CEO Corner

答えには過去と現在が同時に必要なのかもしれない

先ほどの仮想事例に戻ります。保険契約は2008年に締結され、その後に特約が追加されました。後に保有契約群の所有者が変わり、今年、新しい契約管理手順が導入されています。金額の見積もりには、適切な現在の勘定残高と評価日も必要です。

これらすべてに答える、単一の「最新版」は存在しません。

現在の契約管理に関する指示が、過去に成立した契約上の権利を変更するとは限りません。同時に、古い契約だからといって、廃止された業務手順を使ってよいわけでもありません。法令や契約の解釈は、適切な資格と専門性を持つ専門家が担います。テクノロジーは、その専門家が承認したルールを保持し、適用しなければなりません。

この事例では、契約管理システムまたは検証済みの計算サービスが見積金額を算出するべきです。AIは関連する根拠をまとめ、計算に用いた入力情報を説明し、矛盾を指摘できます。しかし、検索した文章から金融上の金額を独自に作り出してはいけません。

この区別は長期の保険契約で特に重要です。新規契約の募集を終了しても、既存契約の管理、保険金支払い、報告の責任は続きます。近代化では、新しい商品との違いも含め、その契約群に伴う義務を引き継ぐ必要があります。技術的な移行が成功しても、業務上の意味が十分に表現されていない場合があるのです。

経験豊富な人が書類の間に行う作業

二つの文書が矛盾するとき、優れた従業員は新しい方を選ぶだけではありません。一方が一般原則でもう一方が承認済みの例外なのか、対象の法域が違うのか、承認された変更が実施されていないのか、それとも業務上の判断を要する本当の不備なのかを調べます。

複数の情報源を滑らかな文章にまとめるシステムは、確認者が見るべき矛盾そのものを隠してしまうことがあります。流暢な説明は、不確実性の原因を解決しないまま、その兆候だけを見えなくする可能性があります。

だからこそ、私は検索プロセスを設計する前に、経験豊富な担当者の仕事を調べたいのです。一見正しそうな情報源が実は間違っていた事例を含め、難しい案件を専門家に説明してもらいます。どのような違いを見分け、何を根拠にしたかを記録します。非公式な回避策も検証が必要です。長年の慣行が、そのまま承認されたルールになるわけではありません。

そうして得られる資産は、文書フォルダー以上の価値を持ちます。どの情報がどの判断に適用され、誰が不確実性を解消する権限を持つのかを、継続的に管理する仕組みです。その知識はAIだけでなく、人材育成、システム移行、業務の一貫性にも役立ちます。

目的は、専門家の判断をすべてルール化することではありません。本質的に曖昧な案件も残ります。優れた設計はそれを早期に見極め、未解決の点を説明し、適切な担当者に判断の根拠と権限を渡します。

合併により問題が可視化される。エージェント AI が緊急性を高める

買収先の事業を統合する銀行も、同様の課題に直面します。同じ口座種別に見える二人の顧客でも、契約条件、料金の取り決め、事務手続き上の例外が異なる場合があります。顧客データを統合したからといって、扱いまで同一にすべきとは限りません。

仮に手数料の問い合わせがあったとします。アシスタントは買収側の銀行の現在の料金表を見つける一方で、買収された顧客群に引き続き適用される有効な取り決めを見落とすかもしれません。必要なのは料金表の更新頻度を上げることだけではなく、適用される契約と承認済みの取り扱いを特定することです。記録が矛盾する場合は、回答や調整を承認する前に解決しなければなりません。

これは買収計画にも戦略的な意味を持ちます。データ移行には予算を付けても、業務上の意味の整合を現場任せにすれば、大きな統合負担が残り得ます。AIへの投資は、その負担を統一画面の裏に隠すのではなく、明らかにし、軽減するために使うべきです。

バーゼル銀行監督委員会が2026年1月に公表したBCBS 239に関するニュースレターは、合併、新商品、分断されたデータ環境、データリネージを、継続的な実装課題として挙げています。これはリスクデータ管理に関する情報提供であり、新たなAI要件ではありません。本稿との関連は、事業の変化、データの意味、そして継続的な経営責任の結び付きにあります。

バーゼル委員会、2026 年 1 月

エージェンティックAIでは、誤った解釈が回答の範囲を超えて広がるため、重要性が増します。検索エージェントが根拠を渡し、別のエージェントが提案を作り、さらに別のエージェントが許可されたワークフローを開始します。すべてが同じ不適切な情報源に依存していれば、エージェント同士の一致は十分な安心材料にはなりません。採用できる根拠と許可された行為を判断するための、共通かつ管理された基盤が必要です。

アーキテクチャは決定の基礎を保持する必要があります

検索拡張生成、すなわちRAGは、検索した情報をモデルの応答に取り込みます。回答の根拠を追跡しやすくしますが、関連性が高いことと、対象案件に適用できることは別です。非常に関連の深い文章でも、別の契約や顧客群について書かれているかもしれません。

私たちの設計案では、案件の状況を確定すること、適用可能な根拠を選ぶこと、説明を作ること、そして行為を承認することの四つを分離します。モデルはその過程に貢献できますが、自らにアクセス権を与えたり、自身の権限の範囲を決めたりする主体であってはなりません。

