経営・事業戦略として捉えるAIエージェントを巡る論点－顧客接点から描かれる金融機関のあるべき将来像

AIエージェントの活用は、金融サービスをどのように変容させるのか。金融サービスは、データに基づく判断と手続きの連続で成り立っている。顧客属性や取引履歴、収支、資産残高、ライフイベント、リスク許容度などを踏まえ、顧客に最適な選択肢を継続的に提示するサービスは、AIエージェントとの親和性が極めて高い。

ここではユースケースとして、個人向けの家計管理や資産形成、住宅購入、教育資金、退職準備、相続など、ライフイベントを起点にした金融コンシェルジュが想定される。口座情報や取引履歴、資産状況、各種ライフイベント、グループ企業内外の情報をインプットし、AIエージェントによる顧客理解が深まれば、顧客は自ら金融商品や手続きの方法を探すのではなく、自らの状況に応じた金融サービスの提案や手続きの支援を受けられるようになる。金融機関が金融商品を販売する際に、こうした変化は、顧客のライフイベントや意思決定への継続的な支援を当該金融機関に促す。

法人向けでは資金繰りや与信、決済、為替、リスクヘッジといった経営・事業課題を踏まえ、日々変化する状況下で最適な選択肢の提示や実行支援を行うことが考えられる。その際に金融機関は、経営課題を起点に、法人との接点を継続的に構築・維持できるかが重要になる。

従業員の役割も変化する。AIが定型的な照会や一次説明、事務処理を担うことで、人は複雑案件や例外対応、専門的なコンサルティング、信頼関係の構築に集中できる。つまり、AIが顧客接点の裾野を広げることで、人がより高付加価値領域に注力する「協働モデル」が現実解といえる。

もっとも、こうした変化は一足飛びに実現するものではない。AIエージェント活用は、まず提案支援や情報提供から始まり、次に判断支援、さらには利用者の承認または事前に定めた条件・権限範囲に基づく手続き・取引実行へと段階的に広がっていくとみられる。
実行形態には、人による承認を前提とするものから、一定の権限の下で利用者に代わって自律的に実行するものまで幅がある。ただ、将来的には単一の取引や手続きにとどまらず、金融機関によるAIエージェントがグループ内や非金融を含む外部サービスを横断的に連携・調整しながら、利用者を支援するかたちに発展するだろう。

AIエージェントの役割が提案から手続き・取引実行へと広がる中で、その実行基盤として親和性が高いのがステーブルコインやトークン化預金、RWA（現実資産トークン化）などを活用したオンチェーン金融である。AIエージェントが「考える主体」として利用者の意向や状況変化を踏まえて方針を判断し、ブロックチェーンやスマートコントラクトが「実行基盤」として送金、決済、資産移転、条件付き取引をリアルタイムに処理する。こうした24時間365日稼働の金融サービスに発展する余地は大きい。

また金融機関は、こうした世界で商品提供者だけにとどまらない。AIを通じて安全に接続できる金融APIや認証、カストディー、オンチェーン実行基盤の提供者にもなり得る。

このようにオンチェーン金融は、プログラムに基づく自動執行やリアルタイムな資産移転を可能にするが、AIエージェントが組み合わされることで、利用者の意向や状況変化を継続的に踏まえながら判断を行い、その結果をリアルタイムな執行につなげることが可能となる。これにより、24時間365日で稼働する新たな金融サービスの実現可能性も広がる。

これらの変化は、金融機関の提供価値を「商品を販売すること」から「顧客の意思決定を支援し、その判断に基づく手続きや取引の実行までを継続的に支えること」へ変える。金融機関によるAIエージェントの活用が進めば、商品提供に加え、顧客やAIエージェントとの継続的な接点を通じて価値を提供するサービス設計が競争力の源泉となり得る。

AIエージェントの整備・普及が進む中で、金融機関が第一に行うべきは、AIエージェントを何のために使うのかを経営課題として定義することである。コスト削減だけを目的にすると、既存業務の部分最適にとどまりやすい。事業企画の観点では、顧客獲得や取引深耕等の顧客価値創出、トップライン向上に対する貢献仮説を明確化すべきである。

第二に、自社の強みからユースケースを絞り込む必要がある。リテールに強い金融機関であれば「家計や資産形成、決済をつなぐ日常接点から」、法人基盤に強い金融機関であれば「資金繰り予測や経営課題に応じた提案支援から」というように、PoC（概念実証）の容易さではなく、自社アセットをベースに収益化と顧客価値につながる起点を選ぶことである。

第三に、ガバナンスを初期段階から設計する必要がある。AIエージェントは情報提供にとどまらず、提案や実行に関与し得るため、誤回答や不適切な勧誘、権限逸脱が顧客の資産や信頼の損失につながる恐れがある。従って、権限設計や認証、外部システムとの接続、ログ管理、人による監督・介入、苦情対応、モデル評価などをユースケースごとに整理し、適切な統制を組み込むことが求められる。こうしたガバナンスにおいては法務やコンプライアンス、リスク管理、システム、営業の各部門を巻き込んだ組織横断的な検討体制の構築が不可欠である。

第四に、実サービスを見据えた小さな実装から始めることである。顧客がAIエージェントに何を任せられるか、どこに不安を感じるかは、実利用環境での検証を通じて初めて見えてくる。限定顧客・商品・権限から開始し、利用データと顧客の声を踏まえて継続的に改善することが重要である。その上で、PoCで終わらせず、MVP（最小限の機能の製品）開発や商用化、機能拡張までを見据えたロードマップを描くことが欠かせない。事業戦略上の価値仮説やユースケース、ガバナンス、人材育成等の観点を踏まえながら、業務や組織、システム基盤を計画的に整備しなければならない。

あくまでもAIエージェントの活用は、価値提供を実現するための手段に過ぎない。当然、既存システムや人による対応の方が適する領域もある。だからこそ、AIと人、既存システムの役割分担を見極め、どの接点をAI前提に再設計するかを経営として決める必要がある。その際に顧客・収益・リスク・必要投資を一体で捉え、実装に向けた道筋を早期に言語化することが出発点となる。

インターネットやスマートフォンが金融のチャネルを変えたように、AIエージェントは顧客接点の前提を変える可能性がある。AIエージェント時代の競争軸は、AIを導入したか否かではなく、AIを前提に顧客から選ばれるサービスモデルを構築できるかで決まる。将来的には、顧客接点におけるAIエージェントの活用が進み、金融機関と顧客との関係性や、金融サービスの提供形態そのものを変化させる可能性もある。こうした変化を見据え、経営として着手すべきは、未来予測にとどまらず、自社の顧客接点をどこから再設計するのかを決めることである。