_**ロマン・エロシュヴィリ**は、B2Bソフトウェア開発会社であるXData Groupの創業者兼最高経営責任者（CEO）です。そこで彼は、投資家対応の調整を行いながら、銀行におけるAIの開発を指揮し、事業のスケーラビリティを育てています。彼はまた、RegTechの拠点がUKにあるスタートアップであるComplyControlの創業者でもあり、銀行向けの最先端技術ソリューションを専門としています。_* * ***注目のフィンテックニュースとイベントをチェック！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営陣が読む*** * *世界中の銀行やフィンテックは、あらゆる形で人工知能を活用する方法を探しています。業務をスピードアップし、コストを削減し、顧客とのやり取りを改善し、などです。にもかかわらず、コンプライアンスになると—おそらく金融分野で最も要求が厳しく、かつ時間がかかる部類の一つですが—多くの企業はいまだに足踏みしています。2025年の早い時期に実施された調査では、実際にAIを業務フローへ完全に統合している企業は、ほんのわずか（2%未満）だと分かりました。その大半は、それでもなお、探索と導入の初期段階にとどまっています。そもそも導入するとしても、です。規制の変更に追随するための企業へのプレッシャーは、いまなお強く、そして増しています。それでもなぜ、AIが大いに役立ち得るのに、コンプライアンスはAIを受け入れるのがこんなにも遅いのでしょうか？それを一緒に考えてみましょう。**人が「物事」を見る目は今も重要**------------------------------------------まずここで念頭に置いておくべき、そしておそらく最も重要な点は、コンプライアンスは単にチェックリストを守ることではないということです。グレーゾーンに落ちやすい状況では、判断の良し悪しが求められます。金融上の意思決定の世界は、すべてが完全に「黒か白か」で成り立つことはめったにありません。規制は管轄によって異なり、そうしたルールの解釈も、たいていは単純ではありません。AIは、データを超高速で処理し、異常を見つけるのが得意です。しかし、あらかじめ設定されたパターンに基づいて「怪しそう」な取引を検知できるとしても、その結論の背後にある「なぜ」を明確に説明できるという意味ではありません。さらに重要なのは、ニュアンス（微妙な差）に弱いことです。人間のコンプライアンス担当者なら、顧客の行動が一見不自然でも、それが無害であると見抜けます。一方でAIは、文脈なしにただ警報を上げる可能性がはるかに高いのです。だからこそ、コンプライアンスのリーダーたちはここで主導権を手放すことをためらいます。機械は確かに役に立ちますが、多くの人は依然として、人間がより広い全体像を見て、それに応じて判断できることを、はるかに信頼しやすいのです。**効率性 vs. 規制上・レピュテーション上のリスク**----------------------------------------------------リアルタイムで何千もの取引を分析するAIの能力は、手作業モードに縛られたコンプライアンスチームが決して同等に行えるものではありません。つまり効率の面では、負荷を減らし、スタッフがより戦略的で、よりニュアンスのあるタスクに集中できるようにする優れた支援ツールになり得る—という点で異論はないでしょう。しかしコンプライアンスは、スピードだけが勝つ領域ではありません。AIシステムが判断を誤れば、それは罰金、レピュテーションへの損害、あるいは規制当局からの監視強化を意味し得ます。これらすべてが企業にとって大きな害になり得て、場合によっては破壊的になりさえします。だからこそ、そのような面倒を自分の頭の上に招きたくないと思う人が多いのも、さほど不思議ではありません。多くの規制当局もまた、AIを使った意思決定では、誰かが説明責任を負い続けなければならないことに同意しています。AIモデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引を見落としたりしても、責任は最終的には企業にあります。そしてその責任を負う必要があるのは、人間のコンプライアンス担当者です。これにより、自ずと慎重さが生まれます。