3月以降、オープンソースAIエージェントのOpenClaw（アイコンが赤いロブスターで業界では通称「ロブスター」）が世界のテック界で話題となっている。
この自然言語指示に基づき、コンピュータ端末を直接操作し、ファイル管理やデータ処理などの複雑なタスクを自主的に実行できるインテリジェントエージェントは、低い敷居と高い自主性で広く注目を集め、「全民養虾（みんなでロブスターを育てる）」ブームを巻き起こしている。
しかし、OpenClawの銀行業界への導入展望は、まったく異なる「冷静な検討」を迫られている。新浪金融研究院は複数の金融機関関係者から得た情報として、OpenClawのオープンソースインテリジェントエージェントの適用熱に対し、金融機関は一般的に様子見の姿勢を崩しておらず、現時点では大規模な実用化や展開は行われていない。
一方、国家サイバーセキュリティ緊急対応センターや業界自主規制団体などから、多数のリスク警告が次々と発表されており、金融業界の「虾養育熱」に対して警鐘を鳴らしている。
全民「虾養育」熱
銀行関係者の見解は？
華東地区のある国有大手銀行のフィンテック部門関係者は、新浪金融研究院に対し、「現時点では当行内部でOpenClaw関連ツールの導入は行っておらず、社員が自分の端末でOpenClawなどのオープンソースインテリジェントエージェントを自作・展開することは禁止されている。顧客情報や取引データなどの機密情報をインテリジェントエージェントに入力したり、その処理系に接続したりすることも禁じている」と述べた。
また、同氏は、「当行のテクノロジー子会社の社員は最近、OpenClawの応用に関心を持ち、議論しているが、会社として社員の私的端末での非業務用途の試用を禁止しているわけではない」とも付け加えた。
彼の見解では、OpenClawのコア技術は一定の効率向上の可能性を持ち、国内外の主流大規模言語モデル（Gemini、GPT、Deepseek、Qwenなど）に柔軟に適応できるほか、長期的な個別化に対応可能な持続記憶システムを搭載している。
世界的な大規模モデルのOpenClaw適合性評価図（出典：PinchBenchプラットフォーム）
「OpenClawはマウスクリックやキーボード入力などのシステムレベルの操作も模擬でき、ソフトウェア間やプラットフォーム間の複雑なタスクを実行可能だ。これを規制に沿った改造を施し、製品開発や運用支援に組み込めば、作業効率の向上が期待できる」と指摘している。ただし、これらのクロスプラットフォームのシステムレベル操作の特性は、「虾養育」にはより高いシステム呼び出し権限が必要となるため、その安全性に懸念が生じているのが銀行が慎重な態度を取る主な理由だ。
ある股份制銀行の法人業務担当者は、新浪金融研究院に対し、「当行は、内部承認を得ていない外部のインテリジェントエージェントツールの端末への導入を明確に禁止している」と述べ、「銀行業界でOpenClawの普及は非常に低いだろう」と見ている。
「他業界と比べて、銀行システムは大量の顧客のコアID情報や取引履歴、資金データを扱うため、データの安全性やコンプライアンス、リスク管理の観点からも、こうしたオープンソースのインテリジェントエージェントを直接使うことは考えにくい」とのこと。
非金融の金融機関も慎重な姿勢を崩していない。ある合弁の公募投資信託会社のコンプライアンス担当者は、「短期的には『虾養育』に追随しない」とし、「現状、こうしたオープンソースのインテリジェントエージェントは、ライセンスを持つ金融機関ではほぼ使われていない」と述べた。将来的に実用化の可能性はゼロではないが、その前提は、内部のプライベート化展開や全工程のコンプライアンス再構築を経たバージョンである必要があるとも付言している。
海外の金融関係者もリスクに対して高い警戒心を持っている。香港の証券会社のトレーダーは、新浪金融研究院に対し、「現時点ではOpenClawに対する特別な禁令は出ていないが、社員が業務用端末でこれを使うことはほぼない。なぜなら、データ漏洩などの問題が起きた場合、個人が責任を負う必要があるからだ」と述べた。
