一般の人々がチャットボットの会話能力に魅了されている一方で、マッキンゼー・アンド・カンパニーの新しいレポートによれば、世界の銀行業界はひそかにより深遠な変革の時代に近づいている：エージェント型AIの時代だ。
このレポートによると、銀行セクターは広範な実験の段階から、自律型エージェント（最小限の人間の介入で計画を立て、複数ステップのワークフローを実行し、ツールを使用できるシステム）によって定義されるパラダイムシフトへと移行している。この移行は「誇大宣伝」から「精密さ」への転換を表している。もはや詩を書くことができる機械の目新しさではなく、元帳を自律的に照合したり住宅ローンを移行したりできるシステムの有用性が重要なのだ。
しかし、この技術的飛躍には厳しい警告が伴う。マッキンゼーは、エージェント型AIが銀行のユニットコストを15〜20％削減する可能性がある一方で、銀行がビジネスモデルの適応に失敗した場合、2030年までに世界で最大1700億ドルの利益が失われる恐れがあると予測している。
金融機関が理論的可能性と本番環境での展開のギャップをどのように埋めているかを理解するため、私はAnthropicの金融サービス責任者ジョナサン・ペロシ氏、Amazon Web Servicesの金融サービスマネージングディレクターのスコット・マリンズ氏、そしてHorizonXのCEOでマッキンゼーのシニアアドバイザー、元HSBCのグローバルイノベーション責任者であるスティーブ・スアレス氏に話を聞いた。
2026年の信頼の地平線
長年にわたり、銀行業界におけるAIの採用は信頼のギャップによって抑制されてきた。規制産業において、事実を誤って生成するモデルは重大な責任問題となる。ペロシ氏は、評価フレームワークの進化により、このギャップが急速に縮まっていると主張する。
「1年前、[研究者たち]が確認したとき、10個の事実のうち8個が正しかったかもしれません」とペロシ氏は述べた。「今では100個中99個が正確になっています」
ペロシ氏は2026年を業界が心理的・統計的な転換点に達する年として特定している。彼は自動運転車の採用に例えている。乗客が無人車を信頼するためにデータが必要なように、銀行家もエージェントを信頼するためにデータが必要なのだ。
「80％から99％の精度への向上は、銀行でない限り印象的です」とスアレス氏は述べ、さらに「1％のエラーでも、システムは1万件のうち100件の残高を誤報告します。金融におけるAIはほぼゼロのミスを目指さなければなりません」と付け加えた。
AIツーリズムを超えて
技術が成熟するにつれて、業界の実装アプローチもそれに伴い成熟している。マリンズ氏は、銀行がAIツーリズム（単にイノベーションを行っていると主張するためだけにパイロットプロジェクトを実施すること）から脱却しつつあると観察している。
「あなたが達成しようとしていることが単に『人工知能の実験をしたい』というだけなら、それは真のビジネス成果ではありません」とマリンズ氏は述べた。「人々が最も価値を見出しているのは、非常に具体的なビジネス成果を念頭に置いている場合です」
この「すごい」から「どうやって」へのシフトは、銀行をペロシ氏が「地味なもの」と呼ぶものへと駆り立てている。最も影響力のある即時のユースケースは派手なチャットボットではなく、ミドルオフィスとバックオフィスにおける深い業務改善なのだ。
「地味な」革命
エージェント型AIの最も重要な応用の一つは、業界の老朽化したインフラを近代化することだ。多くの金融機関は、数十年前に書かれたCOBOLベースのシステムにまだ依存している。
「これらの機関は40年、30年前のレガシーコード上に構築されており、正直なところ、もはや誰もコーディング方法を知らないのです」とペロシ氏は述べた。
彼はAnthropicのモデルが現在このレガシーコードを成功裏に近代化していると指摘し、何百万行もの古いプログラミングを効果的に読み取り、現代の言語にリファクタリングしている。
同様に、KYCのようなコンプライアンスワークフローも、人間主体のプロセスからエージェント主導の自動化へと移行している。マリンズ氏はコンプライアンス報告とリスク管理を、エージェントが手動介入を大幅に削減しながら精度を向上させることができる分野として挙げている。
しかし、これらのエージェントを統合するには、マリンズ氏が「飛行中に飛行機を修理する」と表現した現実をナビゲートする必要がある。銀行はコアシステムをアップグレードするために停止することはできない；彼らはAIエージェントをライブの重要なミッションを持つ環境に統合しなければならない。
破壊的脅威：ショッピングエージェント
銀行が内部効率に焦点を当てる一方で、マッキンゼーのレポートは重要な外部脅威を強調している：ショッピングエージェントの台頭だ。
歴史的に、銀行は顧客の惰性から利益を得てきた。消費者が最高の利回りを見つけるために常に口座を切り替えるのは単に難しすぎたのだ。エージェント型AIはその摩擦を取り除く態勢にある。マッキンゼーは、消費者向けAIエージェントがまもなく金利を自律的に監視し、最高水準の口座に預金を移動できるようになると予測している。
当座預金残高のわずか5〜10％がこれらのエージェントによって高利回りの口座に移行するだけで、業界の預金利益は20％以上減少する可能性がある。この傾向は、銀行が他の銀行だけでなく、顧客の金融生活を管理するアルゴリズムとも競争することを強いている。
ガバナンス：ヒューマン・イン・ザ・ループ
一部のリスクをナビゲートするために、ペロシ氏とマリンズ氏の両方がヒューマン・イン・ザ・ループのガバナンスの必要性を強調している。目標は銀行家を置き換えることではなく、AIエージェントを人間の監視層で挟むことだ。
「それが重労働の80〜90％を処理できる一方で、チェックアンドバランスが機能していることを確認するために、人間がまだ非常に重要な役割を果たしています」とペロシ氏は述べた。
マリンズ氏はCIOに対し、この技術に「ゴルフバッグ」アプローチを採用し、単一のベンダーに依存するのではなく、異なるタスクに異なるモデルを活用することを勧めている。これにより、銀行は特定のワークフローに最も安全で正確なツールを選択し、ガバナンスが技術と共に進化することを確保できる。
銀行幹部のための重要なポイント
1. 高い影響力のために「地味なもの」を狙う
目新しさを追いかけるのをやめよう。レガシーコードの近代化や自動化されたコンプライアンス報告など、「地味な」ミドルオフィスのボトルネックに投資を向けよう。これらの分野は、マッキンゼーが予測する15〜20％のコスト削減への最も明確な道筋を提供する。
2. アルゴリズム競争に備える
顧客の惰性が終わりつつあることを認識しよう。ショッピングエージェントが切り替えを自動化し始めるにつれて、銀行は広範なセグメンテーションから「セグメント・オブ・ワン」へと移行しなければならない。外部エージェントが顧客の資金を他の場所に移動させる前に、内部AIを使用して顧客に超パーソナライズされた価値を積極的に提供しよう。
3. 「サンドイッチ」ガバナンスを運用化する
監督手順をアップグレードせずにエージェントを展開してはならない。人間が目標を定義し出力を検証する一方で、エージェントが実行を処理するワークフローを実装しよう。マリンズ氏が警告したように、人間の監督を調整せずにワークフローにエージェントを配置するだけでは、失敗の原因となる。