コンプライアンスのリーダーは、より迅速なモニタリングによる利益と、あり得る規制上の罰則リスクを天秤にかけなければなりません。そして、AIシステムがより説明可能で透明性の高いものになるまで、多くの企業は、それに自律的な意思決定を任せることを渋る可能性が高いでしょう。**AI導入を責任ある形で進めるには**--------------------------------------------以上のことから持ち帰るべき、非常に重要な教訓は、コンプライアンスのリーダーたちのためらいが、彼らがAIに反対だという意味ではないということです。実際、多くの人はAIが将来果たす役割に前向きで楽観的です。重要なのは、正しい前進の道筋を見つけることです。私の見立てでは、私たちにとって最も自然で、かつ有望な選択肢は、ハイブリッドモデルを採用することです。人間とAIが協力し、人工知能が重い作業を引き受ける—取引をスキャンし、不審な動きを検知し、レポートを生成するといった具合です。そして最終結果が準備できたら、人間がそれをレビューし、AIの意思決定の文脈を解釈し、最終判断を下せます。ただし、このようなモデルを指示する（設計・運用する）には、企業は自社のAIシステムが説明可能であることを確実にしなければなりません。コンプライアンスは単にリスクを検出することだけではなく、意思決定が公正であることを立証することでもあります。だからこそ、市場では、その出力を平易な言葉で説明できるAIツールがさらに必要なのです。**「人 vs. 機械」ではない**------------------------------------現実的に言えば、AIがコンプライアンス担当者を時代遅れにしてしまうとは私は見ていません。むしろ、彼らの役割は変わっていく可能性がはるかに高いです。実務をする人（doers）からマネージャーへ、という形です。担当者は自らチェックを行う時間をこれまでより減らし、その代わりにAIの判断を二重に確認し、機械がまだ十分に踏み込めないグレーゾーンへ対応することになります。コンプライアンスの本質は、人間の仕事です。そしてAIはコンプライアンスチームをより速く、より効果的にできますが、それに伴う倫理的・規制上の責任は扱えません。だからこそ、私の確信はこうです。コンプライアンスの未来は、「人 vs. 機械」の話ではなく、「機械を伴う人」の話になるでしょう。協力しながら、金融システムを安全で公正なものとして保つために働くのです。
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であるXData Groupの創業者兼最高経営責任者（CEO）です。そこで彼は、投資家対応の調整を行いながら、銀行におけるAIの開発を指揮し、事業のスケーラビリティを育てています。彼はまた、RegTechの拠点がUKにあるスタートアップであるComplyControlの創業者でもあり、銀行向けの最先端技術ソリューションを専門としています。
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世界中の銀行やフィンテックは、あらゆる形で人工知能を活用する方法を探しています。業務をスピードアップし、コストを削減し、顧客とのやり取りを改善し、などです。にもかかわらず、コンプライアンスになると—おそらく金融分野で最も要求が厳しく、かつ時間がかかる部類の一つですが—多くの企業はいまだに足踏みしています。
2025年の早い時期に実施された調査では、実際にAIを業務フローへ完全に統合している企業は、ほんのわずか（2%未満）だと分かりました。その大半は、それでもなお、探索と導入の初期段階にとどまっています。そもそも導入するとしても、です。
規制の変更に追随するための企業へのプレッシャーは、いまなお強く、そして増しています。それでもなぜ、AIが大いに役立ち得るのに、コンプライアンスはAIを受け入れるのがこんなにも遅いのでしょうか？
それを一緒に考えてみましょう。
人が「物事」を見る目は今も重要
まずここで念頭に置いておくべき、そしておそらく最も重要な点は、コンプライアンスは単にチェックリストを守ることではないということです。グレーゾーンに落ちやすい状況では、判断の良し悪しが求められます。金融上の意思決定の世界は、すべてが完全に「黒か白か」で成り立つことはめったにありません。規制は管轄によって異なり、そうしたルールの解釈も、たいていは単純ではありません。
