金融AIの安全対策、問われ始めた「止まっても続ける力」

2026年10月、金融とAIをめぐる三つの動きが相次ぎました。

国際通貨基金（IMF）はサイバー脅威が金融安定を損なうリスクを示し、金融安定理事会（FSB）は金融機関によるAI利用について12項目の実務指針を公表し、さらにG7の財務当局は、AIがもたらすリスクへの対応を想定した机上演習を行うことになりました。

三つの発表が扱う範囲は異なっているとはいえ、並べて読むと共通する問題があります。

それは、AIを正しく使えるように管理することに加え、AIや関連サービスに障害が起きても、金融の中核的な業務を維持できるかという問題。

金融のAIリスクは「精度」では測れない

IMFが10月13日に公表した「世界金融安定性報告書」は、金融サービスのデジタル化と相互接続が進むなか、高度化するサイバー脅威が金融安定に及ぼすリスクを指摘し、最先端のAIモデルについても、サイバー攻撃を強化する手段と防御手段の両方になりうるとしています。

同報告書が示した政策上の焦点は、重要サービスの継続で、具体的には、サイバー対応能力の強化、インシデント報告、第三者への監督、レジリエンス試験を挙げています。

ここで問題になるのは、AIモデルの回答精度や性能だけではなく、AIが攻撃に利用された場合、AIを組み込んだ仕組みが正常に動かなくなった場合、外部事業者が提供する機能を使えなくなった場合に、金融サービスがどこまで機能を保てるかが問われています。

金融機関の内部で起きた障害も、相互接続されたシステムを通じて影響する範囲が拡大し得ますし、預金や決済のように止めにくい業務を扱う以上、障害を完全に防げるという想定に依存せず、発生後の対応と復旧まで設計する必要が生じています。

FSBが10月15日に確定した実務指針は、AIの責任ある導入を支える12項目で構成されていて、取締役会と経営陣の役割、責任の明確化、AIリスクを既存のリスク管理へ組み込むこと、AI利用の記録、継続的な学習と調整などが含まれています。

AIの開発・導入から運用までを対象とする項目には、用途ごとのリスク評価、データ管理、説明可能性、性能評価、人間による監督も盛り込まれ、サイバーおよび情報通信技術のリスク、第三者が提供するAIへの依存も管理対象となっています。

この指針から読み取れるのは、AIの安全性をモデル単体で評価する発想では足りないということで、どの業務でAIを使い、誰が判断を監督し、利用状況をどう記録するのか。外部サービスに支障が出た際、どの範囲に影響し、誰が対応するのか。AIを使う組織全体の運用として決める項目が並んでいます。

AIによる効率化を進めるほど、利用できない時間への備えも業務設計に組み込む必要があり、自動化された処理を人が代行できるのか、別の方法へ切り替えられるのか、復旧までの優先順位を誰が判断するのか。

こうした問いは、AIモデルの性能評価では解決することはできません。

10月15日にバンコクで開かれたG7財務大臣・中央銀行総裁会議について、片山さつき財務相は翌16日の会見で、AIがもたらすリスクへの対応としてG7が今後机上演習を行うことになったと説明しました。

机上演習は、実際の障害や攻撃を起こすのではなく、想定した状況に対して関係者がどのように判断し、連絡し、業務を維持するかを検討する方法で、今回の一次資料から確認できるのは実施方針までであり、具体的なシナリオ、参加組織、実施時期はいまのところまだ公表されていません。

それでも、金融当局がAIリスクを演習の対象にした事実には意味があって、指針や内部ルールが整っていても、複数の組織が関係する障害時に連絡や判断が機能するかは、文書を作るだけでは把握することはできません。

今後3〜12カ月で焦点になりそうなのは、AIを使える業務と使えない業務の区分、用途ごとの権限設定、外部AIサービスが停止した際の代替手順、復旧訓練の具体化で、AIが金融の中核業務へ深く組み込まれるほど、こうした準備の必要性は高まっていきます。

金融サービスを利用する側にとって、各機関のAI管理を直接確認する機会は多くありません。

それでも、預金や決済を支える安全対策の評価軸が変化しているわけで、今問われているのは、AIが常に正しく動くという保証はなく、不具合や攻撃が起きたときにも必要なサービスを維持し、復旧できるどうかの設計です。

AIの導入が進むほど、その性能が停止してしまった場合、「AIが使えない時間」にどう対応するのかが重要になってきます。

思考を外に出せ。AIを、自分の武器にする。