素早く作れる開発ツール。これが進化し複数AIを活用して複雑な作業ができるエージェント型のアプリケーションを作成できるようになる。岡嵜氏は「ポイントはやはりマルチモーダル」と強調する。音声で会話でき、画像認識もできる。複雑な作業もこなしてくれる人間のパートナーのような存在を素早く作成可能だ。

デモ動画は、TeamsのWebミーティングでプログラムのソースコードが画面共有されている。AIエージェントは、このソースコードを解読し音声による解説を実施。さらに、株価チャートの解説や、より複雑な処理が必要なキャッシュフローの予測までやってみせた。

日本マイクロソフト・藤原氏

続いて、日本マイクロソフト ローコード テクニカルリード & エバンジェリスト / YouTuberのギークフジワラ氏がAI搭載のローコード開発ツール「Microsoft Power Platform」を紹介した。

「AIを創る」の観点でローコード開発が実演された。AIに業務内容を話しかけるだけで社用車管理のプログラムが作成され、エクセルの管理台帳をAIにアップロードするだけでAIがデータ構造を推定し管理アプリが作成される様子が披露された。

「AIを使う」の観点では、ギーク氏がPower Platformで作成したプログラムが紹介された。まずは、文書情報から想定質問を作成するプログラム。英語の金融レポートなどをAIが翻訳し、同時に想定質問とそれに対する回答を作成する。次に、Web上に投稿された金融機関に対する評判の中から優先度の高いネガティブな評判を抽出するプログラム、戸籍謄本から家系図作成、相続人特定を実施するプログラムなどが紹介された。いずれも、AIによる処理だけでなく、担当者の割り当てや対応結果の記録、チェック、RPAによるオンプレミスシステムへのデータ登録など、業務プロセス全体をPower Platformだけで実現できることが示された。ギーク氏は「使い方は無限大。こういったツールを使いこなせる人材を増やしていくことが重要になる」と話した。

基調講演の最後では、再び岡嵜氏が登壇し、「AIを守る」観点でのMicrosoftの取り組みを紹介した。

MicrosoftはAIの安心・安全な活用を目指し、自社のすべてのサービスや基盤に、開発段階から運用に至るまで安全性を追求していくという原則を定めて、金融機関のAI活用を支援している。同時に、AIの生成物に対する著作権関連の問題解決もサポートしている。

さらに、有害なAI生成物やコードを検知する「Azure AI Content Safety」もMicrosoft Buildで機能強化が発表された。新たに、社会的に不適切とまでは言えないが自社ポリシーには反する、といったコンテンツを検知できるようになった。また、金融機関内の様々なサーバーやクラウド上に点在するデータを仮想的に統合して活用する「Microsoft Fabric」も紹介。利用者が閲覧権限をもつ情報だけで回答を作成するようにする機能で、AIの安全性を確保している。

岡嵜氏は最後に「日本マイクロソフトは、あなたの“Copilot”として成長を支える」と決意を語った。

全従業員をデータサイエンティストに（住信SBIネット銀行の活用事例）

住信SBIネット銀行・渡辺氏

では、実際に生成AIを業務アプリに組み込む場合、どういった点に注意すればいいのだろうか。それが語られたのが、住信SBIネット銀行による事例セミナー「住信SBIネット銀行における生成AI活用事例」だ。同行はデータ分析・業務支援アプリ「Shadow」を内製開発し、2024年4月から全社で利用している。

住信SBIネット銀行　データサイエンス部　マネージャ　渡辺　秀行氏は、「全従業員をデータサイエンティストに」が目的だったと語る。渡辺氏が所属するデータサイエンス部は様々な部署から毎日のようにデータ分析依頼がくるという。すべての依頼に対応することは難しく「複雑な分析を誰でも手軽にできるアプリがあればいいな」と考えた。そこで開発したのがShadowだった。AIとチャット形式で対話しながら必要なデータをアップロードすることでAIがデータ分析やレポート作成をしてくれる。デモでは、住宅ローンのダミーデータ1万件をアップロードし、ヒストグラムや項目ごとの相関を表すヒートマップなどをAIが作成する過程が紹介された。図表を出力するだけでなく、それぞれAIによる解説がつく。さらに、1クリックでMicrosoft PowerPoint形式のレポートが作成された。

このShadowには次の3つの特徴がある。

①１つのアプリだけで分析から資料作成まで完結する

②タスク実現のために自律的に思考をループする仕組みを取り入れている

③Azure OpenAI Serviceを使い閉域ネットワークで安全に動作する

①はデモで示された通り、ShadowアプリのみでAIとの対話、データ分析、レポート作成までを完結できる。

②により、自然言語で入力された利用者からの指示に対し、AIが適した対応を思考し回答できるようになる。例えば、東京の天気を知りたいときに、これまでのアプリケーションは、東京を指定することでその地域の天気情報を取得するよう動作していた。これが、生成AIを活用すると「東京の天気は?」と問いかけるだけで、AIが質問文から利用者が知りたいことを考え、東京の天気を知るために必要な機能を選んで回答を作成できるようになる。こういった、AIが最適な対応を自ら考えて行動するアプリケーションの設計思想はMVAアーキテクチャと呼ばれており、本アプリでも採用されている。これにより、利用者が複数のデータをShadowにアップロードしながら指示を出せば、AIがデータ結合などを自動で実施し利用者の要望に応えた精度の高い分析を実施することができる。

③については安心安全な利用を実現する。渡辺氏は「開発者として最も注意したのがセキュリティだった」と振り返る。本アプリでは、米国のセキュリティ団体であるOWASP（Open Web Application Security Project）が定めるLLM利用のセキュリティチェックリストを活用して安全対策を実施している。リストには、LLMを業務活用するうえで重要になる10項目のセキュリティリスクが記されている。渡辺氏は、この10項目を3つに分類することから始めた。

・Azure OpenAI Serviceを提供するMicrosoftが実施すべき対策

・本アプリでは関係ない項目

・対処すべき項目

3つに分類したのち、本アプリで対処すべきと判断した「プロンプトインジェクション」などへの対策を進めていったという。

また、MicrosoftのAIサービス拡充により、「開発工数の削減だけでなく、自社で対処すべきセキュリティ項目の一部をMicrosoftに任せられるようになってきている」と渡辺氏は話す。

今後の展望としては、「将来的には金融用のLLMを作りたい」と渡辺氏。短期的な目標として、「より複雑な処理ができるアプリ」や「自動的にデータ取得をする機能」の開発を挙げた。渡辺氏は「今後も、どんどん新しいものを作り続けていこうと思っているので期待してもらいたい」と語った。

少しドジだけど憎めないICHIとミスパーフェクト・Sophieが営業職員をサポート（第一生命保険の活用事例）

第一生命保険・市川氏

AIを活用した2種類のキャラクターを作成し、営業職員をサポートするのが第一生命保険だ。第一生命保険　DX推進部　部長　市川　陽一氏は、「生命保険は人が介在しないと売れない」と話す。銀行や証券など多くの金融分野でデジタル化が進み、人の手が介在しないデジタル完結の世界に進んでいる。一方で、「グローバルで見ても完全デジタルな生命保険というのはうまくいっていない」と市川氏。本セミナー「第一生命における生成AI活用事例」では、そんな生命保険領域においてAIをどのように活用しているのかが語られた。

一般的に、生命保険の営業はドアオープン・ハートオープン、提案、クロージング、フォローという流れで行われる。このうち、ドアオープン・ハートオープンを支援するのが新人生涯設計デザイナー「ICHI（イチ）」だ。そして、提案やクロージング、フォローの部分で、営業職員を強力にサポートするのがデジタルバディ「Sophie（ソフィー）」となる。

セミナーでは、まずICHIのデモが紹介された。「少しドジだけどお茶目で憎めない性格」に設定されたICHIがチャット形式で利用者と対話し、打ち解けてハートオープンしていく。「ICHI自体は単なる会話型AIだが、実は顧客の深層心理に迫っている」と市川氏は話す。保険の営業職員が顧客に対しドアオープンを試みるとき、拒絶される理由は一般的に「しつこくされたくない」からだ。営業職員と人間関係が構築されてしまうと、その後の提案を断りにくくなるから拒絶されてしまう。しかし、ICHIには感情がないので顧客が気に入らないなら切り捨ててしまえばいい。この手軽さが、ICHIがチャレンジするドアオープン・ハートオープンに生きてくる。

とはいえ、「PoCはICHIにとってストレスフルな環境だった」と市川氏は振り返る。まず、AIが勝手に話すことによる風評リスクの観点から大々的なプレスリリースや告知は打てなかった。そのため、同社公式LINEと友だち登録をした利用者を対象に期間限定でICHIとの会話機能を提供した。市川氏は「まだ学習中なのでグダグダな会話になってしまうこともある。気に入らなければブロックされてしまう。厳しい環境だった」と話す。しかし、性格設定などが功を奏し「想定を上回る成果が出た。今後の展開に向けて進んでいる」という。

