--- title: "金融機関のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-finance/ description: "金融機関のAI活用は、文書の要約や規程の検索など社内向けの業務から始め、金融庁のAIディスカッションペーパーが挙げる説明可能性・個人情報・外部委託先の論点を確かめ、人が確かめる手順を組み込むと進めやすくなります。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # 金融機関のAI活用：始め方と注意 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 7件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 金融機関のAI活用は、文書の要約や規程の検索など社内向けの業務から始め、金融庁のAIディスカッションペーパーが挙げる説明可能性・個人情報・外部委託先の論点を確かめ、顧客に届く内容には人が確かめる手順を組み込むと、安心して進められます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 銀行・信用金庫・保険会社・証券会社などには、規程に沿った正確な事務と丁寧な説明が求められます。AIは文書の作成や検索の手間を減らせる一方、誤った案内や情報の漏えいは顧客の信頼に直結します。経営者・企画の担当者の方に向けて、始め方と注意点をまとめます。 この記事でわかること - 金融機関でAIが役立ちやすい業務と使い方 - 金融庁のAIディスカッションペーパーとガイドラインで確かめたい点 - 顧客の情報と外部のAIサービスを扱うときの注意 ## 金融機関には、どんな業務と課題がありますか？ 共通して多い業務は、問い合わせへの対応、融資の審査と稟議書などの作成、規程・通達を調べながら進める事務、不正の検知とリスク管理、紙やPDFの書類の読み取りと入力です。課題は、必要な情報を規程から探す時間、文書の作成と確認の負担、限られた人手で顧客対応の質を保つことです。 金融庁が2025年3月に公表したAIディスカッションペーパー（第1.0版）では、アンケートに回答した130社の9割以上が、従来型のAIまたは生成AIをすでに活用していると整理されています。2026年3月3日には、2025年6月〜12月の「金融庁 AI官民フォーラム」の知見をもとに改訂した第1.1版が公表されました。第1.1版は、2024年11月の調査の時点ではほとんど行われていなかった顧客向けサービスへの利用について、範囲や条件を絞ったサービスの提供や、その検討が行われる段階に至っていると整理しています。 ## AIが役立つのは、どんな場面ですか？ ① **文書の要約・翻訳**：ディスカッションペーパー（第1.0版）でも、生成AIの利用は文書の要約・翻訳・社内のFAQなどの社内利用にとどまっている先が多いと整理されています。 ② **規程・マニュアルの検索**：回答に根拠の文書を示す仕組みにすると、確かめやすくなります（[RAGの基本](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)）。 ③ **社内文書の下書き**：ディスカッションペーパー（第1.0版）では、稟議書の下書きやコールセンターの業務の支援は、顧客対応への間接的な利用に分類されています。 ④ **書類の読み取り**：OCR（光学文字認識）で入力の手間を減らします（[書類の読み取り](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-ocr-documents/)）。 ⑤ **不正の検知・審査の補助**：従来型のAIは、不正の検知や与信の審査にも使われています。結果の説明や偏りの確認を含めて設計します（[偏りの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-bias-check/)）。 ディスカッションペーパー（第1.0版）では、生成AIを顧客に直接使う例はごく限定的と整理されていました。第1.1版は顧客向けサービスの検討が進んでいるとしたうえで、リスクを減らす取組の例を、提供前の「設計と事前検証」、提供時の「顧客への適切な説明・注意喚起」、提供後の「検証・モニタリング」、全体を支える「ガバナンス」の4つの局面に分けて示しています。事務的な手続きから始めて範囲を広げる進め方や、顧客がいつでも人の対応へ移れるようにすることも例に挙げられています。まずは社内向けの業務から始め、確認の流れを固めてから顧客に近い業務へ広げるのが現実的です。 業務の向きごとの、AIの使い方と人の確認 - **社内向け**：要約・翻訳・規程の検索・社内FAQ。生成AIは**社内利用にとどまっている先が多い**と整理されています - **顧客対応の支援**：コールセンターの業務の支援・稟議書の下書き（顧客対応への間接的な利用）。担当者が確かめてから顧客や決裁へ - **顧客に直接**：第1.0版ではごく限定的。第1.1版は、範囲や条件を絞った提供や検討が進む段階と整理し、4つの局面の取組の例を示しています - **進め方**：まず社内向けの業務から始め、**確認の流れを固めてから**顧客に近い業務へ広げます 金融庁「AIディスカッションペーパー」（第1.0版・第1.1版）の整理にもとづきます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 金融庁は、どんな論点を挙げていますか？ AIディスカッションペーパー（第1.0版）は、課題として、データの整備の遅れ、外部の事業者への依存とそのリスクの管理、投資の効果の説明の難しさを挙げています。生成AIによって難しくなった課題は、**説明可能性**（結論の根拠を示しにくい）、**公平性・偏り**（学習のデータなどに由来する偏り）、**モデルのリスク管理**（体系的な評価の指標が未確立）、**個人情報の保護**（学習のデータに個人情報が混ざるおそれなど）、**サイバーセキュリティ**（細工した指示を与えるプロンプトインジェクションや、学習のデータを汚す攻撃など）です。 生成AIに特有の課題としては、ハルシネーション（事実と違う内容の生成）、詐欺やディープフェイクなど金融犯罪への悪用、本人確認のすり抜けなどが挙げられ、ハルシネーションには人の確認を含む業務の設計などで対応する考え方が示されています。 