_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発企業XDataグループ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の開発を指揮しつつ、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。業務の効率化、コスト削減、顧客対応の改善などです。しかし、コンプライアンスに関しては、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ため、多くの企業は依然として慎重な姿勢を崩していません。2025年初頭に実施された調査によると、実際にAIを業務に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。実際に導入しているかどうかも疑わしい状況です。規制の変化に追いつく必要性は依然として高く、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**------------------------------------------まず最も重要な点は、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。多くの場合、灰色の領域に入る判断を下す必要があります。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒ではありません。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は膨大なデータを高速で処理し、異常を検知す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。さらに重要なのは、微妙なニュアンスを理解するのが苦手だという点です。人間のコンプライアンス担当者は、顧客の行動が異常であっても無害であると判断できる場合を見抜くことができます。一方、AIは文脈を考慮せず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、多くの人は広い視野で判断できる人間の能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がリアルタイムで何千もの取引を分析できる能力は、手作業のチームには到底かなわないものです。したがって、効率性の面では、AIは大きな支援ツールとなり得ます。作業負荷を軽減し、人間のスタッフがより戦略的で微妙な判断に集中できるようになるからです。しかし、コンプライアンスは単にスピードだけで勝負できる分野ではありません。AIシステム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。これらはすべて、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モデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引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、自然と慎重な姿勢が生まれます。コンプライアンスリーダーは、迅速な監視のメリットと規制罰則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躊躇し続けるでしょう。**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、多くの人が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活動のフラグ付け、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ときに、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。ただし、そのようなモデルを実現するためには、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重要です。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールが求められています。**「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でしょう。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです。実務を行う側から管理者へと移行し、AIの判断を二重に確認しながら、機械がまだ苦手とする灰色の領域を扱うことになるでしょう。コンプライアンスの本質は人間の仕事です。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。したがって、私の確信は、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方向に進むだろうということです。
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ソフトウェア開発企業XDataグループ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の開発を指揮しつつ、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。業務の効率化、コスト削減、顧客対応の改善などです。しかし、コンプライアンスに関しては、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ため、多くの企業は依然として慎重な姿勢を崩していません。
2025年初頭に実施された調査によると、実際にAIを業務に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。実際に導入しているかどうかも疑わしい状況です。
規制の変化に追いつく必要性は依然として高く、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
まず最も重要な点は、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。多くの場合、灰色の領域に入る判断を下す必要があります。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒ではありません。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は膨大なデータを高速で処理し、異常を検知す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。さらに重要なのは、微妙なニュアンスを理解するのが苦手だという点です。人間のコンプライアンス担当者は、顧客の行動が異常であっても無害であると判断できる場合を見抜くことができます。一方、AIは文脈を考慮せず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、多くの人は広い視野で判断できる人間の能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がリアルタイムで何千もの取引を分析できる能力は、手作業のチームには到底かなわないものです。したがって、効率性の面では、AIは大きな支援ツールとなり得ます。作業負荷を軽減し、人間のスタッフがより戦略的で微妙な判断に集中できるようになるからです。
しかし、コンプライアンスは単にスピードだけで勝負できる分野ではありません。AIシステム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。これらはすべて、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モデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引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、自然と慎重な姿勢が生まれます。コンプライアンスリーダーは、迅速な監視のメリットと規制罰則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躊躇し続けるでしょう。
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、多くの人が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活動のフラグ付け、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ときに、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。
ただし、そのようなモデルを実現するためには、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重要です。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールが求められています。
「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でしょう。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです。実務を行う側から管理者へと移行し、AIの判断を二重に確認しながら、機械がまだ苦手とする灰色の領域を扱うことになるでしょう。
コンプライアンスの本質は人間の仕事です。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。
したがって、私の確信は、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方向に進むだろうということです。