続いて、高い能力で営業職員をサポートするミスパーフェクト・Sophieのデモが紹介された。デモ動画では営業職員の傍らに置かれたPCにSophieが表示されている。Sophieは、営業職員と顧客との会話を聞き、時には顧客と直接会話する。そして、営業職員が回答に窮する場面では、Sophieがサポートする、というものだった。

Sophieの優秀さに注目が集まるデモ動画だが、市川氏は「Sophie自体は単なるインターフェース」と付け加える。裏側では、音声認識や話者分離、表情解析などいくつものマルチモーダルAIが動いているという。そして、「AIモデルが簡単に着脱できるよう開発している。良いモデルがあればすぐに乗り換えができる」と市川氏。営業トークの指導や報告、レポート作成、単純業務の簡素化など、Sophieは今、どんどん進化している。今後は、営業部門などから新機能のニーズを聞き取り、実現できるAIモデルを探しながら機能拡充を進める。現在は顧客との会話データを構造化してCRMに登録していく機能を開発中だという。実現すれば顧客理解の深化に貢献する。市川氏は「色々な用途で人をサポートできるようなAI開発をしていく」と話した。

AIの専門家によるパネルディスカッション

左から、日本マイクロソフト・金子氏、LayerX・中村氏、ACES・與島氏、PKSHA Technology・松澤氏

続いて、日本マイクロソフトのパートナー企業からAIの専門家3名が登壇するパネルディスカッション「金融業界における生成AI活用ソリューションの最新動向」が実施された。

ファシリテーター：日本マイクロソフト　業務執行役員　金融サービス事業本部　銀行・証券営業本部長　金子　暁氏

参加者：

PKSHA Technology　AI Solution事業本部　金融領域　副事業責任者　松澤　勇太氏

ACES　取締役 COO　與島　仙太郎氏

LayerX　部門執行役員 AI・LLM事業部長　中村　龍矢氏

今、金融機関から一番引き合いの多い生成AI活用テーマは？

松澤氏「稟議書や契約書の自動生成など業務に近い部分で使ってみたいという要望が非常に多く寄せられている。AIが稟議書を作成し、AIが稟議書をレビューするといったAI完結の世界がくるかもしれない。また、社内ドキュメントの検索に生成AIを使いたいというケースもある。6月には当社の「PKSHA AIヘルプデスク」が静岡銀行の照会業務等で導入されるという発表をした。生成AIによるドキュメント検索や問い合わせ対応は実用段階になっていると感じる。」

與島氏「引き合いの多いテーマはコーポレートITや顧客対応、リスク・コンプライアンスだ。特にコーポレートITでは、生成AIを多くの業務で効率的に導入するための基盤整備で相談が多い。顧客対応やリスク・コンプライアンスでは、文書の要約や業務の自動化など、人の作業をAIが代替していくような使い方で引き合いが多い。」

中村氏「引き合いの内容は時期によって変化している。2023年の夏・秋頃は社内のチャット環境を整備したいという声が多かった。その後、RAGによる精度向上などに関心が移っている。全従業員向けの取り組みというより、稟議や監査といった特定部門での利用の方が素早く始められるので成功しやすい。「DX部門が入れたシステムが良かった」という評判を作っていかないと、次のシステム導入に協力してもらいにくくなる。素早く導入できる業務からAI活用を開始し多くの従業員を巻き込んで行くことがデジタル化では重要だ。」

生成AIが苦手な領域や難しい用途は？

中村氏「１つは、顧客に対して直接回答を返すアプリケーションでの利用だ。生成AIの精度を100%にするのは難しいためだ。例えば、外部公開されているWebサイトなどにチャットを設置して顧客対応する用途などは現時点では苦手だ。もう１つは、反復的ではない業務での活用だ。生成AIを使うのであれば、反復業務のほうがやりやすい。正解があって、正解に至るプロセスが明確な業務のほうが生成AIを実用レベルに調整するのが容易になる。」

與島氏「やる度に少しずつやり方が変わるような業務では生成AIの活用が難しい。業務フローが明確で、そのフローのどこでAIを使うか見極めることがAI活用の成功には大切だ。また、データがあまり蓄積できていない業務では短期間で目的を達成するのは難しいだろう。」

松澤氏「生成AIには苦手なことがたくさんある。精度は100%にならないし、数字や絵を読み取るのも今は苦手だ。ただ、業務活用という意味では利用が難しいものはあまりないと思う。生成AIはあくまで部品だ。生成AI単体では難しくても、業務フローの一部として生成AIを組み込むのなら大部分の苦手分野は克服できる。AIがだめなときは有人対応に切り替えるなどのオペレーションをしっかりと設計すれば、生成AIだけではできないことも可能になる」

生成AIが苦手な顧客対応の分野で実用化に向けたポイントは？

松澤氏「１つは、オペレーションをしっかり設定して生成AIの苦手を克服することだ。もう１つは、生成AIの利用に慣れることだ。生成AIに慣れることでモデルの特性がわかり、それを踏まえた設計ができるようになる。苦手な部分だけを人が処理するといったオペレーションが組めるようになる。」

與島氏「活用領域の選び方が肝だ。選ぶべきでないのは、すでに人がやっている業務の中で顧客が高品質なサービスを期待しているような分野だ。一方で、人手の問題などで今まで提供していなかったサービス分野で、少しでも価値が提供できればいいというのであれば、生成AIがうまく機能することが多い。」

中村氏「AIが返した結果が間違っていたとき後から気付けるフローが作れる業務はうまくいく。例えば、顧客の提出書類についてAIで入力を自動化した場合、仮に入力内容が間違っていても金融機関側のチェックで発見することができる。そういう使い方であれば、顧客対応であっても生成AIを使いやすい。」

最新のAIモデル「GPT-4o」は金融機関にどんな影響を与える？

中村氏「まず安くなったことが大きい。金融機関と生成AIの適用領域を検討する際に、費用対効果の面から見送る業務も多い。安くなれば多くの業務で適用できるようになる。マルチモーダルについては、隠すべき情報の検出に効果を発揮するだろう。テキストデータのマスキングに比べて画像やイラストのマスキングは困難だ。資料の中から企業ロゴを検出するなどの用途が容易になるのはインパクトが大きい。」

與島氏「GPT-4oのマルチモーダルはパラダイムシフトを起こすだろう。生成AIが出てもなお、データや情報に人があわせるという利用形態は変わらなかった。この障壁が1つ取り払われる。現在、生成AIを使用する際はチャットで指示するケースが多いが、今後は人が人に依頼するかのように生成AIに指示が出せるようになる。また、営業トークの評価などを生成AIで実施する場合、これまでは外部機能として音声の抑揚や感情値の変化、相槌の検知などをして生成AIに投げることで評価していた。マルチモーダルの生成AIであれば外部機能なしで実現できるようになる。より深い活用や分析が簡単になるだろう。」

松澤氏「例えば面接AIのような、人と人との対話を評価する使い方が増えるだろう。現在の生成AIの使い方だと、会話を音声認識でテキスト化して喋ってる内容を評価する。しかし、音声をテキスト化する段階で表情や仕草など多くの情報が失われている。マルチモーダルにより、これらの情報を含めて評価できるようになる。」

金融機関が今取り組むべき生成AIの活用領域は？

松澤氏「書類の検索や管理業務だ。SaaSを使えば明日からでも取り組める。そういったもので効果を実感しながら活用領域を広げていってもらいたい。いきなり全部変えるのは無理なので、業務分野や利用用途を上手に絞って取り組みを開始していけるといい。」

與島氏「コーポレートITや顧客対応、リスク・コンプライアンス領域で、大量の定型業務が必要な分野が、今取り組むべき活用領域だ。一方で、生成AIはすごい速さで進化している。そのため、使用するAIモデルが変わることを前提に考えるべきだ。そして、AIモデルが変わってなお、金融機関の資産として残る場所を選んで、そこへ投資をすべきだ。」

中村氏「決算書でも契約書でも業務領域は何でもいい。ただ、決め方として、今の仕事を10年続ける場合にどれだけ嫌か、というスコアが一番高い部署や業務から取り組むのがいいだろう。生成AIの活用やAIのチューニングは胆力のいる作業だ。この業務を早くやめて別の業務をしたいという強い思いがある部署のほうが成功しやすい。取り組みやすさの面で考えるなら、業務マニュアルがあって暗黙知が少ない業務の方が取り組みやすい。つまり、やりたくないという強い思いとしっかりとしたマニュアルがある業務から取り組むといいだろう」

懇親会

最後に、懇親会が開かれた。冒頭、荒濤氏が「いよいよ生成AIが金融実務で使われだそうとしている。この懇親会で、参加者同士の情報交換をしてもらいたい。日本マイクロソフトも全力で支援していく。」とあいさつした。

懇親会場では、生成AIの業務活用などで積極的に意見を交わす姿が目立った。参加者からは、「こういった機会はありがたい。色々な生成AI活用のアイデアはあるが、実利用の部分は分からないことも多い。非常に参考になった」といった声が聞かれた。ある参加者は、「現在は社内限定でドキュメント検索や企業情報の要約などで使用しており、将来的には顧客対応などでの活用も考えていた。しかし、今日の事例発表を見て、こんなに進んでいる企業があるのかと驚いた」と語った。「会社として日本マイクロソフトの生成AIイベントには積極的に参加しているし、これからも参加したい」と話す参加者もいるなど、早くも次回開催を期待する声もあった。