このトレーダーは、OpenClawは複数のネットセキュリティ機関により中高危険度の脆弱性が公開されており、金融取引の場面では、攻撃者による取引キーやアカウント情報などの機密データの窃取に悪用されるリスクが高いと指摘している。また、OpenClawの持つ持続記憶機能は、運用中に触れたさまざまなデータを継続的に保存し、そのアクセス範囲や保存期間が業務上必要な範囲を超えやすいとも述べている。
公式の多重リスク警告
セキュリティが最大の課題
OpenClawの金融シーンでの適用には、多くの安全リスクが伴う。最近、公式機関から複数回にわたりリスク警告が出されている。
3月10日、国家インターネット緊急対応センターは、「OpenClawの安全な利用に関するリスク警告」を発表し、デフォルトまたは不適切な設定の場合、ネット攻撃や情報漏洩などの安全問題を引き起こしやすいと指摘した。
3月11日、工業情報化部のネットセキュリティ脅威・脆弱性情報共有プラットフォームは、「OpenClaw（『ロブスター』）オープンソースインテリジェントエージェントの安全リスクに関する『六要六不要』提言」を公開し、金融取引シーンにおけるリスクポイントと対策を明示した。特に誤った取引やアカウント乗っ取りのリスクが高いため、ネットワーク隔離や最小権限の原則、人工による再確認や断裂（リセット）メカニズムの導入、全工程の監査と安全監視の徹底を求めている。
3月15日、中国インターネット金融協会は、「OpenClawのインターネット金融業界での安全性リスクに関する警告」を発表し、より具体的な業界レベルのリスク警告を行った。同協会は、インターネット金融業界はオンライン化・デジタル化が極めて進んでおり、顧客の資金・資産・アカウント・個人金融データなどの重要な機密情報を直接扱うため、OpenClawの高いシステム権限や脆弱なセキュリティ設定は、攻撃者に悪用されやすく、敏感なデータの窃取や不正操作の突破口になり得ると指摘している。
こうした多重リスクの制約の下、業界では短期的にはOpenClawが金融の中核業務に入り込むのは難しいと見ている。
光大銀行は3月15日の金融消費者保護特集で、「OpenClawの安全リスクの核心は権限の収束の難しさにある」と指摘。ローカルPCに展開された場合、最高権限を持ち、操作システムに直結するため、権限の乱用や誤操作がシステムレベルの安全事故を引き起こす可能性が高いとした。また、設計上の制約により、データの保存安全性に重大な脆弱性があり、ユーザーの敏感情報が保護されていないと指摘している。さらに、ClawHubの安全管理の欠如や、現段階の大規模モデルの先天的な欠陥も、攻撃の露出範囲を拡大し、リスクを大きくしている。
浦銀インターナショナルの関連レポートでは、「安全性がOpenClawの最大の課題」とし、デフォルトの高権限運用と曖昧な信頼境界により、悪意ある利用が容易になると警告。公式のスキルマーケットであるClawHubには深刻なサプライチェーンの安全問題があり、多数の悪意あるスキルが証明書を盗み、トロイの木馬を仕込む可能性も指摘している。さらに、プロンプトインジェクションはAIのネイティブな脅威となり、ウェブページやメールなどを通じてAIに越権操作を誘導する危険性もある。
慎重に見守る姿勢はAI拒否ではない
インテリジェントエージェントの埋め込みは今後の潮流
金融業界の慎重さと規制の方向性は一致している。中国人民銀行は2026年の科技工作会議で、金融分野におけるAIの安全かつ着実な応用を推進し、デジタル化・インテリジェンス化の推進力を解き放つ必要性を強調した。
注目すべきは、金融業界の「冷静さ」はAI技術そのものを拒否しているわけではない点だ。
中国建設銀行の丁炜は、3月10日に《清華金融評論》に寄稿した記事で、「OpenClawは、対話型AIから実行型AIへのパラダイムシフトを実現しており、汎用人工知能アシスタントの初期形態を示している」と述べている。
