AIの進歩と普及が加速する中、今後10年で産業やビジネスモデルは大きく変革される見込みです。さまざまなダイナミクスが作用しており、多くの組織の機敏さを超えるAIの能力がその一例です。特に、多くの金融機関はクラウド移行を通じてレガシーコアインフラの近代化を進めているため、なおさらです。もちろん、多くの金融機関にとって最初のステップは、顧客サポートチャットボットなど、レガシーシステムからほぼ完全に抽象化されたAIのユースケースを開発することです。コンタクトセンターの仕組みを見ると、これは非常にわかりやすい出発点です。顧客はウェブサイトを訪問したり、サポート番号に電話したり、メールを送ったりして問題を伝えます。これらのやり取りはすべてクラウドソリューションにルーティングでき、APIを通じて顧客関係管理（CRM）システムなどの内部データリポジトリに接続されます。コンタクトセンターのユースケースは、金融サービス企業にとって最も採用しやすいAIソリューションですが、他にも従業員がより高付加価値のタスクに集中できるようにするクイックウィンがあります。特に、AIの理解と活用が進むにつれて、これらの取り組みは重要性を増しています。**顧客と従業員のためのクイックウィン**クラウドを通じて提供されるサービスやアプリケーションが増える中、顧客もAIによる強化と効率化の恩恵を受けられます。多くの金融商品にはアプリ内AIアシスタントが搭載されており、顧客は自然言語でのやり取りを通じてアクセス性を向上させています。これにより、ユーザーエクスペリエンス（UI）とユーザーエクスペリエンス（UX）の両面で明らかな改善がもたらされます。同様に、これらのアシスタントは内部のワークフローも強化します。銀行の専門家は情報の検索、発見、抽出、要約を行えるほか、既存のコンテンツからレポートなどの新しいコンテンツを作成することも可能です。これにより、すべての業務部門の従業員がよりデータ駆動型となり、AIツールなしでは手の届かなかった洞察を得ながらワークフローを改善できます。例えば、支払いの例を考えてみましょう。銀行や決済事業者は膨大で複雑な支払いデータを扱いますが、このデータを分析し、自然言語で洞察を引き出す能力は非常に有用です。もう一つの例は、貿易金融のような複雑な分野の研修です。この分野は、経験豊富なスタッフが退職や異動を迎える中で、重要な人材不足に直面しています。内部AIアシスタントを活用すれば、新しいチームメンバーはプロセスやワークフローに関する質問をセルフサービスで解決でき、習得速度が格段に向上します。その結果、銀行の従業員は膨大なドキュメントを読み漁る必要がなくなります。技術チーム、例えば開発者にとっても、AIツールは非常に価値があります。コード補完アシスタントは開発者のスピードを向上させ、ソフトウェア開発のライフサイクルを加速させ、新しいアップデートや機能の迅速な提供を可能にします。もちろん、すべての従業員が技術チームほどAIツールに熟練しているわけではありませんが、金融機関の技術リーダーは、さまざまなビジネス部門やチーム向けにカスタムのスキルアップロードマップを推進する必要があります。**金融サービス組織への重要な投資**金融サービスにおける最大のAI効率化は、すべてのセクターと機能の専門家にとって時間のかかる低付加価値作業の自動化に関係しています。生成AIは、近年の採用と統合の原動力となっており、ユースケースは文字起こしや翻訳、紙ベースのドキュメントのデジタル化など多岐にわたります。例えば、融資チームは、大量の複雑なローン書類をデジタル化し、クエリを行い、管理し、下流のアプリケーションがこのデータを活用できるようにすることが、変革的です。新興技術と高度な能力が形になりつつある中、既存の投資も恩恵を受けます。例えば、AIエージェントの登場により、エージェントが生成AIツールに接続できるようになり、新たなイノベーションの道が開かれています。AIエージェントを強化したチャットボットは、異なる大規模言語モデル（LLM）や承認された外部ソースに接続して、高度な知識やデータの検索・発見を提供します。エージェントとLLMが相互に通信できる新しいプロトコルも、AIの可能性を拡大しています。登場した主要なプロトコルは、エージェント間通信（A2A）とモデルコンテキストプロトコル（MCP）です。A2Aプロトコルは、エージェント同士が自律的に通信・協力できる仕組みで、より広範でダイナミックなAIシステムの構築を促進します。MCPは、LLMがAPIや外部データベース、エージェントなどの他のツールやシステムにアクセスできるようにするフレームワークです。完全なエージェントシステムの構築に向けて、これらのプロトコルへの投資は不可欠です。AIエージェント、API、外部データソース間の新しく安全な通信手段を解放することで、AI主導のイノベーションとコラボレーションが加速します。金融サービスにとって、これはエキサイティングな時代です。AIは内部ユースケースの生産性向上に貢献し、貸付から資本市場までエコシステム全体の製品やサービスを強化しています。すべての金融サービス分野はデータに富んでおり、そのデータこそがAIを動かす燃料です。これにより、AIを専門とし、金融サービスを高度な技術で強化するフィンテックやテクノロジーパートナーの数が爆発的に増加しています。業界の最大の障壁はレガシー技術ですが、これらのパートナーとの協力とクラウドサービスの採用により、機敏性が向上し、金融機関がAIの全力を活用できるようになっています。
金融サービスにおけるAIの未来