また、会場ではパートナー企業3社によるデモ紹介も行われた。

・PKSHA Technology

顧客ニーズに応じたAIをカスタムメイドで作成するソリューション事業とSaaS事業を手掛ける。デモではAIによる音声認識・要約や、静岡銀行にも採用された「PKSHA AIヘルプデスク」を紹介した。

・ACES

2017年設立の東京大学松尾研発のAIスタートアップ。今まで統計的に活用しづらかった非構造データを構造化して企業のデジタル資本として活用する技術などに強みを持つ。これまでに開発してきたAIモジュールを蓄積しており、組み合わせることでAIの実用化を迅速に行うことができる。

・LayerX

2023年11月にAI・LLM事業部を立ち上げた。デモでは、生成AIを業務活用する上で、タスクを分割してAIに指示を出していくことの重要性を解説。さらに、2024年6月に発表したノーコード・ノープロンプト生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」を紹介した。

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テクノロジーの進化により大きく変わりつつある、金融業界。同イベントでは、AI をはじめとした最先端の技術を活用する企業や識者が登壇し、それぞれの取り組みを紹介しました。マイクロソフトは、初日の 5 日に生成 AI の金融機関における取り組みについて 2 つのセッションを実施。本稿では、イベントの様子を抜粋してレポートします。

講演： Generative AI が変える金融機関の未来 ～Microsoft Japan will Empower and Copilot Your Growth～

「Generative AI が変える金融機関の未来 ～Microsoft Japan will Empower and Copilot Your Growth～」と題した講演では、日本マイクロソフト 代表取締役 社長 津坂 美樹、業務執行役員 金融サービス事業本部 銀行・証券営業本部長 金子 暁、一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）代表 岡田 拓郎氏の 3 名が登壇。生成 AI の可能性や金融機関における利活用シナリオ、ガイドラインの作成について紹介しました。

【登壇者】

・日本マイクロソフト 代表取締役 社長 津坂 美樹
・日本マイクロソフト 業務執行役員 金融サービス事業本部 銀行・証券営業本部長 金子 暁
・一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）代表 岡田 拓郎氏

2024 年は「実行の年」、本格的な「AX」時代が始まる

冒頭、津坂はマイクロソフト CEO サティア・ナデラがインドで行った講演の様子を紹介。サティアの言葉が日本語に翻訳され、口の動きもそれに連動していている映像から、生成 AI により音声だけでなくビジュアルも進化を遂げていることを示しました。

また、「去年が AI 元年だとしたら、今年は実行の 1 年」と語り、11 兆円にも及ぶ生成 AI による経済効果、そして 25％ の生産性向上のデータを紹介したうえで、「いよいよ『AX』、AI を使ったトランスフォーメーションの時代が来たのではないかと思います。今から数十年前『世界中の家庭に PC を』と言ったのがマイクロソフトです。今は世界中の皆様、日本人の皆様に Copilot、いわゆる AI が入ったサービス、プロダクトを提供することを目標にしています」と述べました。

金融機関における生成 AI の活用シナリオ

続いて、金子が金融機関における生成 AI の活用のシナリオを紹介。金子は「Copilot を私たちは『デジタルパーソナルアシスタント』だと考えています。これは、インターネット上のニュースのさまざまな情報や皆様がお持ちのデータ、独自のシステムの情報を基にユーザーに対して的確に情報を伝えたり、何かの処理を実行したりできるパーソナルアシスタントです。金融機関の中でお仕事をされる皆様や金融機関のお客様が、ユーザーとして Copilot を使っていくことによって、より金融が身近なもの、便利なものになる世界に変わっていくと考えています」と語り、以下の 9 つの具体的な活用シナリオを紹介しました。

【活用シナリオ】

・運用報告書の内容を瞬時に読み取りわかりやすく解説
・Visio による画像認識でアニュアルレポートを考察
・テキストチャットで投資をアシスト（自然言語による買い注文、投資対象の相談など）
・Speech による音声によるコミュニケーション
・アバターによる顧客応対
・書類チェックの効率化
・相続業務にかかわる家系図の作成
・メールのコンプライアンスチェック
・お客様の声を適切に分析

9 つのシナリオでは、対顧客サービスだけではなく、金融機関ならではの社内における活用シーンも紹介。来場者の方にとって、AI の活用をより身近に感じてもらえる内容となりました。

金融に特化した生成 AI ガイドラインを作成、今春公表へ

続いて、一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）代表 岡田 拓郎氏が登壇し、マイクロソフトとともに、業界横断で金融の生成 AI ガイドラインを作成していることを紹介しました。

岡田氏は「4 月頃に公表し、無償で誰でも見られるようにしたいと思っています。業界横断で金融に関する生成 AI の関連規制法律を整理して、このガイドラインの中にお示しします。また、どういった守りのルールが必要かを、ユースケースドリブンで攻めのガイドラインとして整理しているところです。金融機関としてどういったルールやガイドラインを遵守していくべきか、ぜひこのガイドラインをご参照いただいき、各金融機関でお役立ていただきたいと思っています」と語りました。

金融機関における AI トランスフォーメーションが実現する未来

セッションの最後に津坂は、金融機関においては「AI を使いこなせる組織になること」「技術者の育成が鍵になること」「ルールを整備すること」の 3 つがポイントになると述べ、「自分から業務プロセスの改善、Copilot ではなく Pilot として皆さんが実際に働き方を変えながら、世の中を変えていくものだと思っております。最終的にはお客様との接点、店舗のあり方、UX／UI、が根本的に変わっていき、金融・保険業界がわかりやすくなるようなインターフェースができることで、より皆さんの生活を支えるサービス提供ができると思っています」とセッションを締めくくりました。

AI 活用を推進するための AI ガバナンス powered by 日本マイクロソフト

「AI 活用を推進するための AI ガバナンス powered by 日本マイクロソフト」では、日本マイクロソフト小川 綾がモデレーターを務め、金融庁の柳瀬 護氏、EY ストラテジー・アンド・コンサルティングの福島 雅宏氏、マイクロソフト アジアのリー・ヒッキンの 3 名によるパネルディスカッションが行われました。

【登壇者】

・金融庁 総合政策局 審議官 柳瀬 護氏
・EY ストラテジー・アンド・コンサルティング 金融サービス 金融リスクコンサルティング パートナー 福島 雅宏氏
・マイクロソフト アジア AI テクノロジー＆ポリシーリード リー・ヒッキン
・日本マイクロソフト 政策渉外・法務本部 業務執行役員 法務部長 小川 綾

マイクロソフトの責任ある AI のアプローチとその実践　リー・ヒッキン

パネルディスカッションの前にリー・ヒッキンが、マイクロソフトが Azure クラウドサービスやその他のテクノロジーにおける「責任ある AI プラットフォーム」のためのツールをどのように考え、構築しているかを共有しました。

生成 AI が世界の経済・産業の発展に大きく寄与しうることに言及しながら、リーは「もっと重要なことは説明責任であり、『AI は人間が使うためのツール』だということです。AI は、人間の創意工夫やスキルに取って代わるものではなく、私たち全員が持っている能力を補強するツールです」と語りました。

マイクソフトでは以前から AI に関する取り組みを行っていましたが、環境が変化する中、さらに力を入れていく必要があると言います。「私たちは、AI をより安全に、より一貫性のある、より人間らしくする制御メカニズムを構築する必要があります。モデルが安全に使用できるようにシステムを構築することが私たちの義務です。私たちが求めているのは、クローズドボックスの AI システムではなく、お客様が適切なユースケースで自由に使えるように、連携して動作するツールです」とリーは説明します。

最後にリーは、CEO サティア・ナデラの言葉を引用しながら、「責任を持ち、人への影響を考慮して行うこと。機会を構築し、成長を生み出すことが重要」とプレゼンテーションを締めくくりました。

金融分野で AI の活用に期待すること

パネルディスカッションの最初のテーマは、「金融分野で AI の活用に期待すること」。柳瀬氏は、生成 AI が金融業界はもちろん、世の中を大きく変えていくということに言及したうえで、「今回の FINSUM のテーマでもある『Fintech for Happy Growth』、まさにその実現のために生成 AI という新しいツールが活かされていくことが、非常に良いことだと思っています。金融業界では過去にも、新しいテクノロジーを取り入れて来ました。生成 AI はそれに匹敵するか、それ以上のインベンション（発明）かもしれません。上手く使いながらリスクを抑えていく。それを我々が考えていく必要があります」と述べました。

福島氏は、同社が全世界で行った調査結果を紹介。直近では生成 AI の利用はほぼ「内部利用」に留まっているものの、今後 3 年間を見越すと顧客を含めた「外部利用」が逆転してくると言います。「ガバナンスを主体に関わっている人間としては、外部利用になると求められるバランスが変わってくる部分もあると考えています。内部から外部への動きについて注意していきたいです。リスクマネジメント領域に対する AI の利活用は、非常に大きな可能性があると思っています。リスクマネジメントを高度化、効率化していく中で、AI を活用する余地は大きい」と福島氏。

