トム・パジェット氏は、大手グローバル銀行や金融サービス組織にサービスを提供するSmarshエンタープライズ事業の社長である。
AI技術が指数関数的なペースで進化する中、多くの業界で生産性が飛躍的に向上すると私は予想している。
しかし舞台裏では、多くの経営者が重要なジレンマと格闘していることを私は目の当たりにしてきた。それは「物事を壊す」ことなく、いかに迅速に行動するかということだ。エージェントAIシステム（人間の直接介入なしに自律的に行動し、意思決定を行う能力を持つシステム）は、計り知れない機会を提供すると同時に、前例のないリスクももたらす。
金銭的損失、プライバシー侵害、業務の混乱は、氷山の一角に過ぎない。
職場でのエージェントAI使用の例が見られるようになっている。ソフトウェア企業Pegasystems Inc.（Pega）とYouGovが共同で実施した調査を考えてみよう。この2社は「業務にデジタルサービスを利用する米国と英国の2100人以上の就労者」を調査し、58%が「すでに今日AIエージェントを使用している」ことを発見した。さらに、2025年に私の会社が委託した調査では、英国の金融サービスと保険業界で働く2000人の従業員を対象に調査を行い、43%が顧客とのコミュニケーションにAIエージェントを導入し、22%が投資業務にAIを使用していることが分かった。
この導入の加速は重要な疑問を投げかける：自律システムが有害な決定を下した場合、何が起こるのか？AIが「暴走」した場合、誰が責任を負うのか？
課題のパンドラの箱
これらの疑問は理論上のものではない。ブライアント大学の研究者ジャンルカ・ブレロ氏や、AIの倫理的リスクに焦点を当てたコンサルティング会社を運営するリード・ブラックマン氏など、多くの専門家がエージェントAIの倫理的リスクについて警告を発している。ブラックマン氏は2023年のハーバード・ビジネス・レビューの記事で「倫理的悪夢の課題」という言葉を生み出した。この言葉は、「デジタル技術を活用する組織は、人々やブランドを傷つける前に倫理的悪夢に対処する必要がある」という彼の考えを指している。
「倫理的悪夢の課題」という言葉は警戒心を煽るように聞こえるかもしれないが、私はそれが正当化されると考えている。エージェントAIは、何十年にもわたるリソース制約、技術的負債、従業員の燃え尽き症候群を解決できる一方で、パンドラの箱を開けることにもなりかねない。
AIが誤った方向に進む可能性は多くある。モデルが誤った金融アドバイスを生成したり、取引アルゴリズムがフラッシュクラッシュを引き起こしたり、チャットボットが不注意に機密情報を漏洩したりする可能性がある。カーネギーメロン大学の実験では、「既存のAIエージェントが一般的なオフィス業務に日常的に失敗している」ことが判明した。
エージェントAIの欠陥のある導入が一度あれば、長年の進歩と信頼が消し去られる可能性がある。金融サービス部門はここで貴重な教訓を提供している。世界で最も厳しく規制されている産業の一つとして、コンプライアンス、ガバナンス、倫理は後付けではなく、日常業務に組み込まれている。
グローバルな金融機関と提携してAIエージェントの設計と導入を行ってきた経験から、イノベーションと説明責任のバランスを取ることの重要性、そしてこの技術がもたらす機会と落とし穴の両方を直接目にしてきた。金融機関やその他の組織がAIを単なる魅力的なツールとしてではなく、安全対策を必要とする中核的なビジネス能力として捉えることが重要だ。
AIの成功の3つのT：現代的AIフレームワーク
成功と失敗の違いは、私が「3つのT」と呼ぶ現代的AIフレームワークにかかっていることが多い。
透明性（Transparency）
すべてのAIの決定と行動の詳細なログは、単なる技術的要件ではなく、リスク管理の基本である。
これらの「ブラックボックス」記録により、結果を追跡し、失敗を調査し、説明責任を維持することが可能になる。これは規制上の要求に応えるために特に重要だ。
テスト（Testing）
大規模に展開する前に、管理された環境での厳格な概念実証テストが不可欠である。
テストは脆弱性を明らかにし、境界を設定し、小さな不具合が危機に発展するのを防ぐ。AIのための規制サンドボックスにより、金融企業はリスクの低い環境で実験することができる—これは他の産業も見習うべきモデルだ。
信頼（Trust）
AIガバナンスに対する組織の信頼は、私の経験では、成功した実装における成否を分ける要因である。
CNBCの記事で述べられているように、2023年のUKGによる調査では、「従業員の75%が、自社がこの技術をどのように使用しているかについてより透明性があれば、AIにもっと興奮するだろう」と回答している。さらに、2025年に私の会社が委託した調査では、調査対象となった英国の金融業界の従業員の31%が、自社がAIエージェントに規制義務を遵守または適用する能力に疑問を持ち、29%がAIエージェントを使用する際に機密情報がどこに行き着くか分からないことを懸念していることが明らかになった。
従業員の信頼と教育がなければ、企業はAIの非準拠使用のリスクを抱えることになる—これは企業の失敗を引き起こす可能性のある見落としだ。従業員にAIの可能性と限界の両方を理解させるための研修は、技術自体を構築することと同じくらい重要である。
規制に対するヘッジ戦略
コンプライアンス、リスク、法務の専門家の軍団を持つ金融サービス企業でさえまだこれを正しく行おうとしているなら、他の企業にはどのような希望があるのだろうか？
答え：希望はあるが、リーダーは賢明であり続け、賭けをヘッジしなければならない。
AI規制は断片的で進化している。
米国では、全米州議会会議によると、「50州すべて、プエルトリコ、バージン諸島、ワシントンD.C.が」2025年の立法会期中にAIに関する法案を提出している。州によってAI規制へのアプローチは異なる。
一方、欧州連合のAI法は、欧州委員会のウェブサイトによると、「AIの将来を見据えた定義とリスクベースのアプローチに基づいて、すべてのEU諸国で統一的な枠組み」を使用している。
英国では、金融行為監督機構（FCA）が「AIライブテスト」を試験的に実施しており、これを「企業とFCAが一緒にAIシステムを保証する方法を探求するための実践的で協力的な方法」と説明している。
日本の「AI推進法」もAI規制の一例である。国際法曹協会が指摘するように、「AI推進法の特徴的な点は、その非拘束的な性格にある。これは強制力のある権利や義務を創出するものではなく、ソフトロー手段として機能する」。
多国籍企業にとって、このパッチワークは特に困難である。ある管轄区域で遵守するアプローチが、別の管轄区域では不十分かもしれない。だからこそ、私は組織に最も厳しい共通分母に備えるよう助言している—彼らが事業を展開するどこでも規制の精査に耐えられるほど堅牢なフレームワークを構築することだ。
賢明に行動し、今行動せよ
エージェントAIの未来には計り知れない可能性があるが、それはリーダーが課題に正面から取り組む準備ができている場合に限る。
イノベーションと透明性、厳格なテスト、組織の信頼のバランスを取る企業は、この分野で信頼される革新者としてリードする立場にある。彼らはコンプライアンスを競争上の優位性に変え、スピードと責任の両方を重視する環境において業界の先駆者として自らを位置づけることができるだろう。
これらの安全対策を怠る企業は、法的な問題、評判の損害、あるいはさらに悪い結果を招くリスクがある。
AI革命の勝者は、今行動するが賢明に行動する企業—エージェントAIを危険ではなく進歩の担い手に変える企業—となるだろう。