金融庁は、リスクの程度はユースケースや導入の方法によって異なるとし、過度に萎縮せず挑戦することへの期待を示しています。法令の解釈の相談には、FinTechサポートデスクなどの窓口が案内されています。 ## どんな法令・ガイドラインに注意しますか？ **サイバーセキュリティ**：金融庁の「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（令和6年10月4日）は、銀行・保険会社・金融商品取引業者・貸金業者・資金移動業者などが対象です。項目ごとに「基本的な対応事項」と「対応が望ましい事項」を分け、一律の対応ではなく、自社のリスクに見合った対策を取るリスクベースの考え方を求めています。項目には、サードパーティリスク管理（外部の事業者に関するリスクの管理）も含まれます。生成AIの記述はありませんが、外部のAIサービスを使う場合も、委託先のリスクの管理の考え方に照らして確かめておくと安心です（[サプライチェーンのセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/guide/supply-chain-security/)）。 **個人情報の扱い**：個人情報保護委員会と金融庁の「金融分野における個人情報保護に関するガイドライン」は、要配慮個人情報に加えて、労働組合への加盟、門地、本籍地、保健医療、性生活に関する情報を「機微（センシティブ）情報」とし、定められた場合を除いて取得・利用・第三者提供を行わないこととしています。また、個人データの取扱いを委託する場合は、委託先の監督が求められます。 個人情報保護委員会の注意喚起は、個人情報を含む指示を入力する場合は利用目的の範囲内かを十分に確かめること、本人の同意なく入力した個人データが回答の生成以外の目的で扱われると法令に違反するおそれがあることを示しています。入力前に、サービスの事業者が入力したデータを学習に使わないことなどを確かめます（[生成AIと個人情報](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)）。 **システムの安全対策**：目安に、金融情報システムセンター（FISC）の「金融機関等コンピュータシステムの安全対策基準」があります。金融庁の公表によると、2025年12月2日の金融庁とFISCの意見交換会で、FISCから安全対策基準などの改訂に向けた検討の状況と、生成AIの利活用について説明がありました。最新の版と改訂の内容は、FISCの公表でご確認ください。 AIを使うときに照らしたい、3つの決まりと目安 - **サイバーセキュリティ（金融庁のガイドライン（令和6年10月4日））**：基本的な対応事項と対応が望ましい事項・リスクベースの考え方・**サードパーティリスク管理**。外部のAIサービスも、委託先のリスクの管理の考え方に照らして確かめます - **個人情報（金融分野の個人情報保護のガイドライン）**：**機微（センシティブ）情報**は定められた場合を除き取得・利用・第三者提供を行わない・委託先の監督。入力前に、学習への利用の有無などを確かめます - **システムの安全対策（FISCの安全対策基準）**：改訂に向けた検討の状況・生成AIの利活用の説明（2025年12月2日の意見交換会）。最新の版と改訂の内容は、FISCの公表で確かめます 個別の扱いは、所管の窓口や専門家にご確認ください。 ## どの順番で始めればよいですか？ ① **任せない範囲を決める**：顧客への最終的な案内、審査の判断、機微情報の扱いはAIに任せないと、社内で決めます。 ② **使うサービスを確かめる**：入力した情報の扱い、学習への利用の有無、保存の場所、再委託、事故のときの連絡を確かめます（[委託先の確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/)）。 ③ **社内向けの業務で試す**：顧客の情報を入力しない要約や規程の検索で1〜2か月ほど試し、手直しの量や根拠と食い違った回答の数を記録します。 ④ **確認の手順を決めて広げる**：誰がどの時点で出力を確かめるかを決め、記録を残してから顧客対応の支援などに広げます。 ⑤ **ルールにまとめて伝える**：入力してよい情報・いけない情報と確認の手順を利用ルールにまとめ、職員に伝えます（[入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/)）。あわせて、AIを悪用したなりすましへの備えも見直します（[なりすましへの備え](https://www.ai-ready.jp/guide/deepfake-fraud-prevention/)）。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの委託先・サービスの確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/) - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - [AIのリスク評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-risk-assessment/) ガイド - [AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/) - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - [AIのセキュリティの基本：AIへの攻撃とAIを使った攻撃への備え](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-security-basics/) - [ディープフェイクを使ったなりすましへの備え](https://www.ai-ready.jp/guide/deepfake-fraud-prevention/) - [取引先を含めたサプライチェーンのセキュリティ：委託先・取引先・ソフトウェアの備え](https://www.ai-ready.jp/guide/supply-chain-security/) - [AIの偏り（バイアス）の確かめ方：どこで生まれ、どう試し、どう減らすか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-bias-check/) - [紙の書類・請求書の読み取りにAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-ocr-documents/) 用語 - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [説明可能性（XAI）](https://www.ai-ready.jp/glossary/explainable-ai/) ## よくあるご質問 Q金融機関がAIを使うことについて、金融庁はどのような姿勢ですか？ AAIディスカッションペーパーは、リスクの程度はユースケースや導入の方法によって異なるとし、過度に萎縮せず挑戦することへの期待を示しています。まずは既存の法令や監督指針に沿った対応を促す方針です。 Q生成AIの回答を、顧客への案内にそのまま使ってもよいですか？ A生成AIの出力には事実と違う内容（ハルシネーション）が混ざることがあり、AIディスカッションペーパーでも人の確認を含む業務の設計で対応する考え方が示されています。顧客への案内は、担当者が根拠の資料と照らして確かめてから使います。 QAIのサービスを外部の事業者から借りる場合、何を確かめればよいですか？ A入力した情報の扱い、保存の場所、再委託の有無、事故のときの連絡を確かめます。金融分野のサイバーセキュリティのガイドラインはサードパーティリスク管理を項目に挙げ、個人データを扱う場合は委託先の監督も求められます。 Q顧客の健康状態などの情報をAIに入力してもよいですか？ A金融分野の個人情報保護のガイドラインは、保健医療などの情報を機微（センシティブ）情報とし、定められた場合を除いて取得・利用・第三者提供を行わないこととしています。AIへの入力は原則として避け、必要な場合は社内の規程と専門家に確かめてください。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [説明可能性（XAI）](https://www.ai-ready.jp/glossary/explainable-ai/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [OCR（光学文字認識）](https://www.ai-ready.jp/glossary/ocr/) - [公平性](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [プロンプトインジェクション](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-injection/) - [ハルシネーション](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - [ディープフェイク](https://www.ai-ready.jp/glossary/deepfake/) - [ユースケース](https://www.ai-ready.jp/glossary/use-case/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [第三者提供](https://www.ai-ready.jp/glossary/third-party-provision/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [金融庁「AIディスカッションペーパー（第1.1版）の公表について」（令和8年3月3日）](https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260303/aidp.html) 2. [金融庁「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」改訂の概要（令和8年3月）](https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260303/aidp_version1.1_summary.pdf) 3. [金融庁「AIディスカッションペーパー（第1.0版）」概要資料（2025年3月）](https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp_summary.pdf) 4. [金融庁「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（令和6年10月4日）](https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20241004/18.pdf) 5. [個人情報保護委員会・金融庁「金融分野における個人情報保護に関するガイドライン」](https://www.fsa.go.jp/common/law/kj-hogo-2/01.pdf) 6. [金融庁「金融庁・金融情報システムセンター(FISC)の意見交換会について（令和7年12月2日）」](https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20251226.html) 7. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（内閣府 AI戦略チーム資料）](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/6kai/shiryouchuuikanki.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 金融機関には、どんな業務と課題がありますか？ 2. AIが役立つのは、どんな場面ですか？ 3. 金融庁は、どんな論点を挙げていますか？ 4. どんな法令・ガイドラインに注意しますか？ 5. どの順番で始めればよいですか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「金融機関のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-finance/