リーは、二人の意見に同意しつつガバナンスとデータの重要性について「銀行と金融は、おそらく最もデータ量の多いセクターの 1 つであると思います。しかし、情報は保持されているだけで、十分に活用されていません。すべてのデータ、スキル、そして AI ツールを構築する能力があったとしても、その初期段階としてガバナンスを構築する必要があります」と、ガバナンスの重要性について語りました。

AI の利活用を推進していくにあたって AI ガバナンスで重要なこと

次のテーマは、「AI の利活用を推進していくにあたって、AI ガバナンスで重要なこと」。柳瀬氏は、「経営陣が『理解しなければいけないことは何かを理解していること』が必要だと思っています。そのためには、小さいところから始めていただき、ガバナンス、リスクマネジメントの観点から『何に気を付ければいけないのか』の実感を持っていただくことが大切です。生成 AI でどんなことができるかを、サービスプロバイダーの方と一緒に話しながらビジネスを作っていくことも求められるでしょう。また、担当者だけに任せるのではなく、経営陣自ら『何のために AI を使うのか』『AI を使うことに伴い、どんなリスクがあり、どこまでを許容できるのか』を理解しておくことも重要です」と述べました。

福島氏は、「透明性と説明責任がガバナンスとしては核になる」というリーのプレゼンテーションに同感しながら、それを確かなものにするために第三者視点での「アシュアランス」が重要な要素になると話しました。さらに、調査結果から「銀行では、モデルガバナンスが既に構築されているため、それをエンハンスしていくアプローチが多いです。AI ガバナンスとデータガバナンスは、切っても切れない関係にあるため、セットで対応する必要があると思います。また、サードパーティリスクにも配慮することも大切です。マイクロソフトさんのように、しっかりしたガバナンスを確立して、それを説明していくというような取り組みは非常に意味があることだと思っています」。

リーは、「ほとんどの組織、特に金融機関でガバナンスの必要性を説いた時、最初に頼るのは AI やテクノロジーではなく、銀行におけるプロセスの安全性と尊厳を守るためのリスクとガバナンスです。これらの構造の外でどのように設定すべきかを考えていないのです。単にリスクを冒す人や技術者をそこに置けば良いということではありません。全員が参加することが大切です。マイクロソフトの AI コミュニティには、多様で異なるバックグラウンドを持つ幅広い人々が集まります。つまり、私が言いたいのは、『もっと広く考えるべき』ということです」と語りました。

今後の取り組みとして注目していること

最後のテーマは、「今後の取り組みとして注目していること」。これに対し、柳瀬氏は、日本政府で AI 事業者に関するガイドラインを作成したことに触れ、金融部門においても一般社団法人金融データ活用推進協会( FDUA）が、金融分野に関するガイドラインを作成していることを紹介しました。世界での動きについて「G20 で FSB（ Financial Stability Board：金融安定理事会）でも AI についての話が出てきています。おそらく年内には、FSB から金融安定、あるいは金融セクターの観点から『国際的に AI についてどう考えるのか』が発表され、そのアウトプットを踏まえた『国際的な AI に関する金融の規制枠組み』が出てくると思っています。そういう意味では、1 年でかなり『どんなスタンダードに沿っていれば問題がないのか』が明らかになり、安心感を持って進めていけるのではないかと思います」と、柳瀬氏。

福島氏は、「レジリエンス」の重要性が高まっていくと、自身の見解を述べました。「生成 AI が、金融機関のクリティカルな業務の中で活用されてくると、そこが金融機関のオペレーショナルリスクで非常に大きな要素になってきます。デジタルのオペレーションレジリエンスが、金融システム全体の安定性に非常に大きな影響を持つようになってきていることもあり、適切にサービスを提供し続けるという意味でのレジリエンス。こういったガバナンス全体に、しっかりと取り組んでいくことが必要になってくると思います。そこについては注目していきたいですし、私の立場でも貢献していきたいです」（福島氏）。

リーは最後に、「大きな言語モデルと小さな言語モデルのギャップが縮まってきています。それが意味することは、より多くの場所、より多くのデバイス、クラウドで AI を実行できるようになり、新しい世界が開かれるでしょう。複雑なプランナーエージェントの存在により、ハルシネーションが減り、エージェントの生産性が向上します。企業が AI をビジネス全体の API ループとして考え、情報を移動するまったく新しい方法を生み出す機会が生まれます」と、これから 1 年のうちに起こることについて言及しました。

最後に、小川は「今日は AI を活用、推進するためのガバナンスに関して、さまざまなお立場から貴重なインサイトをいただき、ありがとうございました。柳瀬さんのお話にもありましたが、これからの 1 年でガイドラインや規制環境も変わっていく中、安心安全に金融分野で AI が活用されていくよう、マイクロソフトはこれからも皆様のパートナーとして進んでいきたいと思っています」と述べ、ワークショップを締めくくりました。

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Microsoft ではこの動きをさらに加速すべく、「ビジネスの変革」をテーマとして世界 11 都市で Microsoft AI Tour を開催。各地で意思決定者及び開発者向けの多彩なプログラムが展開され、大きな盛り上がりを見せています。

2023 年 9 月 13 日の米国ニューヨークを皮切りとして世界中を巡回するこの Microsoft AI Tour は、2024 年 2 月 20 日に日本に上陸しました。会場となった東京ビッグサイトには開催を待ちかねた大勢の方々が押し寄せ、まさに熱狂の 1 日となりました。

本ブログ記事では、基調講演、及び、その後行われた金融サービスに関するセッションについてご紹介します。動画視聴リンクもございますのでぜひご覧ください。

基調講演
「AI トランスフォーメーションと変革を推進する Microsoft Cloud」

基調講演には、3000 名を超える来場者のほとんどが参加し、会場は熱気に包まれました。冒頭、日本マイクロソフト代表取締役社長の津坂美樹は、このイベントの目的を「AI の力でビジネスの成長を加速し、新たなソリューションやノウハウの交換を促進すること」であると語り、「Copilot は、Microsoft のミッションである “地球上のすべての個人とすべての組織が、より多くのことを達成できるようにする” をまさに体現するプロダクト。今日から “AI 筋力” をつけるために Copilot を使い続けてほしい」と挨拶しました。

続いて登壇した Microsoft エグゼクティブ バイス プレジデント兼チーフマーケティングオフィサーの沼本健氏は、AI を「グラフィカル ユーザー インターフェース、モバイル、クラウドといったプラットフォーム シフトの中で、最も大きな規模の変革をもたらすもの」と捉えているとし、Microsoft の製品の開発や提供における方向性や戦略の解説を展開しました。

さらに先進 AI ユーザー企業である本田技研工業社とサイバーエージェント社からのゲストスピーカーと語らいながら、AI によるビジネス変換は未来の話ではなく、すでに現在進行形で行われているものであり、AI の徹底活用こそが、今後の競走優位性のカギとなることを会場に示しました。

最後に沼本は、AI トランスフォーメーションを実現するための Microsoft の取り組みについて総括。AI 活用の鍵は技術だけでなく事業戦略、組織、文化の課題であり、Microsoft はそれらを解決するための知見を持っていることを強調。「少子化、高齢化の進む我が国にとって国民一人ひとりの労働生産性を上げることは至上命題。そこに AI が貢献する機会は大きい」と、ここに集った日本の企業が AI 活用をリードする未来への期待を述べて、セッションを終了しました。

基調講演の視聴はこちら
「AI トランスフォーメーションと変革を推進する Microsoft Cloud」

[金融] ブレイクアウトセッション
「急進する金融機関における生成 AI への取り組みと目指す今後の姿」

Microsoft AI Tour では、インダストリごとに特化したセッションが展開され、それぞれの業界からの参加者が熱心に耳を傾けていました。

金融業界向けのブレイクアウトセッションでは、『急進する金融機関における生成 AI への取り組みと目指す今後の姿』と題したパネルディスカッションを開催いたしました。生成 AI 実装に向けた取り組みと今後のビジョンについて、日本マイクロソフト 巴山の進行のもと 4 名の有識者による情報共有と意見交換が行われました。

世界的にAI に対する期待が高まるなか、金融業界においてもすでにリスクマネジメントや不正検知、顧客体験の変革に生成 AI を活用しようとする動きが見られます。金融機関の AI トランスフォーメーション実現に向けては、AI を活用するカルチャーの醸成、従業員のリテラシー教育や研究者・技術者の育成、さらに公平性や信頼性を担保しながら AI を活用するための制度や基盤づくりが必要です。

みずほフィナンシャルグループの藤井氏より社内向けに展開したみずほ版 ChatGPT や、生成 AI アイデアソンの実施事例を紹介。アイデアソンでは、全社から約 2,000 件もの応募が集まったといいます。「事務手続きに関するマニュアルの改良」「融資稟議に使用するドキュメントの自動作成」など、優秀な 10 件のアイデアについては、実装に向けたプロジェクトを進行中。今後の取り組みについて、藤井氏は「プロセスの自動化・最適化を進めるとともに、顧客のニーズ分析を重ねながら顧客体験価値を高める新しいサービスの提供を目指したい」と話します。