元の Genellipse 図。ラベルは英語です。付随する説明は、選択した言語で利用できます。

説明と前提条件を読んでください

信頼できるケースのコンテキスト、承認された情報源、および承認された金融システムが、明確な入力情報を提供します。

独立した適格性チェックにより、制限付き AI が説明を準備する前に、適用可能なソース、アクセス許可、発効日が確立されます。

資格のあるレビュー担当者が例外を処理します。ワークフローは実行前に、権限、ソースの有効性、および現在の状態を再チェックします。証拠はすべての段階で保持されます。

まず、信頼できるシステムから、保険契約または口座の識別情報、商品、市場、関連日付を取得します。承認済みのルールによって、利用者とワークフローがアクセスできる情報源と、適用される版を決めます。適格な資料だけが回答生成の段階に進みます。メタデータフィルターはそのための技術的手段の一つであり、Microsoftの検索ドキュメントでも、定めた条件による絞り込みが説明されています。難しい業務上の課題は、その条件に合意し、維持することにあります。

Microsoft: 検索フィルター

現在残高や金融計算は、それぞれ認可されたシステム接続を通じて取得します。証跡には、説明と、契約の版、検索資料、計算結果、未解決の例外、承認との関係を残すべきです。それにより確認者は、単なる会話記録を超えて、判断に至った理由を理解できます。

重要な影響を伴う行為の直前には、システムが再確認します。提案が待機している間にも、情報源が取り下げられ、口座の状態が変わり、承認の有効期限が切れる可能性があります。実行時点でも権限と状態が有効でなければなりません。通常のAPIもModel Context Protocol（MCP）のツールも、この規律を必要とします。どちらの接続方式も、それ自体が業務上の権限を与えるものではありません。

ソースを変更するということは、その結果を管理することを意味します

回答が実際の業務に影響するようになれば、知識の維持は運用上の責任になります。正午にある手順が撤回されたとします。対象の資料は、検索インデックス、翻訳版、回答のキャッシュ、未完了の案件にすでに残っているかもしれません。原本を置き換えるだけでは、問題の一部にしか対処できません。

組織は依存関係を特定し、不適切な継続利用を防ぎ、変更が反映されたことを検証し、再評価が必要な未処理案件を見極める必要があります。すでに実行された判断は、ナレッジベースの変更では修復できません。権限を持つチームが影響と是正措置を評価しなければなりません。

過去の証跡は、適切な保存・アクセス管理のもとで参照可能にしておくべきです。現在の判断に何を適用すべきかという問いと、以前の判断時点でどの情報が利用可能だったかという問いは別です。適用開始日と、その変更をシステムに記録した日の両方を残すことで、両者を区別できます。

プロセス全体に責任を持つ人が必要です。業務責任者が適用条件を承認し、技術チームが変更の反映を検証し、運用担当者が影響を受けた案件に対応します。リスク、コンプライアンス、法務の専門家は、それぞれの所管で影響を評価します。サービス責任者は、これらの責任の間に生じる隙間を解消しなければなりません。NISTのManageガイダンスには、導入後の監視と変更管理が含まれています。ここで述べた運用体制は、それを踏まえた私たちの提案です。

NIST 管理

監督の強さは、誤りがもたらす影響に応じるべきです。EIOPAの2025年8月の意見は、保険分野のAIガバナンスについて、リスクに基づく比例的な対応を示しています。私の実務的な解釈では、一般的な情報提供と契約者の金銭に影響する行為には、異なる水準の根拠、承認、統制が必要です。この意見は各国の監督当局に向けられたものであり、特定のプラットフォームの認証ではありません。

EIOPA のご意見

意思決定全体のコストを測定する

準備時間の短縮だけを数え、結果を照合し、修正し、説明する人の仕事を無視すれば、生産性の主張は不完全です。仕事を別の場所へ移すだけになる危険もあります。アシスタントが多くの依頼を処理する一方、専門家には難しい例外案件が積み上がるかもしれません。

したがって、投資判断では知識を利用可能な状態に保つ費用も含め、業務全体を測定すべきです。以下は月次の仮想例です。数値は検討用の仮定であり、Genellipseの実績や予測ではありません。

差は、追加業務を差し引く前で324時間です。情報源の維持と追加確認に60時間かかるなら、純減は264時間になります。ただし、それが金銭的な節約になるのは、実際の支出が減った場合だけです。処理量の増加、待ち時間の短縮、サービス改善に使う選択もあります。導入費、プラットフォーム費、その他の運用費も投資計算に含める必要があります。

目標には、改善がその施策によって生じたことを示す根拠も必要です。同等の商品群と案件種別を比較し、処理量、人員、複雑さの変化を考慮します。再問い合わせが別の窓口へ移っただけではないかも確認します。平均値の改善が、買収で引き継いだ小さな契約群の悪化を覆い隠すこともあります。

品質は、単一の正答率だけでは評価できません。誤った説明と誤った支払い指示では、結果の重大さが異なります。契約の世代、法域、例外の種類、行為の重大性ごとに難しい案件を検証します。未解決の例外と滞留期間も追跡すべきです。すべてを人に回すアシスタントは慎重でも、業務価値をほとんど生まない可能性があります。有用な評価は、システムが成果を出す領域と、人による介入能力がなお必要な領域の両方を示します。