AIの進歩と普及が加速する中、今後10年で産業やビジネスモデルは大きく変革される見込みです。さまざまなダイナミクスが作用しており、多くの組織の機敏さを超えるAIの能力がその一例です。特に、多くの金融機関はクラウド移行を通じてレガシーコアインフラの近代化を進めているため、なおさらです。
もちろん、多くの金融機関にとって最初のステップは、顧客サポートチャットボットなど、レガシーシステムからほぼ完全に抽象化されたAIのユースケースを開発することです。コンタクトセンターの仕組みを見ると、これは非常にわかりやすい出発点です。顧客はウェブサイトを訪問したり、サポート番号に電話したり、メールを送ったりして問題を伝えます。これらのやり取りはすべてクラウドソリューションにルーティングでき、APIを通じて顧客関係管理（CRM）システムなどの内部データリポジトリに接続されます。
コンタクトセンターのユースケースは、金融サービス企業にとって最も採用しやすいAIソリューションですが、他にも従業員がより高付加価値のタスクに集中できるようにするクイックウィンがあります。特に、AIの理解と活用が進むにつれて、これらの取り組みは重要性を増しています。
顧客と従業員のためのクイックウィン
クラウドを通じて提供されるサービスやアプリケーションが増える中、顧客もAIによる強化と効率化の恩恵を受けられます。多くの金融商品にはアプリ内AIアシスタントが搭載されており、顧客は自然言語でのやり取りを通じてアクセス性を向上させています。これにより、ユーザーエクスペリエンス（UI）とユーザーエクスペリエンス（UX）の両面で明らかな改善がもたらされます。
同様に、これらのアシスタントは内部のワークフローも強化します。銀行の専門家は情報の検索、発見、抽出、要約を行えるほか、既存のコンテンツからレポートなどの新しいコンテンツを作成することも可能です。これにより、すべての業務部門の従業員がよりデータ駆動型となり、AIツールなしでは手の届かなかった洞察を得ながらワークフローを改善できます。
例えば、支払いの例を考えてみましょう。銀行や決済事業者は膨大で複雑な支払いデータを扱いますが、このデータを分析し、自然言語で洞察を引き出す能力は非常に有用です。
もう一つの例は、貿易金融のような複雑な分野の研修です。この分野は、経験豊富なスタッフが退職や異動を迎える中で、重要な人材不足に直面しています。内部AIアシスタントを活用すれば、新しいチームメンバーはプロセスやワークフローに関する質問をセルフサービスで解決でき、習得速度が格段に向上します。その結果、銀行の従業員は膨大なドキュメントを読み漁る必要がなくなります。
技術チーム、例えば開発者にとっても、AIツールは非常に価値があります。コード補完アシスタントは開発者のスピードを向上させ、ソフトウェア開発のライフサイクルを加速させ、新しいアップデートや機能の迅速な提供を可能にします。もちろん、すべての従業員が技術チームほどAIツールに熟練しているわけではありませんが、金融機関の技術リーダーは、さまざまなビジネス部門やチーム向けにカスタムのスキルアップロードマップを推進する必要があります。
金融サービス組織への重要な投資
金融サービスにおける最大のAI効率化は、すべてのセクターと機能の専門家にとって時間のかかる低付加価値作業の自動化に関係しています。生成AIは、近年の採用と統合の原動力となっており、ユースケースは文字起こしや翻訳、紙ベースのドキュメントのデジタル化など多岐にわたります。例えば、融資チームは、大量の複雑なローン書類をデジタル化し、クエリを行い、管理し、下流のアプリケーションがこのデータを活用できるようにすることが、変革的です。
新興技術と高度な能力が形になりつつある中、既存の投資も恩恵を受けます。例えば、AIエージェントの登場により、エージェントが生成AIツールに接続できるようになり、新たなイノベーションの道が開かれています。AIエージェントを強化したチャットボットは、異なる大規模言語モデル（LLM）や承認された外部ソースに接続して、高度な知識やデータの検索・発見を提供します。
エージェントとLLMが相互に通信できる新しいプロトコルも、AIの可能性を拡大しています。登場した主要なプロトコルは、エージェント間通信（A2A）とモデルコンテキストプロトコル（MCP）です。A2Aプロトコルは、エージェント同士が自律的に通信・協力できる仕組みで、より広範でダイナミックなAIシステムの構築を促進します。MCPは、LLMがAPIや外部データベース、エージェントなどの他のツールやシステムにアクセスできるようにするフレームワークです。
完全なエージェントシステムの構築に向けて、これらのプロトコルへの投資は不可欠です。AIエージェント、API、外部データソース間の新しく安全な通信手段を解放することで、AI主導のイノベーションとコラボレーションが加速します。
金融サービスにとって、これはエキサイティングな時代です。AIは内部ユースケースの生産性向上に貢献し、貸付から資本市場までエコシステム全体の製品やサービスを強化しています。
すべての金融サービス分野はデータに富んでおり、そのデータこそがAIを動かす燃料です。これにより、AIを専門とし、金融サービスを高度な技術で強化するフィンテックやテクノロジーパートナーの数が爆発的に増加しています。業界の最大の障壁はレガシー技術ですが、これらのパートナーとの協力とクラウドサービスの採用により、機敏性が向上し、金融機関がAIの全力を活用できるようになっています。