日本生命保険相互会社では、Azure を活用しながら生成 AI 利用環境を構築し、すでに一部の社員の間で活用を開始しています。併せて、社内ナレッジ活用に向けたユースケースの社内公募も実施。「社内規定照会」「営業職員のロールプレイング支援」への活用に向けて現在検証を進めています。今後は「プロセス自動化、判断高度化の支援」を実現したうえで「顧客との限られた対面時間の価値を高め、最適な商品の提案を目指したい」と阪本氏。

業界全体でのデータ活用推進を目指す金融データ活用推進協会の岡田氏は「AI の実装化においては、経営陣や現場への説明、予算の獲得などさまざまな課題が存在している」と指摘。また、金融業界において避けては通れない金融規制や関連法規制について、同協会では業界に特化した生成 AI ガイドラインの作成（2024 年 4 月に公開予定）を進めていると言います。岡田氏は「金融業界共通のナレッジとして活用できるものにしていく」と意気込みを述べました。

「海外では AI を活用した業務効率化の動きが活発化している」と話すのは、マイクロソフトコーポレーションのランジャン。日本でも今後、同様の取り組み拡大が期待できるといいます。「弊社が提供する Copilot のようなツールを活用しながら業務効率化を実現いただき、そこで生まれた時間を新たなスキルの獲得や、あらゆるシーンでのイノベーション創出に向けた取り組みに使っていただきたいです」（ランジャン）。

生成 AI の業務適用にあたっては金融業界特有の課題も未だに多く残されています。岡田氏は「業界全体で成功事例を共有しながら、各社の成長と業界全体の底上げを進めていく取り組みが必要」であるとの考えを示し、他のパネリストもこの意見に同意を示されました。今後、企業を横断した取り組みの活発化が期待できるセッションとなりました。

[金融] シアターセッション
「アクセンチュアと Microsoft が考える金融機関の生成 AI を活用した未来像」

シアターセッションでは、アクセンチュアの七宮氏と日本マイクロソフトの金子より金融機関における生成 AI 活用の未来像についてのセッションを行いました。

業界内での生成 AI 技術に対する期待が高まるなか、今後、生成 AI の実装フェーズに移行するにあたっては「あらゆる備えが必要」だと金子は話します。

生成 AI 技術を活用しながら新たなビジネス価値を創出するためには、「既存の業務プロセスに囚われず、ゼロベースで業務プロセスを再設計することが重要」と七宮氏。さらに、ビジネス部門と IT 部門の双方が安心して AI を活用し、業務を高度化させるためにはプラットフォームの整備が欠かせないと言います。

アクセンチュアは、複数の AI サービスを連携させながら業務変革をサポートする統合ソリューションプラットフォーム『AI Hub プラットフォーム』を 2018 年にリリース。このツールは、「AI の進化に備える」「複数の AI を組み合わせる」「データを蓄積して活用する」「責任ある AI の備え」の 4 つのコンセプトをもとに開発されました。

金融機関がプラットフォームの構築を進める際には、情報セキュリティに関しても細心の注意を払う必要があります。情報アクセスに関する権限管理の設定と管理のほか、クラウド環境上でプラットフォームを運用する場合は、「自社の情報セキュリティーポリシーに沿った運用ができるようにする必要がある」と七宮氏。

これに対し、金子は「『Azure Open AI Service』をはじめとするマイクロソフトの LLMには 『責任ある AI の原則』、出力されたデータに対する著作権保護を保証するコピーライトコミットメントを前提として提供されている」と説明。さらに、データの暗号化や監査ログ、アクセス制御などのセキュリティ機能について紹介したうえで「クラウドで提供するセキュリティ機能や認証機能を組み合わせ、プラットフォームに実装することでよりセキュリティを強化することも可能」と話します。

最後に、金子は「2024 年は金融機関のお客様が生成 AI を活用してより業務の生産性向上、サービス向上に繋げていく 1 年になる」と自身の考えを示しました。続けて、「今後もアクセンチュア様と共に皆様のご支援をしてまいりたいと思います」と今後の展望を語り、セッションを締めくくりました。

金融ブースでは、AI による顧客コミュニケーションの進化やコンプライアンスへの適応についてご紹介

会場内の金融のブースでは、動画とともに業界内で注目を集める AI の活用事例が紹介されました。

生成 AI では、OCR のようにテキスト情報を拾うだけでなく、画像やグラフを理解することも可能です。例えば、運用レポート内のグラフなどの画像データを理解し、解釈を加えたテキストを生成することができます。さらに、戸籍謄本から家系図を作成するといった複雑な処理も可能です。

ブースでは、金融業界で大きなテーマとなるコンプライアンスの観点からも AI が活躍できるシーンについて解説が行われていました。例えば、社内外へ送るメールを下書き状態で AI がチェックを行い、インサイダー取引やパワハラに該当する内容になっていないかを判別。リスク軽減はもちろん、上長のメール確認の手間を大幅に削減することが可能です。

また、AI が生成した人の画像がアバターとなり、画面内で動きながら音声でのやり取りが可能になる技術も紹介。現時点で、人と会話しているような、より自然なかたちでのコミュニケーションが行えるようになっています。アバターの性別や年齢、見た目もカスタマイズ可能です。顧客とのコミュニケーションのあり方を革新的に変化させる可能性を感じられる展示でした。

基調講演の視聴はこちら
「AI トランスフォーメーションと変革を推進する Microsoft Cloud」

関連ページ：Microsoft AI Tour〜ビジョンをアクションに移す

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開会のご挨拶 ～ 生成 AI 活用を支援するマイクロソフトの想い

セミナーの冒頭、マイクロソフト金子が挨拶を行い、2023 年を振り返りながら、本セミナーへ込めた想いを語ります。「( 2023 年は)お客様が生成 AI に触れて、ビジネスの中でどのように使っていくかの議論が繰り返された 1 年だったと思います。マイクロソフトも、製品を一変させるような機能を提供していく準備があります。AI を活用したトランスフォーメーションをマイクロソフトが支援させていただく想いをセミナー名に込めました」

Microsoft Ignite 2023 Keynote 解説

最初のセッションでは、マイクロソフトテクノロジーセンター センター長 吉田 雄哉が、2023 年 11 月に US で開催された Microsoft Ignite 2023 のキーノートの内容をわかりやすく解説しました。

はじめに、キーノートの冒頭で「Microsoft は Copilot の会社である」と述べたサティア・ナデラのメッセージや、副操縦士である Copilot の世界観について次のように紹介しました。

・Copilot は、世界中の知識と組織の知識にアクセスするのに役立つ新しい UI である
・常にアクティブに人間が動いているときに相談する相手
・デジタルのパーソナルアシスタントがユーザーの意図を汲んで、様々な情報を検索し、分析、整理する

Copilot の開発背景 –アプリケーション間で統一されたインターフェースを実現する「Copilot stack」が拡充

ユーザーが Word や Excel といった様々なアプリケーションを開いた際、Copilot の解釈が異ならないように統一させたのが「Copilot stack」です。

「フロントエンドは、ブラウザや Word、Excel などのアプリケーションで、ユーザーが  AI に触れるインターフェースにあたる部分です。ここは、みんなが普通に使えるようになってくると差別化の要因にはなりません。回答生成だけでなく、複雑なことができるようになる連鎖反応を仕切るレイヤーがオーケストレーションです。そして、最終的に重要になってくるのが、バックエンドの部分。業務ノウハウや社内のデータを活用すれば、スケールアウト、差別化ができます」

Copilot を活用する 3 つのアプローチ

次に、Copilot を活用するアプローチについて、次のように語りました。

「ひとつ目が、用意されたものを使うアプローチです。アプリケーションを改造して Copilot を導入します。Microsoft が提供するアプリケーションに Copilot が練りこまれてくるアプローチです。ふたつ目が、より複雑な入口としてみて、その先を創りこんでいくアプローチ。アプリケーションを開発して Copilot を導入します。簡易的に拡張するアプローチとしては、カスタマイズし市民開発としてユーザーがアプリケーションを作れる『Copilot Studio』がリリースされてきます」

さらに、Microsoft Copilot for Sales では、Salesforce などのサービスと連携ができます。

「Salesforce の案件情報との連携など、他のシステム間を結合してくれます。さらに、Teams の会議の内容を自動的に読み取り、情報をトランスクリプト化しサポート。お客様からの問い合わせに対しても、コンテキストを見た上でドラフトを書くこともできるため、ホスピタリティ高い顧客対応が実現します。SaaS を提供している企業が Copilot Ecosystem の名のもとに、こういった連携をたくさん作ることを表明してくれています」

