* * ***注目のフィンテックニュースとイベントを見つけよう！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読んでいます*** * *「フィンテック業界の収益は、2022年から2028年にかけて、従来の銀行部門に比べて約3倍の速さで成長すると見込まれている」—マッキンゼー、Oct24、2023。 「世界のフィンテック市場は、2025年に394.88十億ドルの価値に達し、2032年までに1,126.64十億ドルに到達する見込み」—Fortune business insights、2025年6月9日顧客エンゲージメントは、従来の銀行・金融サービス機関とフィンテックの大きな差別化要因の1つです。シームレスな顧客オンボーディングから、検証、取引の実行、その後のサービシングやクレームの救済まで、フィンテックは従来の金融機関を凌いでいます。時間の経過とともに、フィンテックはそのギャップを埋め、顧客エンゲージメントで優位に立とうとしてきました。調査では、これが損益の改善につながる最も重要な単一要因であることが示されています。 デジタル技術の発展や銀行の取り組みが進んでも、顧客サービスは依然として改善の主要領域の1つです。「パーソナライゼーション」や「顧客サービスのスピード」は、満足度調査1で依然として低い評価であり、品質向上のための十分な機会が銀行や金融サービス組織にあります。ギャップは、資産運用の顧客に対してさらに広がります。そこでは、パーソナライゼーションと専門知識の必要性が最も重要であり、信頼とロイヤルティを築くことにつながります。ここで、専門領域の知識で力を持つAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客とのやり取りを推進できます。ビジネス上のやり取りにおける顧客サービスが最前線にあることで、単に満足度だけでなく、長期的なロイヤルティと生涯にわたるビジネス価値も高まります。 複数の専門エージェントから成るエージェント型AIメッシュは、たとえば顧客とのやり取りの履歴の取得、センチメント分析、ライフイベントの把握、製品や手数料における競争環境の分析、市場トレンドの分析などを同時に実行し、顧客に有益なガイダンスを提供できます。NLPと音声対応技術を用いることで、やり取りは顧客の好むスタイルに直感的に合わせられ、言語に依存せず、オムニチャネルに対応できます。GenAIの利点は現実のものであり、銀行による最近の実装が前向きな成果を示しています。体験の改善は、主要な恩恵の1つです。 AIと人の協働は、最近の技術発展がもたらした最も相互に有益な成果の1つです。人工知能システムは、膨大なデータ量の処理において卓越した習熟度を示し、正確さと速度でトレンドやパターンを特定します。生成AIはこの能力をさらに前進させ、人間のエージェントを強化する提案を生成し、顧客体験とエンゲージメントを高めます。かつては超富裕層の特権だったパーソナル・ファイナンシャル・アドバイザーも、AIエージェントによって民主化され、より幅広い顧客層に提供できるようになります。銀行は、顧客の個人情報や取引履歴を豊富に把握しているため、税務計画から投資助言まで、そしてパーソナルアシスタントの役割まで、サービスのコンシェルジュを提供できます。複雑で個人的なタスクをAIエージェントが担えるようになるこの段階的な実現により、銀行や金融サービス組織は、優れた顧客体験を提供し、ロイヤルティと生涯価値の向上につなげられます。 **エージェント型AI＆それをめぐる過熱**--------------------------------------Gartnerのテクノロジートレンド2025では、エージェント型AIが2025年のトップトレンドとして位置づけられました。MITSMR 2025 AI＆データリーダーシップ・エグゼクティブ ベンチマーク調査でも、同様の結果が予測されました。 エージェント型AIとは何ですか？それはHBRによれば、「絶え間ない人間の指示を必要とせずに目標を達成するために、自律的に行動できるAIシステムやモデル」のことです。ユーザーの目標や目的、そして解決しようとしている問題の文脈を理解します。これは、多段階の複雑な問題を解くために、GenAIモデルの高度な推論と創造的な能力を用いる自己学習システムです。エージェント・メッシュとは、単一の目的に沿って、それぞれが同時にタスクを実行できる複数のエージェントのチームです。 「エージェント型AIシステムは、加速された推論と実行能力によって、人と機械の協働の多くの側面を変革すると約束します。これらは、人間の労働力に対して、より高い生産性、革新性、洞察をもたらしながら、自律的に計画し意思決定できます」 – HBR、2024年12月 **エージェント型AIの顧客サービスシステムのサンプル表現**-------------------------------------------------------------------- これらのエージェントはすべてタスクを同時に実行し、顧客からの問い合わせに対して、マネージャーエージェントに報告します。