_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発会社XData Group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の開発を指揮しながら、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。業務の迅速化、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年初頭に行われた調査によると、実際にAIを業務に完全に統合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。規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として高まっており、増加しています。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これほど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。判断を要する状況では、しばしば曖昧な判断が求められます。金融の意思決定の世界は、ほとんどの場合、白黒はっきりしません。規制は国や地域によって異なり、それらのルールの解釈も一筋縄ではいきません。AIは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、微妙なニュアンスを理解するのは苦手です。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は文脈を無視して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に全てを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、より広い視野を持ち、適切に判断できる人間の能力を信頼し続けています。**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。効率性の面では、AIは大きな支援ツールとなり、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します。しかし、コンプライアンスはスピードだけが勝負ではありません。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モデルが誤って正当な取引をブロックしたり、不正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、自然と慎重さが生まれます。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違反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ら、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。このモデルを採用するには、企業は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、公正な判断を証明することも求められるからです。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールがより必要とされています。**「人対機械」ではなく、共働の時代へ**------------------------------------------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と思います。むしろ、彼らの役割は変わるでしょう。実務者から管理者へとシフトし、チェック作業はAIに任せ、AIの判断を二重に確認し、機械が苦手とする曖昧な部分に対応する役割に変わるのです。根本的に、コンプライアンスは人間の仕事です。AIは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。だからこそ、私の確信は、コンプライアンスの未来は「人対機械」ではなく、「人と機械の協働」に向かうということです。共に金融システムの安全と公正を守るために働き続けるのです。
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ソフトウェア開発会社XData Group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の開発を指揮しながら、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。業務の迅速化、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年初頭に行われた調査によると、実際にAIを業務に完全に統合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。
規制の変化に対応し続けるプレッシャーは依然として高まっており、増加しています。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これほど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。判断を要する状況では、しばしば曖昧な判断が求められます。金融の意思決定の世界は、ほとんどの場合、白黒はっきりしません。規制は国や地域によって異なり、それらのルールの解釈も一筋縄ではいきません。
AIは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、微妙なニュアンスを理解するのは苦手です。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は文脈を無視して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に全てを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、より広い視野を持ち、適切に判断できる人間の能力を信頼し続けています。
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。効率性の面では、AIは大きな支援ツールとなり、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します。
しかし、コンプライアンスはスピードだけが勝負ではありません。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モデルが誤って正当な取引をブロックしたり、不正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、自然と慎重さが生まれます。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違反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ら、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。
このモデルを採用するには、企業は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、公正な判断を証明することも求められるからです。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールがより必要とされています。
「人対機械」ではなく、共働の時代へ
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と思います。むしろ、彼らの役割は変わるでしょう。実務者から管理者へとシフトし、チェック作業はAIに任せ、AIの判断を二重に確認し、機械が苦手とする曖昧な部分に対応する役割に変わるのです。
根本的に、コンプライアンスは人間の仕事です。AIは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。
だからこそ、私の確信は、コンプライアンスの未来は「人対機械」ではなく、「人と機械の協働」に向かうということです。共に金融システムの安全と公正を守るために働き続けるのです。