まとめ～ 生成 AI を活用するために必要な行動

最後に、次のようにまとめ、セッションを締めくくりました。

「体質を作るために、まずは生成 AI に加えられているサービスを利用していくことが重要です。また、社内のあらゆる仕事の中で生成AIを使えるようにしていくことが効果的。さらに、外に向けて新しいサービスを作っていくためには、社内システムの改造やデータを見えるようにしておく活動も重要です。自分たちはどんな情報を持っていて、それをどこで使うとビジネス的なインパクトがあるのかにフォーカスして、検討をしていただくのが良いと思います」

世界の成功事例から学ぶ Generative AI 活用と展開

次のセッションでは、Microsoft Corporation Director, Financial Service Industry Advisor Amit Ranjan 氏が、世界での AI 活用の成功事例を紹介しました。

「JPモルガンでは、IndexGPT を活用して、市場情報を集約し、富裕層だけでなく中間層のお客様にも投資を容易にする環境を整えました。お客様一人ひとりのニーズと予算に合わせたカスタマイズされたサービスを提供しています。BAJAJ FINSERV では、モバイル端末を通じたローンの事前承認と積極的なオファーにより、コールセンターの負担を軽減しました。オランダのABN・AMRO銀行では、コールセンターで顧客の問い合わせ理由を特定し、エージェントが迅速かつ正確に対応することで、通話時間を短縮し、コストを削減しつつサービスの質を向上させ、顧客満足度を高めることに成功しました。金融業界はマイクロソフトの最先端テクノロジーを駆使して、顧客のニーズに応え、業務の効率化と従業員の満足度向上を実現しています。これにより、ビジネスの枠組みが変わり、顧客サービスが次のレベルへと進化しています」

お客様事例 『三菱UFJ銀行×生成 AI 金融サービスの革新と展望』

次のセッションでは、株式会社三菱UFJ銀行 デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr谷川 綾氏が、三菱UFJ銀行での活用の取り組みやユースケースについて、同社システム企画部DX推進Gr 中本 博久氏がシステム開発／リスク対応について紹介しました。

同行ではセキュアな環境で ChatGPT と同等のサービスを利用できるように、Azure Open AI Service を使い、2023 年 5 月末から社内での利用を開始。ユースケースの検証や、アイデアソンも開催したと言います。同年 11 月から国内の全社員約 3 万人向けのシステムをリリース。社内の業務への活用を本格化しています。

三菱UFJ銀行における AI 活用の取り組み

同行での活用の取り組みについて、谷川氏は次のように語ります。

「稟議作成アシスト、手続照会のふたつについて、初期検証の段階においては短期間の検証ながら多くの効果実感を得ることができました。金融レポートの要約サポートでは、検証段階で約 40 %の削減効果を実感。また、社内で出てきた 110 を超えるユースケースの深掘りを行い、更なる効果創出を図っていきたいと考えているところです」

AI 活用で見えてきた課題と対策

次に、谷川氏は AI を活用する中で見えてきた課題と、その対策について次のように語りました。

「ひとつ目が、『いきなり道具を渡されても使えない』という点。とある金融機関では、月間の ChatGPT のアクティブユーザー割合が 10％ 未満でした。対策として、弊行ではアイデアソンでのノウハウ蓄積、充実した利用ガイドラインの作成、『業態横断 PT』を立ち上げ、様々なノウハウの共有を蓄積し、個々の対策を打っています。ふたつ目が、『生成 AI ならではの新たなリスク』です。生成 AI の登場により、多くの企業にとって AI のリスク管理の重要性が増していると考えます。弊行では元々 AI 管理手続きを設けていたのですが、その中に生成 AI 対応のアップデートを実施しました。また、利用者に向けて全社員向けに e ラーニングを提供しています。最後が、『ドキュメントの加工負担』です。社内に様々なファイル形式、構造のドキュメントがある中で、RAG にドキュメントをそのまま読み込ませても上手く回答されないことがわかってきました。そこで、( 2023 年) 10 月末時点で約 5 万件のドキュメントを前処理した上で RAG に格納し、検証を行っている状況です」

AI 環境のシステム詳細とリスク対策

続いて中本氏が、生成 AI のシステム開発とリスク対応について、同行の取り組みを紹介しました。

「2020 年頃から、当行では Azure(IaaS) を利用した MUFG グループで利用可能な共同基盤を構築しています。今回はこの共同基盤の上で ChatGPT のシステムを作りました。この共同基盤システムの構成はハブスポーク構成を採用しており、ハブに監視などの共通機能を集約し、ゲストシステム単位でスポークを作る構成にしています。ゲスト単位のスポークには各業態のデータセンターから専用線を通してハブ経由で繋ぎ、ゲストシステム間は直接通信しないようなセキュアな構成にしています。また、グループ会社ごとにテナントを分けることで銀証ファイアウォール規制といったコンプライアンスリスクにも対応できる構成にしています。
今回の ChatGPT システムの開発手法についてはアジャイルとウォーターフォールを組み合わせています。ユースケース検証用の PoC 環境についてはアジャイルを採用し、システム企画部で内製開発を行いました。また、全社員向けの本番環境の開発時にはウォーターフォールを採用し、開発会社 (MUIT) に開発を委託しました。この対応によりスピードと品質の両方を実現しました。」

今後の展望

最後に、中本氏は今後の展望について語りました。

「社員が ChatGPT を利用したチャットやファイル検索を行えるようになりましたが、今後は Copilot for M365 導入等、手元のファイルへの対応も行いたいと考えています。また、開発を行う社員の支援として GitHub Copilot の導入も検討していきます。一方で社員からの ChatGPT の直接利用以外の観点では、業務システムからの ChatGPT 利用の為の API の仕組みの導入や社内のデータを蓄積しているシステムとの自動連携を予定しています。」

生成 AI モデル選択と導入アプローチ ～RAG と Finetune の使い分け～

次のセッションでは、マイクロソフト業務執行役員 クラウド＆ AI ソリューションズ事業本部 データプラットフォーム統括本部 統括本部長  大谷 健が、生成 AI を運用する上で大切なステップについて紹介しました。

「この 1 年、AI を活用する中でお客様から、正しく聞いているのに正しく答えてくれない状況(ハルシネーション)もあったと聞いています。嘘をついているというのは、『データがない』だけなのです。そのため、まず手をつけるべきは社内のナレッジベース( Your Data )。データにも構造化(数字的なデータ)と非構造化(テキスト)の 2 種類がありますが、それらにオペレーショナルとトランザクション・データを掛け算することで、多様性のある膨大なデータになり、それを利活用することができます」

これらのデータは家で例えるなら 1 階部分。その上で、「Your Prompts」「Your App」の順で考えていくことが重要だと続けます。

「この質問だったら正しく答えてくれるというプロンプトを使いながら見つけること、つまり、問いかけ上手になることが大切です。ここまでで、ある程度良い答えを回答してくれるようにはなります。ただ、生産性は上がるけれども、イノベーションとまではいきません。そこで重要になるのが、『Your App』の部分。UI・UX が生成 AI に合った形でアプリケーションを作るべきですし、アプリケーションを制作してこそのイノベーションです。ただ単に単独で存在しているのではなく、皆様が普段使っている業務アプリケーションの中に入り込んでいくことが大切です」

AI 環境を整えるためのマイクロソフトの支援

次に、大谷はそうした環境を実現するためのマイクロソフトの支援について語ります。

「AI 管理コンソール Azure AI Studio には、イノベーションを生み出すためのデータなどが詰め込まれています。早くイノベーションを起こしたい場合には、活用してショートカットしていただければと思います。他にも、生成 AI と一緒にコーディングができる『GitHub Copilot』、プロの開発者だけでなく市民開発者がアプリケーションを作れる『Power Platform』も用意しています。また、データを安全に保存するデータベースなど、マイクロソフトでは様々なサービスを提供しています。ORACLE、Snowflake、Databricks に入っているデータとも連携可能です」

LLM (大規模言語モデル)を最適化していく方法

OpenAI 社の提供する ChatGPT だけではなく、AI には様々な選択肢があります。それらを目的別に使い分けていくことが重要だと大谷は語ります。

「マイクロソフトは『選択肢を提供する』ことを心がけており、それぞれの領域に強い LLM も選択肢として提供できるスタンスを取っています。性能とコストのバランスを見ながら、タスクや使用目的に応じてモデルを使い分けることが重要です。また、生成 AI を使ったユースケースの 90 ％は、RAG とプロンプトエンジニアリングでカバーできます。残りの 10 %は、90 %をやり切った後に、ファインチューニングすることを推奨します。ファインチューニングから始めてしまうと、今までできたことができなくなる例もあります。まず LLM を選んでいただき、それを RAG やプロンプトエンジニアリングで良くしていただいて、実際にアプリケーションを導入する。その PDCA を回していく『LLM ライフサイクル』を実現してほしいと思っています」

マイクロソフトにおける責任ある AI と Customer Copyright Commitment

最後のセッションでは、マイクロソフト政策渉外・法務本部　中島 麻里が、ガバナンス面におけるマイクロソフトの取り組みを紹介。はじめに、AI 事業者としての取り組みについて、中島は次のように語りました。