マネージャーエージェントは、その後、顧客の問い合わせに対応します。厳選された領域知識とトレーニングにより、これらのエージェントは自分の領域の専門家になります。資産運用に関する調査とデータポイントの膨大な組織内ライブラリは、AIエージェントを訓練するために活用できるリソースです。 顧客サービスにおける主要なユースケースの一部は以下のとおりです： * バーチャルなファイナンシャルアドバイザー * 顧客プロファイリング * リアルタイムの不正検知監視 * 定型タスクの実行 * レポーティング顧客を知るための最初のステップである顧客プロファイリングは、顧客エンゲージメントを促進するもう1つの重要なユースケースです。銀行が顧客をより良く理解できれば、より良くサービスを提供し、長く続く関係を築けます。これは大変なプロセスです。技術の進歩にもかかわらず、依然として時間がかかり、改善の余地が多くあります。長年にわたり、OCR Technologiesと、さまざまな段階での多様なレベルの自動化が、顧客情報の収集、処理、活用のプロセスを大きく改善してきました。自律的なAIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスにし、多数の同時アクティビティを実行できるようにする大きな期待と可能性を提供します。AIエージェントは、生体認証の検証、顔認識、API対応の文書検証など、AIを活用したツールのエコシステムを使うことで、データを取り込みながら並列で同時検証を実行できます。 証拠が示すように、現在のプロセスは、不正行為者に悪用されやすく、たとえばライブネス・テストなどの検証メカニズムをすり抜けられる可能性があります。AIエージェントには、デバイスの角度といった文脈的なシグナルを分析する、あるいはバックグラウンドで許可されていないソフトウェアの実行を監視するなどして、このプロセスを頑健にする能力があります。さらに、構造化されていないデータの処理能力に加えてセンチメント分析を組み合わせることで、より正確なパーソナを作るための、顧客のリスクプロファイリングが堅牢になります。このより深い精査と、リアルタイムでの同時検証が組み合わさることで、安全性のレベルが高まり、無謀な要素による高度な詐欺の試みを防ぐのに役立ちます。これにより、信頼が高まり、顧客エンゲージメントとロイヤルティが強化されます。### **学び：** * 通常の顧客とのやり取りでは、最近の取引、商品推薦、請求エラーなどの複数の問い合わせが、1つの会話の中で発生することがあります。 * 従来のチャットボットは、こうした多面的なやり取りを処理できず、文脈を失う可能性があります。 * 従来のチャットボットは、資産運用商品における投資取引を実行することで、顧客のポートフォリオを回転（入れ替え）させることができません * エージェント型AIは、より高度なレベルで動作し、特定の顧客ニーズにそれぞれ特化したデジタルチームメンバーのように機能し、次のようになります：絶え間ない人間の介入なしに行動する自律性。特定の成果を追求し達成するための目標志向の知能。動的な意思決定のためのリアルタイム推論能力。 * これらのシステムは：微妙で自然な人間の言語を理解する。長く複雑な対話を通じて文脈の一貫性を維持する。CRM、ERP、社内のナレッジベースのようなツールを使ってタスクを統合し、オーケストレーションする。 * 顧客エンゲージメントにおいて、エージェント型AIは：人間とのやり取りを模倣する24/7サポート。複雑で階層化された顧客の課題をスケーラブルに処理。マイクロエージェントのネットワークによって実現される、パーソナライズされた流動的な会話（各マイクロエージェントが特定の顧客ニーズに特化）。 * このアプローチは、基本的な問い合わせの解決を超えます。問題の完全なオーナーシップと、エンドツーエンドでの解決を保証します。### **業界リーダーへのアクション要請：**ここで戦略的な問いが来ます。業界リーダーは、試すだけでなく変革に向けてエージェント型AIを実運用するには、何をすべきでしょうか？まず、パイロットの疲れを乗り越え、高インパクトの顧客エンゲージメントのユースケースを選び、「コパイロット・モード」でテストする必要があります。それは、人間のエージェントを置き換えるのではなく、人間のエージェントを強化することです。次に、AIと共に働けるように最前線のチームへのトレーニングに投資します。AIは彼らのパートナーであり、並行プロセスではあるべきではありません。3つ目に、予算モデルを「席あたりのソフトウェア」から「成果に基づくサービスとしてのソフトウェア契約」へと切り替えるべきです。ライセンスごとではなく、解決ごとに支払います。4つ目に、マーケティング、サービス、オペレーションのようなサイロを横断してデータを統合し、これらのシステムが繁栄するために必要な文脈を投入できるようにしなければなりません。そして最後に、信頼を主導してください。倫理的なガードレールを導入し、パフォーマンスを透明に測定し、顧客には、機械が問い合わせを扱うとしても、人間は常にループの中にいることを知らせます。この新しい時代において勝ち取るのは、テックを作ることではなく、そのインパクトを増幅するために人とプロセスを可能にすることです。References: - - - - - The future of fintech growth | McKinsey - - FinTech Market Overview with Size, Share, Value | Growth [2032]