OpenClawの金融業界への適用可能性について、丁炜は、「現状、このフレームワークは多くの課題に直面している」と指摘。第一に、インテリジェントエージェントのフレームワークは大規模モデルの欠点を解決できず、実測ではOpenClawと主流大モデルを組み合わせた研究報告でも、ネット接続を要求して事実確認を行っても誤った引用やデータ、虚構の出典を示すケースがある。第二に、エージェントの実行には大きな不確実性と制御不能性が伴い、テストケースでは指示通りに動かず、誤ってファイルを削除したり送信したりする例もあり、人間の指示で停止できないケースも存在する。第三に、多エージェント協調のフレームワークも多くの問題を抱え、セキュリティ監査では数百の脆弱性が発見されている。
それでも、丁炜は、「課題はあるものの、新世代のインテリジェントエージェントフレームワークの技術路線は業界に広く受け入れられており、モデルの能力が技術的に停滞する中、エージェントの埋め込みやビジネスプロセスの改造は、今後の金融AIの主流とトレンドになる」と述べている。
上海金融・発展実験室の主任・曾剛は、「全民養虾」はAIがチャットアシスタントから『実行可能な代理』へと進化する重要な段階を示すものであり、金融業界にとっては、「オープンな探索と慎重な実装」の姿勢を持つべきだと指摘。彼は、「オープンソースのインテリジェントエージェントが金融の中核シナリオに本格的に入り込むには、三つの重要な課題を解決する必要がある」と述べている。第一に、説明性と監査性を確保し、金融規制の追跡可能性を満たすこと。第二に、データの安全性と隔離メカニズムを整備し、敏感な金融データへの外部アクセスを防ぐこと。第三に、安定性と責任の明確化であり、エージェントの誤作動時にはリスク管理と責任追及の仕組みを整えること。
今後の展望として、曾剛は、「金融AIは、多エージェント協調や『AIネイティブ金融』、規制テクノロジー（RegTech）などの方向に進む可能性が高い」と予測。総じて、金融機関はオープンエコシステムの技術的機会を活かしつつ、堅実なガバナンスの下でAIの導入を進め、安全とガバナンスの体系を整えた上で、非コア・低リスクのシナリオから段階的に検証と応用を進める必要がある。
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「ロブスター飼育」ブームの中、銀行従事者はOpenClawをどう見ている？
3月以降、オープンソースAIエージェントのOpenClaw（アイコンが赤いロブスターで業界では通称「ロブスター」）が世界のテック界で話題となっている。
この自然言語指示に基づき、コンピュータ端末を直接操作し、ファイル管理やデータ処理などの複雑なタスクを自主的に実行できるインテリジェントエージェントは、低い敷居と高い自主性で広く注目を集め、「全民養虾（みんなでロブスターを育てる）」ブームを巻き起こしている。
しかし、OpenClawの銀行業界への導入展望は、まったく異なる「冷静な検討」を迫られている。新浪金融研究院は複数の金融機関関係者から得た情報として、OpenClawのオープンソースインテリジェントエージェントの適用熱に対し、金融機関は一般的に様子見の姿勢を崩しておらず、現時点では大規模な実用化や展開は行われていない。
一方、国家サイバーセキュリティ緊急対応センターや業界自主規制団体などから、多数のリスク警告が次々と発表されており、金融業界の「虾養育熱」に対して警鐘を鳴らしている。
全民「虾養育」熱
銀行関係者の見解は？
華東地区のある国有大手銀行のフィンテック部門関係者は、新浪金融研究院に対し、「現時点では当行内部でOpenClaw関連ツールの導入は行っておらず、社員が自分の端末でOpenClawなどのオープンソースインテリジェントエージェントを自作・展開することは禁止されている。顧客情報や取引データなどの機密情報をインテリジェントエージェントに入力したり、その処理系に接続したりすることも禁じている」と述べた。
また、同氏は、「当行のテクノロジー子会社の社員は最近、OpenClawの応用に関心を持ち、議論しているが、会社として社員の私的端末での非業務用途の試用を禁止しているわけではない」とも付け加えた。
彼の見解では、OpenClawのコア技術は一定の効率向上の可能性を持ち、国内外の主流大規模言語モデル（Gemini、GPT、Deepseek、Qwenなど）に柔軟に適応できるほか、長期的な個別化に対応可能な持続記憶システムを搭載している。