「現在は、AI を利用するフェーズと、実際に AI に対してどのような法規制を設けるべきかという議論が同時並行して進んでいる段階です。マイクロソフトは、生成 AI のガバナンスに関する国際指針、行動規範といった部分に、生成 AI の事業者として、積極的に関与・支援をしています。製品にはコンテンツフィルタリングを設けるなど技術面による保護に加えて、実際に生成 AI サービスを使っていただく際の契約条件も改良しています」(中島)

責任ある AI のガバナンスフレームワーク

次に、中島は責任ある AI のガバナンスフレームワークにおける 6 つの原則について語ります。

「公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包摂性が大切な価値観です。これら 4 つの価値観を支えるものとして『透明性』と『説明責任』が必要と考えています。」
続けて、中島はマイクロソフトが提供する、透明性に関するツール「Transparency Documents」について語ります。

「Transparency Documents」とは、MS の生成 AI サービスについて、どういったユースケースが向いているのか、使用する上で何を考慮する必要があるのかを文書化しウェブサイトで発表しているものです。皆様が AI のシステムを作る際、役立てていただきたいのが『Impact Assessment Template』です。AI システムが人や組織、社会に与える影響を分析するためのアセスメントテンプレートとしてご活用いただければ幸いです」

Customer Copyright Commitment

セッションの後半では、生成 AI をより安心して使用してもらうために 2023 年 9 月にマイクロソフトが発表した「Customer Copyright Commitment」の内容について語りました。

「Microsoft の生成 AI サービスの利用に関して、お客様が第三者から著作権や特許権等の知的財産権の侵害を主張された場合には Microsoft が防御いたします。2023 年 11 月の IGNITE で Azure OpenAI Service も対象とすることを発表しました。Microsoft は、生成 AI の事業者として、製品の利用者であるお客様を支援することは重要と考えています。クリエイターからは『自分たちの著作権が侵害されるのではないか』、お客様からは『意図せず権利侵害というリスクを負うのではないか』という懸念を聞くことがあります。それらの懸念に対し、生成 AI の事業者として Microsoft が何らかの対応をするのが適切と考え、Customer Copyright Commitment を発表しました。また、この Commitment の適用にあたっては、MS サービスに組み込まれている権利侵害を軽減するためのセーフティーガードを利用いただくことを条件としています。」

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本年の「FIN/SUM」は、「“幸福な”成長をもたらす金融」をテーマとしており、ビッグデータ解析、ブロックチェーン、そして AI のさらなる活用を通じ、預金に偏重しているニッポンマネーを資産運用やベンチャー投資を通して経済成長の実現を目指すと共に、環境問題や多様性・人権配慮といった社会的課題への解決策を導く事で、経済価値の追求と人々の幸福の両立を模索していきます。開催期間中は、シンポジウム・ワークショップ・インパクトピッチ・ネットワーキング等多様なプログラムが用意されています。その中でマイクロソフトは、金融業界の皆様に向けて、信頼性の高い AI 活用と取り組みなどを中心に紹介し、DX 推進のための情報やご支援策についての情報発信を先導してまいります。

皆様の「Japan Fintech Week 2024」のご参加をお待ちしております。

■出展概要

「FIN/SUM2024 (フィンサム2024) 〜“幸福”な成長をもたらす金融」

【日本マイクロソフト　協賛プログラム】

[開催期間] 2024 年 3 月 5 (火) 〜 8 日 (金)　
[会場] 丸ビルホール (丸ビル 7F) 、丸ビルコンファレンススクエア (同 8F) 、
　　　マルキューブ (同 1F) 、コンファレンススクエアM＋ (三菱ビル 10F)
[主催] 日本経済新聞社、金融庁
[お申込み方法] 公式サイトにてご確認ください
[注目プログラム]

●シンポジウム
[会場] 丸ビルホール (丸ビル 7F)

●ワークショップ
[会場] 丸ビルコンファレンススクエア (丸ビル 8F)

Japan FinTech Festival

[開催日] 2024 年 3 月 4 (月) ～ 8 日 (火)
[会場] 江戸総鎮守　神田明神、ほか
[主催] Elvandi Japan
[概要] 「Japan FinTech Week」の一環として開催される、日本と世界のコミュニ
　　　ティが一体となり、テクノロジー主導の金融サービス革新に取り組むこと
　　　を目的としたイベントです。政策立案者、技術者、ビジネスリーダー、投
　　　資家が参加し、金融サービスの将来の成長に関する様々な側面について包
　　　括的な対話を行います。
[お申込み方法] 公式サイトにてご確認ください
[注目プログラム]

●パネルディスカッション

FINOPITCH 2024

[開催日] 2024 年 3 月 7 日 (木) 10:00-20:00
[会場] 観世能楽堂 (GINZA SIX B3)
[主催] 株式会社 FINOLAB/一般社団法人 金融革新同友会 FINOVATORS
[概要] 今回で 12 回目の開催の「FINOPITCH」は、FinTech スタートアップによる
　　　技術革新やビジネスモデルを紹介し、内外の交流機会を拡げていくピッチ
　　　コンテストです。
[お申込み方法] 公式サイトにてご確認ください
[注目プログラム]

4F (FINOLABがJapan FinTech Week中に開催するイベントの詳細)はこちら

Japan FinTech Week についてはこちら (金融庁のサイトに遷移します)

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※オンデマンド配信はこちら

【プログラム】

講演の挨拶～ Microsoft の AI 全体戦略と Copilot for Microsoft 365 の位置づけ

2022 年 11 月に ChatGPT が登場してから 1 年。生成 AI への認知度も高まり、実際にシステムの検討を始める企業が増えた「激動の年」だったと、日本マイクロソフトの金子が、冒頭の挨拶に続いて話します。マイクロソフトでは 2023 年 11 月 1 日に、Copilot を全世界に公開。Copilot という名前には、「人間の副操縦士」という思いが込められています。

マイクロソフトでは、あらゆる生成 AI の機能を追加し、製品を一変させていく取り組みを進めています。金子は「様々な業務のアプリケーションに Copilot を活用することで、劇的に業務の生産性・効率性を上げていくことを支援していきたい」と挨拶を締め括りました。

Copilot for Microsoft 365 の金融機関向けご活用シナリオ

本セッションでは、マイクロソフトの富澤が、Copilot for Microsoft 365 (旧Microsoft 365 Copilot) の位置付けと機能を紹介し、実際にどのように活用できるのかをデモンストレーションしました。

副操縦士として身近な存在である Copilot

富澤は、はじめに「Copilot for Microsoft 365」の位置付けについて紹介。Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlookなど、日常業務で使用しているツールの動線上に AI が溶け込んでくる時代が来ると話し、「より身近な存在として Copilot が強い味方になる」と強調しました。Copilot はあくまで副操縦士であり、最終的なビジネスの判断は人間自身が下していくことが必要ですが、24 時間 365 日いつでもそれを支援してくれる存在であると話します。

次に、実際に富澤が業務で使用している Copilot の機能を紹介するデモンストレーションを行いました。

・【銀行業界向け】Teams を活用したオンライン会議の要約、発言回数・発言率の数値化。
・【証券業界向け】Word、PowerPointを活用した資料の自動作成。
・【生損保向け】Excelを活用したデータからインサイトを得るデモ。

Microsoft Teams の Copilot 機能を活用することで、不参加のオンライン会議の内容をキャッチアップする時間を大幅に短縮することができます。また、富澤は「社内のデータベースにアクセスできる点が Copilot の大きなメリット」と話します。Word、PowerPoint、Excelでは、プロンプトを入力するだけで資料を自動生成することも可能です。

※Excel は英語のみ対応。2024 年の 1 月から 3 月の間に日本語対応予定。

Microsoft 365 が使えている環境であれば、ネットワーク環境を変更せずに Copilot を利用することができます。ただし、Copilot を利用するためには、Microsoft 365 Apps が最新チャネルであることが必要です (2023 年 12 月からは、月次チャネルでの対応も可能となりました)。

Copilot で実現する生産性革命

先行利用しているユーザーからは、「毎日使っているツールで AI を使えるのは非常にありがたい。画期的だ」「文章生成系はかなり精度が高く、Teams 会議の要約だけで、ROI を見込めるのではないか」というお声をいただいています。

Copilot を通じて生産性革命を実現していくためには、一般の行員・社員の方々が日常業務でどれだけ AI を活用できるかが鍵です。今まで外部のお客様向けの AI 活用がメインだったものを、行員・社員の方まで広げることで、無駄な業務にかかる時間の削減ができます。富澤は「タイムパフォーマンスを上げていくための、メインになるのが Copilot for Microsoft 365 です。確実にパラダイムシフトを起こす製品になると信じています」と話します。

最後に、富澤は開発者・IT プロフェッショナル向けの年次会議「Microsoft Ignite」で発表された最新情報について紹介し、本セッションを締め括りました。

【Microsoft Ignite で発表された最新情報】
・Teams：会議中にメモを自動生成してくれる Collaborative Notes、会議のリキャップ機能が統合される。
・Word：ユーザーの好み/興味ポイントを考慮しパーソナライゼーション。
・PowerPoint：Microsoft Designer を活用して AI による画像の自動生成。
・Outlook：会議の自動調整。