Agentic AI - 金融サービスにおける顧客エンゲージメントの向上
注目のフィンテックニュースとイベントを見つけよう！
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読んでいます
「フィンテック業界の収益は、2022年から2028年にかけて、従来の銀行部門に比べて約3倍の速さで成長すると見込まれている」—マッキンゼー、Oct24、2023。
「世界のフィンテック市場は、2025年に394.88十億ドルの価値に達し、2032年までに1,126.64十億ドルに到達する見込み」—Fortune business insights、2025年6月9日
顧客エンゲージメントは、従来の銀行・金融サービス機関とフィンテックの大きな差別化要因の1つです。シームレスな顧客オンボーディングから、検証、取引の実行、その後のサービシングやクレームの救済まで、フィンテックは従来の金融機関を凌いでいます。時間の経過とともに、フィンテックはそのギャップを埋め、顧客エンゲージメントで優位に立とうとしてきました。調査では、これが損益の改善につながる最も重要な単一要因であることが示されています。
デジタル技術の発展や銀行の取り組みが進んでも、顧客サービスは依然として改善の主要領域の1つです。「パーソナライゼーション」や「顧客サービスのスピード」は、満足度調査1で依然として低い評価であり、品質向上のための十分な機会が銀行や金融サービス組織にあります。ギャップは、資産運用の顧客に対してさらに広がります。そこでは、パーソナライゼーションと専門知識の必要性が最も重要であり、信頼とロイヤルティを築くことにつながります。ここで、専門領域の知識で力を持つAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客とのやり取りを推進できます。ビジネス上のやり取りにおける顧客サービスが最前線にあることで、単に満足度だけでなく、長期的なロイヤルティと生涯にわたるビジネス価値も高まります。
複数の専門エージェントから成るエージェント型AIメッシュは、たとえば顧客とのやり取りの履歴の取得、センチメント分析、ライフイベントの把握、製品や手数料における競争環境の分析、市場トレンドの分析などを同時に実行し、顧客に有益なガイダンスを提供できます。NLPと音声対応技術を用いることで、やり取りは顧客の好むスタイルに直感的に合わせられ、言語に依存せず、オムニチャネルに対応できます。GenAIの利点は現実のものであり、銀行による最近の実装が前向きな成果を示しています。体験の改善は、主要な恩恵の1つです。
AIと人の協働は、最近の技術発展がもたらした最も相互に有益な成果の1つです。人工知能システムは、膨大なデータ量の処理において卓越した習熟度を示し、正確さと速度でトレンドやパターンを特定します。
生成AIはこの能力をさらに前進させ、人間のエージェントを強化する提案を生成し、顧客体験とエンゲージメントを高めます。かつては超富裕層の特権だったパーソナル・ファイナンシャル・アドバイザーも、AIエージェントによって民主化され、より幅広い顧客層に提供できるようになります。
銀行は、顧客の個人情報や取引履歴を豊富に把握しているため、税務計画から投資助言まで、そしてパーソナルアシスタントの役割まで、サービスのコンシェルジュを提供できます。複雑で個人的なタスクをAIエージェントが担えるようになるこの段階的な実現により、銀行や金融サービス組織は、優れた顧客体験を提供し、ロイヤルティと生涯価値の向上につなげられます。
エージェント型AI＆それをめぐる過熱
Gartnerのテクノロジートレンド2025では、エージェント型AIが2025年のトップトレンドとして位置づけられました。MITSMR 2025 AI＆データリーダーシップ・エグゼクティブ ベンチマーク調査でも、同様の結果が予測されました。
エージェント型AIとは何ですか？それはHBRによれば、「絶え間ない人間の指示を必要とせずに目標を達成するために、自律的に行動できるAIシステムやモデル」のことです。ユーザーの目標や目的、そして解決しようとしている問題の文脈を理解します。これは、多段階の複雑な問題を解くために、GenAIモデルの高度な推論と創造的な能力を用いる自己学習システムです。エージェント・メッシュとは、単一の目的に沿って、それぞれが同時にタスクを実行できる複数のエージェントのチームです。