世界的な大規模モデルのOpenClaw適合性評価図（出典：PinchBenchプラットフォーム）
「OpenClawはマウスクリックやキーボード入力などのシステムレベルの操作も模擬でき、ソフトウェア間やプラットフォーム間の複雑なタスクを実行可能だ。これを規制に沿った改造を施し、製品開発や運用支援に組み込めば、作業効率の向上が期待できる」と指摘している。ただし、これらのクロスプラットフォームのシステムレベル操作の特性は、「虾養育」にはより高いシステム呼び出し権限が必要となるため、その安全性に懸念が生じているのが銀行が慎重な態度を取る主な理由だ。
ある股份制銀行の法人業務担当者は、新浪金融研究院に対し、「当行は、内部承認を得ていない外部のインテリジェントエージェントツールの端末への導入を明確に禁止している」と述べ、「銀行業界でOpenClawの普及は非常に低いだろう」と見ている。
「他業界と比べて、銀行システムは大量の顧客のコアID情報や取引履歴、資金データを扱うため、データの安全性やコンプライアンス、リスク管理の観点からも、こうしたオープンソースのインテリジェントエージェントを直接使うことは考えにくい」とのこと。
非金融の金融機関も慎重な姿勢を崩していない。ある合弁の公募投資信託会社のコンプライアンス担当者は、「短期的には『虾養育』に追随しない」とし、「現状、こうしたオープンソースのインテリジェントエージェントは、ライセンスを持つ金融機関ではほぼ使われていない」と述べた。将来的に実用化の可能性はゼロではないが、その前提は、内部のプライベート化展開や全工程のコンプライアンス再構築を経たバージョンである必要があるとも付言している。
海外の金融関係者もリスクに対して高い警戒心を持っている。香港の証券会社のトレーダーは、新浪金融研究院に対し、「現時点ではOpenClawに対する特別な禁令は出ていないが、社員が業務用端末でこれを使うことはほぼない。なぜなら、データ漏洩などの問題が起きた場合、個人が責任を負う必要があるからだ」と述べた。
このトレーダーは、OpenClawは複数のネットセキュリティ機関により中高危険度の脆弱性が公開されており、金融取引の場面では、攻撃者による取引キーやアカウント情報などの機密データの窃取に悪用されるリスクが高いと指摘している。また、OpenClawの持つ持続記憶機能は、運用中に触れたさまざまなデータを継続的に保存し、そのアクセス範囲や保存期間が業務上必要な範囲を超えやすいとも述べている。
公式の多重リスク警告
セキュリティが最大の課題
OpenClawの金融シーンでの適用には、多くの安全リスクが伴う。最近、公式機関から複数回にわたりリスク警告が出されている。
3月10日、国家インターネット緊急対応センターは、「OpenClawの安全な利用に関するリスク警告」を発表し、デフォルトまたは不適切な設定の場合、ネット攻撃や情報漏洩などの安全問題を引き起こしやすいと指摘した。
3月11日、工業情報化部のネットセキュリティ脅威・脆弱性情報共有プラットフォームは、「OpenClaw（『ロブスター』）オープンソースインテリジェントエージェントの安全リスクに関する『六要六不要』提言」を公開し、金融取引シーンにおけるリスクポイントと対策を明示した。特に誤った取引やアカウント乗っ取りのリスクが高いため、ネットワーク隔離や最小権限の原則、人工による再確認や断裂（リセット）メカニズムの導入、全工程の監査と安全監視の徹底を求めている。
3月15日、中国インターネット金融協会は、「OpenClawのインターネット金融業界での安全性リスクに関する警告」を発表し、より具体的な業界レベルのリスク警告を行った。同協会は、インターネット金融業界はオンライン化・デジタル化が極めて進んでおり、顧客の資金・資産・アカウント・個人金融データなどの重要な機密情報を直接扱うため、OpenClawの高いシステム権限や脆弱なセキュリティ設定は、攻撃者に悪用されやすく、敏感なデータの窃取や不正操作の突破口になり得ると指摘している。
こうした多重リスクの制約の下、業界では短期的にはOpenClawが金融の中核業務に入り込むのは難しいと見ている。
光大銀行は3月15日の金融消費者保護特集で、「OpenClawの安全リスクの核心は権限の収束の難しさにある」と指摘。ローカルPCに展開された場合、最高権限を持ち、操作システムに直結するため、権限の乱用や誤操作がシステムレベルの安全事故を引き起こす可能性が高いとした。また、設計上の制約により、データの保存安全性に重大な脆弱性があり、ユーザーの敏感情報が保護されていないと指摘している。さらに、ClawHubの安全管理の欠如や、現段階の大規模モデルの先天的な欠陥も、攻撃の露出範囲を拡大し、リスクを大きくしている。
浦銀インターナショナルの関連レポートでは、「安全性がOpenClawの最大の課題」とし、デフォルトの高権限運用と曖昧な信頼境界により、悪意ある利用が容易になると警告。公式のスキルマーケットであるClawHubには深刻なサプライチェーンの安全問題があり、多数の悪意あるスキルが証明書を盗み、トロイの木馬を仕込む可能性も指摘している。さらに、プロンプトインジェクションはAIのネイティブな脅威となり、ウェブページやメールなどを通じてAIに越権操作を誘導する危険性もある。
慎重に見守る姿勢はAI拒否ではない
インテリジェントエージェントの埋め込みは今後の潮流
金融業界の慎重さと規制の方向性は一致している。中国人民銀行は2026年の科技工作会議で、金融分野におけるAIの安全かつ着実な応用を推進し、デジタル化・インテリジェンス化の推進力を解き放つ必要性を強調した。
注目すべきは、金融業界の「冷静さ」はAI技術そのものを拒否しているわけではない点だ。
中国建設銀行の丁炜は、3月10日に《清華金融評論》に寄稿した記事で、「OpenClawは、対話型AIから実行型AIへのパラダイムシフトを実現しており、汎用人工知能アシスタントの初期形態を示している」と述べている。
OpenClawの金融業界への適用可能性について、丁炜は、「現状、このフレームワークは多くの課題に直面している」と指摘。第一に、インテリジェントエージェントのフレームワークは大規模モデルの欠点を解決できず、実測ではOpenClawと主流大モデルを組み合わせた研究報告でも、ネット接続を要求して事実確認を行っても誤った引用やデータ、虚構の出典を示すケースがある。第二に、エージェントの実行には大きな不確実性と制御不能性が伴い、テストケースでは指示通りに動かず、誤ってファイルを削除したり送信したりする例もあり、人間の指示で停止できないケースも存在する。第三に、多エージェント協調のフレームワークも多くの問題を抱え、セキュリティ監査では数百の脆弱性が発見されている。
それでも、丁炜は、「課題はあるものの、新世代のインテリジェントエージェントフレームワークの技術路線は業界に広く受け入れられており、モデルの能力が技術的に停滞する中、エージェントの埋め込みやビジネスプロセスの改造は、今後の金融AIの主流とトレンドになる」と述べている。
上海金融・発展実験室の主任・曾剛は、「全民養虾」はAIがチャットアシスタントから『実行可能な代理』へと進化する重要な段階を示すものであり、金融業界にとっては、「オープンな探索と慎重な実装」の姿勢を持つべきだと指摘。彼は、「オープンソースのインテリジェントエージェントが金融の中核シナリオに本格的に入り込むには、三つの重要な課題を解決する必要がある」と述べている。第一に、説明性と監査性を確保し、金融規制の追跡可能性を満たすこと。第二に、データの安全性と隔離メカニズムを整備し、敏感な金融データへの外部アクセスを防ぐこと。第三に、安定性と責任の明確化であり、エージェントの誤作動時にはリスク管理と責任追及の仕組みを整えること。
今後の展望として、曾剛は、「金融AIは、多エージェント協調や『AIネイティブ金融』、規制テクノロジー（RegTech）などの方向に進む可能性が高い」と予測。総じて、金融機関はオープンエコシステムの技術的機会を活かしつつ、堅実なガバナンスの下でAIの導入を進め、安全とガバナンスの体系を整えた上で、非コア・低リスクのシナリオから段階的に検証と応用を進める必要がある。