Dynamics 365 Copilot/Power Platform Copilot の紹介【金融機関向けご活用シナリオ】

本セッションでは、ビジネスアプリケーションにまつわる AI 活用について、マイクロソフトの瀬戸がデモンストレーションを交えながら解説をしました。

瀬戸は、はじめに業務アプリケーションに搭載された「Dynamics 365 Copilot」について紹介。「業務の中で日常的に利用できる AI として、手早く迅速にインサイトを得て、飛躍的に業務を効率化が可能。メール文章の作成、マーケティング向け配信メールコンテンツの作成、タスクの自動抽出を自然言語で利用できることを紹介しました。

Sales Copilot のデモンストレーション (営業担当者の例)

Dynamics 365 Copilot は、営業、マーケティングからカスタマーサービス、サプライチェーンに至るまでビジネス機能の全般に AI を活用して担当者をアシストする業務支援機能です。

瀬戸は、企業の営業担当者は、1 日のうち 66% ほどの時間をメールのチェックや返信などの事務作業に費やしているというデータを紹介。「営業担当者がお客様とのコミュニケーションや商談の成立に集中するために、Copilot (Dynamics 365 Sales) を活用して欲しい」と話し、メール作成のデモンストレーションを行いました。この機能の大きな特徴は、お客様の情報が CRM 内に登録されている場合、そのお客様の情報や紐づく案件情報を関連付けてメールを作成してくれる点です。また、「礼儀正しく」「友好的に」など文章のトーンについても指示をすることができます。

Customer Insights のデモンストレーション (マーケティング担当者の例)

次に、マーケティング担当者の例を挙げて Customer Insights のデモンストレーションを行いました。マーケティングの担当者がメールを書く際の文章の内容、差し込むべき素材、色合いといったメールの作成業務全体を AI が支援します(現在英語のみ対応)。

デモンストレーションの最後には、Dynamics 365 Customer Service のチャットボット機能を紹介。これまでは、決まった単語やフレーズに対する回答をその都度用意する必要があり、増え続ける単語を追加・修正・最新化する作業に、多くの工数を取られる点が課題だったといいますこの機能では、指定した Web サイトの URL をチャットボットの AI が解析し、わかりやすく文章に要約した上で回答をしてくれます。「例えば、コールセンターなどで外部の情報や社内のウェブサイトのナレッジベースを参照できるように設定することで、お客様とのリアルタイムチャットで AI が回答を生成してくれたり、お客様がウェブサイトを開いて解決させたりといったことが可能になります」(瀬戸)

※現在、Dynamics 365 Customer Service のチャットボット機能は英語のみ対応しています。

ローコードアプリケーション開発における Copilot の活用

続いて瀬戸は、ローコード、ノーコードでアプリケーション開発ができる PowerAppsとワークフローの作成ができる Power Automate で活用できる Copilot 機能について紹介しました。

Power Apps の Copilot 機能では、Excel ファイルからアプリを自動生成することが可能です。例えば、Excel データに「備品一覧リスト」「貸出日時」などの列を用意するだけで、画面上から社内の備品管理アプリを作ることができます。また、業務画面からは、新しいデータの登録、既存データの編集、参照、更新が可能。「アプリケーション開発に慣れていない方でも、自動生成されたアプリケーションの基礎となる部分を活用することで、迅速に効率的にアプリケーションを開発できます」(瀬戸)

次に、自然言語でワークフロー自動生成することができる Power Automate の機能について紹介しました。この機能では、文書で指示をすることによって AI が内容を解析。何をきっかけにワークフローを起動すればよいのか、その後のアクションとしてどういった処理を行えばよいのかを判別してくれます。「自分自身でワークフローを構築するのは少し敷居が高いと感じていたユーザーも、手元の業務を効率化するために、簡単なワークフローを作成できるようになります」(瀬戸)

金融機関向けの 2 つのシナリオ例

最後に、Power PlatformとAzure Open AI を組み合わせた金融機関向けのシナリオ例を ふたつ紹介しました。

ひとつ目が、質問文からキーワードを抽出して、社内文書から FAQ の回答を行う機能です。あらかじめ探したい資料の場所を指定しておくだけで、資料の中身まで検索をして最適な回答文書を自動的に作成して提案してくれます。

ふたつ目が、メールを自動化して取り込む機能。メール内の情報を AI に読み込ませ、必要な箇所だけを抽出し、人の確認後に、自動的に基幹システムや自社システム、RPA などに連携される仕組みを作ることができます。

瀬戸は、「マイクロソフトでは様々な業務シーンで Copilot を活用していただくことで、普段の業務を飛躍的に効率化するとともに、お客様対応などの時間を増やし、業務時間をより有効的にご活用できると考えております」と本セッションを締め括りました。

Responsible AI と Customer Copyright Commitment

最後のセッションでは、マイクロソフトの中島が、AI サービスを安心してお客様に使っていただくための取り組みについて紹介しました。

責任ある AI の開発と利用

AI によるサービスは、業務効率化など人の負担を大幅に軽減してくれる一方、フェイク画像が不適切に利用されてしまうなど、不適切利用の課題もあります。テクノロジーを開発する事業者は大きな責任があると考え、マイクロソフトでは責任ある AI の開発と利用を宣言しています。2016 年には、サティア・ナデラが責任ある AI の取り組みについての方向性を発表。毎年少しずつ進化を重ねています。

マイクロソフトには、「責任ある AI における 6 つの基本原則」が用意されていますが、微妙な解釈のズレがあり、原則だけでは、実際の開発に落とし込むことが難しいと中島は話します。「AI 開発をするエンジニア、AI 製品を取り扱う社員がそれぞれの職責に応じて AI 原則を具体的に実施できるように、『ポリシーと基準』を定めています。さらに、定期的な社内トレーニングや、意識をしなくても自然と実践できるような社内ツールを作成し、それに対してテストを重ねています。日々内容をアップデートするガバナンスフレームワークを日々回しています」(中島)

次に、中島はマイクロソフトが Web サイト上で公開している Transparency Documents についてご紹介。責任ある AI 原則のひとつである「透明性」に関するツールで、Microsoft の AI テクノロジーを活用するときに避けるべきリスクなどを公開しています。「Microsoft 自身の透明性を高める目的に加え、皆さんに共有し、フィードバックをいただくことで、さらに改良していくエコシステムを作ることも大きな目標」(中島)

続いて、中島はマイクロソフトの AI 保証プログラムについて紹介しました。AI 保証プログラムは、リーガルレギュラトリーコンプライアンスについて、マイクロソフトの学びを共有するものです。「法規制対応に関してマイクロソフトもお客様をサポートしますという心意気のようなものと捉えていただければ」(中島)

Copilot によるアウトプットの権利の所在

最後に、中島は Microsoft の AI とデータについての方針について触れました。生成 AI からのアウトプットはお客様のものであり、Microsoft が権利を主張しないこと、インプットやアウトプットを AI モデルの基盤 AI モデルの学習には使用しないと話します。これは、Microsoft クラウドサービスの高度なコンプライアンス セキュリティ制御の生成 AI についても適用されます。

また、中島は 2023 年 9 月に発表した「Copilot Copyright Commitment (CCC)」についても言及。ユーザーやクリエイターが持つ以下の懸念について、製品を提供している Microsoft が積極的に解決、責任を負うのが適当との解釈を示しました。「アウトプットを使うことで、第三者の権利を侵害するのではないか」「自分の大切な作品が生成 AI によって権利を侵害されるのではないか」。

Copilot には、著作権を尊重するためのさまざまな安全装置を組み込んでいます。また、Copilot サービスそのものが権利を侵害している、もしくは Copilot のアウトプットが誰かの権利を侵害している、それらを理由に、お客様が第三者から訴えられた場合、一定の条件を満たしていれば、マイクロソフトがお客様を防御すること、万が一賠償金を支払うというようなことになった場合には、マイクロソフトがその金額を支払うことを説明しました。

ただし、これからの防御の対象となるには、以下の 3 つの条件を満たしていることが必要です。

1)組み込まれているコンテンツフィルターやメタプロンプトの制限など、権利侵害を防ぐためのシステムを無効化したり、回避したり妨害しないこと
2)アウトプットの利用時、必要に応じて変更を加えても良いが、誰かの権利を侵害するような利用はしない
3)インプットには、使用してはいけないデータを使わない。
※Azure Open AI は対象外ですが、12 月 1 日から Azure オープン AI も CCC の対象とするということを発表しました(一定の条件を満たす必要があります)。

中島は、「機能面でも契約面でも、生成 AI のサービスは日々改良を重ねています。今後も更なる改良のため、ぜひ皆様にご利用いただいて、フィードバックをいただければと思っております」と本セッションを締め括りました。

セミナー終了後は、参加者、登壇者が参加する懇親会を開催

セミナー終了後には参加者、講演者が交流する懇親会が行われ、参加者と登壇者が意見を交わしました。登壇者を囲んでの談笑や、Surface のデモ機を使用した説明が行われるなど、一体感のある交流の場となりました。

オンデマンド配信

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