「エージェント型AIシステムは、加速された推論と実行能力によって、人と機械の協働の多くの側面を変革すると約束します。これらは、人間の労働力に対して、より高い生産性、革新性、洞察をもたらしながら、自律的に計画し意思決定できます」
– HBR、2024年12月
エージェント型AIの顧客サービスシステムのサンプル表現
これらのエージェントはすべてタスクを同時に実行し、顧客からの問い合わせに対して、マネージャーエージェントに報告します。マネージャーエージェントは、その後、顧客の問い合わせに対応します。厳選された領域知識とトレーニングにより、これらのエージェントは自分の領域の専門家になります。資産運用に関する調査とデータポイントの膨大な組織内ライブラリは、AIエージェントを訓練するために活用できるリソースです。
顧客サービスにおける主要なユースケースの一部は以下のとおりです：
顧客を知るための最初のステップである顧客プロファイリングは、顧客エンゲージメントを促進するもう1つの重要なユースケースです。銀行が顧客をより良く理解できれば、より良くサービスを提供し、長く続く関係を築けます。これは大変なプロセスです。技術の進歩にもかかわらず、依然として時間がかかり、改善の余地が多くあります。長年にわたり、OCR Technologiesと、さまざまな段階での多様なレベルの自動化が、顧客情報の収集、処理、活用のプロセスを大きく改善してきました。自律的なAIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスにし、多数の同時アクティビティを実行できるようにする大きな期待と可能性を提供します。
AIエージェントは、生体認証の検証、顔認識、API対応の文書検証など、AIを活用したツールのエコシステムを使うことで、データを取り込みながら並列で同時検証を実行できます。
証拠が示すように、現在のプロセスは、不正行為者に悪用されやすく、たとえばライブネス・テストなどの検証メカニズムをすり抜けられる可能性があります。AIエージェントには、デバイスの角度といった文脈的なシグナルを分析する、あるいはバックグラウンドで許可されていないソフトウェアの実行を監視するなどして、このプロセスを頑健にする能力があります。さらに、構造化されていないデータの処理能力に加えてセンチメント分析を組み合わせることで、より正確なパーソナを作るための、顧客のリスクプロファイリングが堅牢になります。このより深い精査と、リアルタイムでの同時検証が組み合わさることで、安全性のレベルが高まり、無謀な要素による高度な詐欺の試みを防ぐのに役立ちます。これにより、信頼が高まり、顧客エンゲージメントとロイヤルティが強化されます。
学び：
絶え間ない人間の介入なしに行動する自律性。
特定の成果を追求し達成するための目標志向の知能。
動的な意思決定のためのリアルタイム推論能力。
微妙で自然な人間の言語を理解する。
長く複雑な対話を通じて文脈の一貫性を維持する。
CRM、ERP、社内のナレッジベースのようなツールを使ってタスクを統合し、オーケストレーションする。
人間とのやり取りを模倣する24/7サポート。
複雑で階層化された顧客の課題をスケーラブルに処理。
マイクロエージェントのネットワークによって実現される、パーソナライズされた流動的な会話（各マイクロエージェントが特定の顧客ニーズに特化）。
業界リーダーへのアクション要請：
ここで戦略的な問いが来ます。業界リーダーは、試すだけでなく変革に向けてエージェント型AIを実運用するには、何をすべきでしょうか？まず、パイロットの疲れを乗り越え、高インパクトの顧客エンゲージメントのユースケースを選び、「コパイロット・モード」でテストする必要があります。
それは、人間のエージェントを置き換えるのではなく、人間のエージェントを強化することです。次に、AIと共に働けるように最前線のチームへのトレーニングに投資します。AIは彼らのパートナーであり、並行プロセスではあるべきではありません。3つ目に、予算モデルを「席あたりのソフトウェア」から「成果に基づくサービスとしてのソフトウェア契約」へと切り替えるべきです。ライセンスごとではなく、解決ごとに支払います。4つ目に、マーケティング、サービス、オペレーションのようなサイロを横断してデータを統合し、これらのシステムが繁栄するために必要な文脈を投入できるようにしなければなりません。
そして最後に、信頼を主導してください。倫理的なガードレールを導入し、パフォーマンスを透明に測定し、顧客には、機械が問い合わせを扱うとしても、人間は常にループの中にいることを知らせます。この新しい時代において勝ち取るのは、テックを作ることではなく、そのインパクトを増幅するために人とプロセスを可能にすることです。
References: