_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発企業XDataグループ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の開発を指揮しつつ、投資家関係を管理し、事業の拡大を促進しています。また、英国を拠点とする規制技術（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（AI）を活用する手段を模索しています。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。その理由を探ってみましょう。**人間の目による判断は今も重要**------------------------------------------まず最も重要なことは、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。多くの場合、灰色の領域に入る判断を下す必要があります。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒つかないことが多いのです。規制は国や地域によって異なり、それら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。さらに重要なのは、微妙なニュアンスを理解するのが苦手だという点です。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は文脈を考慮せずに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に全面的に任せることに慎重です。機械は確かに役立つこともありますが、多くの人は広い視野で判断し、適切に評価できる人間の能力を信頼したいと考えています。**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を必要とする業務に集中できる支援ツールとして非常に有効です。しかし、コンプライアンスは単にスピードだけで勝負できる分野ではありません。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な結果をもたらすこともあります。だからこそ、多くの企業がこのような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モデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引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。このため、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消極的であり続けるでしょう。**責任あるAI導入のための道筋**--------------------------------------------上記のすべてから導き出せ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が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、最終的な結果を人間がレビューし、AIの判断の背景を解釈して最終決定を下すというものです。このモデルを実現するためには、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、公平な判断を証明することも求められます。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールの普及が必要です。**「人対機械」ではなく、「人と機械」の未来へ**--------------------------------------------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でしょう。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです。実務を行う側から管理者へとシフトし、AIの判断を二重に確認し、機械がまだ苦手とする灰色の領域を扱う役割に変わるでしょう。根本的に、コンプライアンスは人間の仕事です。AIはコンプライアンス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。そのため、私の確信は、今後のコンプライアンスは「人対機械」ではなく、「人と機械」が協力して金融システムの安全性と公正性を維持する方向に進むだろうということです。
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ソフトウェア開発企業XDataグループ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の開発を指揮しつつ、投資家関係を管理し、事業の拡大を促進しています。また、英国を拠点とする規制技術（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（AI）を活用する手段を模索しています。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。
その理由を探ってみましょう。
人間の目による判断は今も重要
まず最も重要なことは、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。多くの場合、灰色の領域に入る判断を下す必要があります。金融の意思決定の世界は、ほとんどが白黒つかないことが多いのです。規制は国や地域によって異なり、それら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。さらに重要なのは、微妙なニュアンスを理解するのが苦手だという点です。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は文脈を考慮せずに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に全面的に任せることに慎重です。機械は確かに役立つこともありますが、多くの人は広い視野で判断し、適切に評価できる人間の能力を信頼したいと考えています。
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を必要とする業務に集中できる支援ツールとして非常に有効です。
しかし、コンプライアンスは単にスピードだけで勝負できる分野ではありません。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な結果をもたらすこともあります。だからこそ、多くの企業がこのような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モデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引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。
このため、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消極的であり続けるでしょう。
責任あるAI導入のための道筋
上記のすべてから導き出せ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が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、最終的な結果を人間がレビューし、AIの判断の背景を解釈して最終決定を下すというものです。
このモデルを実現するためには、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、公平な判断を証明することも求められます。そのため、市場には出力を平易に説明できるAIツールの普及が必要です。
「人対機械」ではなく、「人と機械」の未来へ
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でしょう。むしろ、彼らの役割は変わる可能性が高いです。実務を行う側から管理者へとシフトし、AIの判断を二重に確認し、機械がまだ苦手とする灰色の領域を扱う役割に変わるでしょう。
根本的に、コンプライアンスは人間の仕事です。AIはコンプライアンス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。
そのため、私の確信は、今後のコンプライアンスは「人対機械」ではなく、「人と機械」が協力して金融システムの安全性と公正性を維持する方向に進むだろうということです。