AIは、データを超高速で処理し、異常を見つけるのが得意です。しかし、あらかじめ設定されたパターンに基づいて「怪しそう」な取引を検知できるとしても、その結論の背後にある「なぜ」を明確に説明できるという意味ではありません。さらに重要なのは、ニュアンス（微妙な差）に弱いことです。人間のコンプライアンス担当者なら、顧客の行動が一見不自然でも、それが無害であると見抜けます。一方でAIは、文脈なしにただ警報を上げる可能性がはるかに高いのです。
だからこそ、コンプライアンスのリーダーたちはここで主導権を手放すことをためらいます。機械は確かに役に立ちますが、多くの人は依然として、人間がより広い全体像を見て、それに応じて判断できることを、はるかに信頼しやすいのです。
効率性 vs. 規制上・レピュテーション上のリスク
リアルタイムで何千もの取引を分析するAIの能力は、手作業モードに縛られたコンプライアンスチームが決して同等に行えるものではありません。つまり効率の面では、負荷を減らし、スタッフがより戦略的で、よりニュアンスのあるタスクに集中できるようにする優れた支援ツールになり得る—という点で異論はないでしょう。
しかしコンプライアンスは、スピードだけが勝つ領域ではありません。AIシステムが判断を誤れば、それは罰金、レピュテーションへの損害、あるいは規制当局からの監視強化を意味し得ます。これらすべてが企業にとって大きな害になり得て、場合によっては破壊的になりさえします。だからこそ、そのような面倒を自分の頭の上に招きたくないと思う人が多いのも、さほど不思議ではありません。
多くの規制当局もまた、AIを使った意思決定では、誰かが説明責任を負い続けなければならないことに同意しています。AIモデルが正当な取引を誤ってブロックしたり、不正な取引を見落としたりしても、責任は最終的には企業にあります。そしてその責任を負う必要があるのは、人間のコンプライアンス担当者です。
これにより、自ずと慎重さが生まれます。コンプライアンスのリーダーは、より迅速なモニタリングによる利益と、あり得る規制上の罰則リスクを天秤にかけなければなりません。そして、AIシステムがより説明可能で透明性の高いものになるまで、多くの企業は、それに自律的な意思決定を任せることを渋る可能性が高いでしょう。
AI導入を責任ある形で進めるには
以上のことから持ち帰るべき、非常に重要な教訓は、コンプライアンスのリーダーたちのためらいが、彼らがAIに反対だという意味ではないということです。実際、多くの人はAIが将来果たす役割に前向きで楽観的です。重要なのは、正しい前進の道筋を見つけることです。
私の見立てでは、私たちにとって最も自然で、かつ有望な選択肢は、ハイブリッドモデルを採用することです。人間とAIが協力し、人工知能が重い作業を引き受ける—取引をスキャンし、不審な動きを検知し、レポートを生成するといった具合です。そして最終結果が準備できたら、人間がそれをレビューし、AIの意思決定の文脈を解釈し、最終判断を下せます。
ただし、このようなモデルを指示する（設計・運用する）には、企業は自社のAIシステムが説明可能であることを確実にしなければなりません。コンプライアンスは単にリスクを検出することだけではなく、意思決定が公正であることを立証することでもあります。だからこそ、市場では、その出力を平易な言葉で説明できるAIツールがさらに必要なのです。
「人 vs. 機械」ではない
現実的に言えば、AIがコンプライアンス担当者を時代遅れにしてしまうとは私は見ていません。むしろ、彼らの役割は変わっていく可能性がはるかに高いです。実務をする人（doers）からマネージャーへ、という形です。担当者は自らチェックを行う時間をこれまでより減らし、その代わりにAIの判断を二重に確認し、機械がまだ十分に踏み込めないグレーゾーンへ対応することになります。
コンプライアンスの本質は、人間の仕事です。そしてAIはコンプライアンスチームをより速く、より効果的にできますが、それに伴う倫理的・規制上の責任は扱えません。
だからこそ、私の確信はこうです。コンプライアンスの未来は、「人 vs. 機械」の話ではなく、「機械を伴う人」の話になるでしょう。協力しながら、金融システムを安全で公正なものとして保つために働くのです。