統計から生成モデルへ
人工知能という用語は、コンピュータ・システムが、本来であれば人間の判断を要する予測、分類、推奨又はテキストなどの出力を生成するという共通の特徴を持つ一群の技術を指す。経済協力開発機構（OECD）が2019年に採択し2023年に改訂した定義は、AIシステムを、受け取った入力から、物理的又は仮想的な環境に影響を及ぼし得る出力をどのように生成するかを推論する機械ベースのシステムと説明している。欧州評議会の条約及び欧州連合（EU）のAI法はいずれも、この文言を実質的に取り入れており、これにより、この概念はバーゼルにとって重要な法体系の間で共通の核を有している。1
金融機関は、この技術群のうち古いものを長く利用してきた。ロジスティック回帰に基づく信用スコアリングは、1980年代及び1990年代に消費者金融における標準となった。アクチュアリーは、数十年にわたり保険料率の算定に一般化線形モデルを適用してきた。カード決済における不正検知は、1990年代からニューラル・ネットワークに依拠してきた。勾配ブースティングやランダム・フォレストなどの機械学習手法は、固定的な規則よりも正確に大規模データセットのパターンを検出することから、2010年代にリスク管理及び取引モニタリングに導入された。2
生成モデルは、金融サービスにとって重要な二つの点で、これらの先行技術と異なる。第一に、生成モデルは、契約書、電子メール、調査レポート及び録音された会話など、銀行や法律事務所の知識の大部分を構成する非構造化情報を扱う。第二に、生成モデルは汎用システムであり、少数の提供者によって多大な費用をかけて訓練され、その後数千の利用者によってそれぞれの業務に適合される。第一の特徴は、バックオフィス及びミドルオフィスにおける急速な導入を説明する。第二の特徴は、監督当局が集中、依存、及びシステムがどのように出力に至るかを利用者が理解する能力の限界を懸念する理由を説明する。3
注
- OECD, Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449（2019年5月22日採択、定義は2023年11月8日改訂）。規則（EU）2024/1689（AI法）第3条第1号。人工知能と人権、民主主義及び法の支配に関する欧州評議会枠組条約（CETS No. 225）第2条。要確認。 ↩
- 信用スコアリング、保険及び不正検知における統計的手法及び機械学習手法の歴史については、Financial Stability Board, Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services, 1 November 2017 の概観を参照。要確認。 ↩
- 基盤モデルの特徴及び金融機関にとってのその含意については、国際決済銀行（BIS）, Annual Economic Report 2024, Chapter III, "Artificial intelligence and the economy: implications for central banks", June 2024 を参照。要確認。 ↩
本記事は一般的な情報提供のみを目的としています。法律上または税務上の助言を構成するものではなく、個別案件に関する助言に代わるものでもなく、弁護士と依頼者との間に委任関係を生じさせるものでもありません。本記事は2026年10月時点の法的状況を反映しています。