_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発会社XData Groupの創設者兼最高経営責任者（CEO）です。彼は銀行業界におけるAIの開発を指揮しながら、投資家関係を管理し、事業の拡大を促進しています。また、英国を拠点とするRegTechスタートアップのComplyControlの創設者でもあります。_* * ***トップフィンテックニュースやイベントを発見しよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの幹部が読んでいます*** * *世界中の銀行やフィンテック企業は、さまざまな方法で人工知能を活用しようと模索しています。業務の迅速化、コスト削減、顧客対応の改善などです。しかし、金融の中でも最も要求が厳しく時間のかかる部分の一つであるコンプライアンスに関しては、多くの企業がまだ手を付けていません。2025年初頭に行われた調査によると、実際にAIを完全に導入している企業はごくわずか（2%未満）です。多くの企業は、まだ探索や導入の初期段階にとどまっています。もし導入しているとしても、です。規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として高く、ますます高まっています。では、なぜAIが大きな助けとなる可能性があるにもかかわらず、コンプライアンスは遅れているのでしょうか？その理由を考えてみましょう。**人間の目による判断は今も重要**------------------------------------------まず最も重要なことは、コンプライアンスは単なるチェックリストの遵守だけではないということです。判断を下す場面では、多くの場合グレーゾーンが存在します。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒つかないことが多いのです。規制は国や地域によって異なり、それらの解釈も一筋縄ではいきません。AIはデータを高速で処理し、異常を見つけるのに優れています。しかし、事前に設定されたパターンに基づいて疑わしい取引をフラグ付けできても、その「理由」を明確に説明できるわけではありません。さらに、微妙なニュアンスを理解するのは苦手です。人間のコンプライアンス担当者は、クライアントの行動が異常でも害がないと判断できる場合を見抜くことができます。一方、AIは文脈なしに単に警告を発する可能性が高いのです。このため、コンプライアンスのリーダーたちはAIに全面的に任せることに慎重です。機械は確かに役立ちますが、多くの人はやはり人間の広い視野と判断力を信頼したいと考えています。**効率性と規制・評判リスクのバランス**------------------------------------------AIはリアルタイムで何千もの取引を分析できる能力を持ち、手作業では到底追いつかないスピードです。したがって、効率化の面では非常に有効な支援ツールとなり得ます。人間のスタッフはより戦略的で微妙な作業に集中できるからです。しかし、コンプライアンスはスピードだけが勝負ではありません。AIが誤った判断を下した場合、罰金や評判の損失、規制当局の監視強化につながる可能性があります。これらは企業にとって非常に有害であり、場合によっては破壊的です。だからこそ、多くの企業がこうしたリスクを避けたいと考えるのも自然です。また、多くの規制当局も、AIを用いた意思決定においては誰かが責任を持つ必要があると認めています。AIモデルが誤って正当な取引をブロックしたり、不正を見逃したりした場合、その責任は最終的に企業にあります。そして、その責任を負うのは人間のコンプライアンス担当者です。これにより、慎重さが生まれます。コンプライアンスリーダーは、監視の迅速化のメリットと規制違反のリスクを天秤にかけなければなりません。AIシステムがより説明可能で透明性の高いものにならない限り、多くの企業は自律的な意思決定を任せることに消極的であり続けるでしょう。**責任あるAI導入のための道筋**--------------------------------------------上記のすべてから得られる非常に重要な教訓は、コンプライアンスリーダーの躊躇はAIに反対しているわけではないということです。実際、多くはAIの将来の役割に楽観的です。重要なのは、正しい進め方を見つけることです。私の考えでは、最も自然で有望な方法はハイブリッドモデルの採用です。人間とAIの協力体制で、AIは取引のスキャンや異常のフラグ付け、レポート作成などの重労働を担います。そして、最終的な結果が出たら、人間がそれをレビューし、AIの判断の背景を解釈し、最終決定を下すのです。このモデルを実現するためには、企業はAIシステムの説明性を確保する必要があります。コンプライアンスはリスクの検出だけでなく、公平な判断を証明することも求められます。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールがより必要とされています。**「人対機械」ではなく、共に働く未来へ**--------------------------------------------現実的に考えて、AIがコンプライアンス担当者を不要にすることはないと思います。むしろ、彼らの役割は変わるでしょう。実務者から管理者へと移行し、チェック作業はAIに任せ、AIの判断を二重に確認しながら、微妙な判断が必要な場面に対応する形になるでしょう。コンプライアンスの本質は人間のビジネスです。AIはコンプライアンスチームをより迅速かつ効果的にしますが、その背後にある道徳的・規制的責任を担うことはできません。だからこそ、私は確信しています。今後のコンプライアンスは「人対機械」ではなく、「人と機械の協働」により、金融システムの安全性と公正性を維持していくものになると。
