「金融品質」の生成AIを実装せよ。コンプライアンスの壁とハルシネーションを乗り越える、銀行・保険業界のための「RAG構築」と安全対策

1. 「マルチLLM」時代における金融機関の選定基準

現在、生成AIの選択肢は多岐にわたります。高性能な汎用モデルから、機密性に優れたオンプレミス型モデル、特定のタスクに特化した小型モデルまで、用途に応じた使い分けが求められます。

・性能（Accuracy）: 複雑な金融商品の分析には大規模モデル、定型業務の要約には軽量モデルを選択する。
・安全性（Security）: 自社専用の閉域環境（Azure, AWS, Google Cloud等）で構築し、FISC安全対策基準に準拠させる。
・持続可能性（Scalability）: 特定のベンダーに依存せず、将来的にモデルを差し替え可能な「プラットフォーム」として構築する。

2. 誤回答を封じ込める「RAG（検索拡張生成）」の高度化

どのLLMを採用する場合でも、共通の課題は「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」です。これを防ぐ唯一の現実解がRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。

・仕組み: 生成AIに広大なインターネット知識を使わせるのではなく、自社サーバー内の「最新の規定集」や「約款」のみを検索・参照させ、その情報を元に回答を生成させます。
・金融品質の担保: 「回答の根拠となった規定名とページ数」を必ずセットで提示する設計にすることで、監査可能性（Auditability）を確保します。

3. 情報漏洩を許さない「データ・ガバナンス」の実装

複数のAIを使い分ける環境では、より高度なデータ保護の仕組みが必要となります。

・PII（個人特定情報）フィルタリング: プロンプト（指示文）に含まれる顧客の氏名や口座番号を自動検知し、AI側に渡る前にマスキング（伏せ字化）するゲートウェイを構築します。
・オプトアウト設定の徹底: 各AIベンダーに対し、入力データがモデルの再学習に利用されない契約を担保することが、金融機関における導入の絶対条件です。

4. 人間とAIの役割分担：Human-in-the-loopの徹底

金融実務において、AIはあくまで「優秀な副操縦士（コパイロット）」です。

・AIの役割: 膨大な規定からの検索、下書きの作成、データの一次加工。
・人間の役割: AIが提示した回答の最終確認、コンプライアンス上の判断、顧客への最終説明。

複雑な案件についてはAIが判断を保留し、即座に有人のオペレーターや専門職へエスカレーションする仕組みを組み込むことで、重大な事故を未然に防ぎます。

5. まとめ

金融業界における生成AI活用は、もはや「どのモデルを導入するか」という議論を超え、「自社のガバナンス下で、いかにAIを制御するか」というフェーズに移行しています。

RAGによる正確性の担保、フィルタリングによる機密性の保持、そして有人連携による責任の所在。これらを組み合わせた「AIさくらさん」のようなプラットフォームは、日々進化する最新のLLMを柔軟に取り込みながら、金融機関が求める「変わらない安全性」を提供し続けます。