AIコンプライアンスのジレンマ：信頼は依然として人間に属する
ロマン・エロシュヴィリは、B2Bソフトウェア開発会社XData Groupの創設者兼最高経営責任者（CEO）です。彼は銀行業界におけるAIの開発を指揮しながら、投資家関係を管理し、事業の拡大を促進しています。また、英国を拠点とするRegTechスタートアップのComplyControlの創設者でもあります。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの幹部が読んでいます
世界中の銀行やフィンテック企業は、さまざまな方法で人工知能を活用しようと模索しています。業務の迅速化、コスト削減、顧客対応の改善などです。しかし、金融の中でも最も要求が厳しく時間のかかる部分の一つであるコンプライアンスに関しては、多くの企業がまだ手を付けていません。
2025年初頭に行われた調査によると、実際にAIを完全に導入している企業はごくわずか（2%未満）です。多くの企業は、まだ探索や導入の初期段階にとどまっています。もし導入しているとしても、です。
規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として高く、ますます高まっています。では、なぜAIが大きな助けとなる可能性があるにもかかわらず、コンプライアンスは遅れているのでしょうか？
その理由を考えてみましょう。
人間の目による判断は今も重要
まず最も重要なことは、コンプライアンスは単なるチェックリストの遵守だけではないということです。判断を下す場面では、多くの場合グレーゾーンが存在します。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒つかないことが多いのです。規制は国や地域によって異なり、それらの解釈も一筋縄ではいきません。
AIはデータを高速で処理し、異常を見つけるのに優れています。しかし、事前に設定されたパターンに基づいて疑わしい取引をフラグ付けできても、その「理由」を明確に説明できるわけではありません。さらに、微妙なニュアンスを理解するのは苦手です。人間のコンプライアンス担当者は、クライアントの行動が異常でも害がないと判断できる場合を見抜くことができます。一方、AIは文脈なしに単に警告を発する可能性が高いのです。
このため、コンプライアンスのリーダーたちはAIに全面的に任せることに慎重です。機械は確かに役立ちますが、多くの人はやはり人間の広い視野と判断力を信頼したいと考えています。
効率性と規制・評判リスクのバランス
AIはリアルタイムで何千もの取引を分析できる能力を持ち、手作業では到底追いつかないスピードです。したがって、効率化の面では非常に有効な支援ツールとなり得ます。人間のスタッフはより戦略的で微妙な作業に集中できるからです。
しかし、コンプライアンスはスピードだけが勝負ではありません。AIが誤った判断を下した場合、罰金や評判の損失、規制当局の監視強化につながる可能性があります。これらは企業にとって非常に有害であり、場合によっては破壊的です。だからこそ、多くの企業がこうしたリスクを避けたいと考えるのも自然です。
また、多くの規制当局も、AIを用いた意思決定においては誰かが責任を持つ必要があると認めています。AIモデルが誤って正当な取引をブロックしたり、不正を見逃したりした場合、その責任は最終的に企業にあります。そして、その責任を負うのは人間のコンプライアンス担当者です。
これにより、慎重さが生まれます。コンプライアンスリーダーは、監視の迅速化のメリットと規制違反のリスクを天秤にかけなければなりません。AIシステムがより説明可能で透明性の高いものにならない限り、多くの企業は自律的な意思決定を任せることに消極的であり続けるでしょう。
責任あるAI導入のための道筋
上記のすべてから得られる非常に重要な教訓は、コンプライアンスリーダーの躊躇はAIに反対しているわけではないということです。実際、多くはAIの将来の役割に楽観的です。重要なのは、正しい進め方を見つけることです。
私の考えでは、最も自然で有望な方法はハイブリッドモデルの採用です。人間とAIの協力体制で、AIは取引のスキャンや異常のフラグ付け、レポート作成などの重労働を担います。そして、最終的な結果が出たら、人間がそれをレビューし、AIの判断の背景を解釈し、最終決定を下すのです。
このモデルを実現するためには、企業はAIシステムの説明性を確保する必要があります。コンプライアンスはリスクの検出だけでなく、公平な判断を証明することも求められます。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールがより必要とされています。
「人対機械」ではなく、共に働く未来へ
現実的に考えて、AIがコンプライアンス担当者を不要にすることはないと思います。むしろ、彼らの役割は変わるでしょう。実務者から管理者へと移行し、チェック作業はAIに任せ、AIの判断を二重に確認しながら、微妙な判断が必要な場面に対応する形になるでしょう。
コンプライアンスの本質は人間のビジネスです。AIはコンプライアンスチームをより迅速かつ効果的にしますが、その背後にある道徳的・規制的責任を担うことはできません。
だからこそ、私は確信しています。今後のコンプライアンスは「人対機械」ではなく、「人と機械の協働」により、金融システムの安全性と公正性を維持していくものになると。