エグゼクティブサマリー
金融サービス企業はAIの利用において急速に進歩しており、AIのパイロット版や限定的なユースケースからアカウンタビリティへと移行しています。企業は測定可能なビジネス価値にますます注力しており、金融サービスの回答者の68%が生成AIから定量化可能なプラスのROIを報告しています。
エージェント型AIが次のフロンティアとして浮上していますが、それを安全に拡張できるかどうかはガバナンスによって決まります。金融サービス企業の30%がエージェント型AIを本番環境に導入していますが、これを利用している企業は、アナリティクス、予測、顧客とのやり取り、プロセスの自動化において強力な成果を報告しています。そのため、権限、監査可能性、監視、データアクセスに関する制御が不可欠となっています。
AIは単なる自動化にとどまらず、従業員にプラスの変化をもたらしています。大手金融サービス企業は、従業員へのプラスの影響において他業界をリードしており、回答者の78%がAI駆動の自動化は仕事にネットポジティブな影響を与えたと述べています。
専有データは、AIの競争優位性の基盤になりつつあります。金融サービス企業の92%が、専有データを使用して大規模言語モデルのトレーニング、チューニング、または拡張を行っています。これは、差別化されたAIの成果を生み出す上で、信頼性が高くガバナンスの効いたエンタープライズデータが重要であることを浮き彫りにしています。
金融サービスのリーダーにとって、AIに関する会話は急速に変化しています。人工知能が業界を根本的に再構築するかどうかは、もはや問題ではありません。すでに再構築は始まっています。現在より重要な問題は、業界が求める信頼、ガバナンス、セキュリティ、制御を維持しながら、金融サービス企業がどのようにAIを測定可能なビジネス価値に変えることができるかということです。
Snowflakeの新しい調査によると、金融サービス企業はAI導入のより成熟した段階に入りつつあります。個々の企業で導入の成熟度は異なりますが、ROIを定量化し、専有データを使用し、価値の高いエンタープライズワークフローにAIを適用して、エージェント型AIから早期のメリットを獲得し始めています。
その結果、AIへの好奇心からAIのアカウンタビリティへと急速に移行した業界の説得力のある姿が浮かび上がっています。
AIがすでにもたらしている従業員へのプラスの影響
調査における最も注目すべき発見の1つは、AI駆動の自動化による従業員へのプラスの影響において、金融サービスが比較対象の全業界をリードしていることです。比較対象の業界には、広告およびメディア、ヘルスケア・ライフサイエンス、製造業、小売・消費財、テクノロジーおよび通信が含まれます。
金融サービスの回答者の78%が、AI駆動の自動化は仕事にネットポジティブな影響を与えたと述べています。これは、テクノロジーおよび通信の75%、ヘルスケア・ライフサイエンスの69%、広告およびメディアの68%、製造業の68.1%、小売・消費財の61%を上回っています。
金融サービスの回答者の78%が、AI駆動の自動化は仕事にネットポジティブな影響を与えたと述べています。
この発見は、AIの導入は主に仕事の削減を目的としているという一般的な思い込みに疑問を投げかけるものです。金融サービスにおいては、状況はより複雑なようです。AIは仕事を変えつつありますが、回答者はその変化をプラスに捉える傾向があります。
従業員が複雑で反復的、かつデータ集約的でドキュメントの多いワークフローをこなすことが多い業界では、これは理にかなっています。AIは、ドキュメントの要約、データの準備、コンプライアンスの監視、ヘルプデスクチケットの自動化などのタスク全体で、手作業を減らすのに役立ちます。
経営幹部にとって、これは従業員に関する会話の枠組みを再構築するものです。真の機会は、単に人を自動化に置き換えることではありません。従業員がより迅速に働き、より良い意思決定を下し、より価値の高い活動に集中できるように、ツールを提供することです。
金融サービス業界は具体的なROIを測定している
また、業界全体の企業は、生成AIの導入を測定可能な価値に結び付ける可能性が最も高い企業の1つです。金融サービスの回答者の68%は、生成AIのROIを定量化しているため、それがプラスであることを知っていると述べています。テクノロジーおよび通信のみが70%とわずかに上回っています。金融サービスは、広告およびメディアの64%、小売・消費財の59%、ヘルスケア・ライフサイエンスの57%、製造業の56%を上回っています。
これは重要なシグナルです。金融サービス企業は、ビジネスの他の分野にもたらすのと同じパフォーマンスの規律をAIにも適用しているようです。
その規律は重要です。定量化されたビジネスへの影響は、リーダーがどのユースケースを拡張し、どのパイロット版を停止し、どこに投資を割り当てるかを決定するのに役立ちます。また、AIの実験が断片化したり、ビジネス戦略から切り離されたりするのを防ぐのにも役立ちます。
金融サービスのリーダーにとって、メッセージは明確です。AI戦略は、テクノロジーの目新しさではなく、測定可能なビジネス成果に基づいて構築されるべきです。
ますますAIの優位性の基盤になっている専有データ
金融サービスにおいて、データは常に戦略的資産でした。AIは、専有データを企業のAIの差別化の中心に据えることで、その重要性を高めています。金融サービスの回答者の92%が、自社で専有データを使用して大規模言語モデルのトレーニング、チューニング、または拡張を行っていると述べています。
これにより、金融サービスは、テクノロジーおよび通信（96%）、ヘルスケア・ライフサイエンス（93%）、広告およびメディア（93%）、小売・消費財（91%）、製造業（88%）と並んで、AI導入の先進層にしっかりと位置付けられます。
これは重要な変化です。汎用的なAIツールは、汎用的な出力を生成できます。これに対して、専有のエンタープライズデータに基づく相互運用可能なAIシステムは、より関連性が高く、コンテキストに沿った、差別化された結果を生み出すことができます。
金融サービス企業にとって、これは次のようなものをサポートするAIシステムを意味する可能性があります。
顧客固有のサービスのレコメンデーション
リスクおよび不正分析
内部ポリシーおよびコンプライアンスガイダンス
市場およびシナリオ分析
パーソナライズされた財務インサイト
プロダクトおよびポートフォリオインテリジェンス
エンタープライズナレッジマネジメント
しかし、専有データの使用は、より大きな責任も伴います。AIシステムが機密性の高いエンタープライズデータや顧客データに依存すればするほど、アクセスのガバナンス、品質の監視、プライバシーの保護、透明性の維持がより重要になります。
金融サービスにおいて、AIの優位性とAIガバナンスは共に前進しなければなりません。
次の競争の最前線となるエージェント型AI
生成AIは、従業員が情報とやり取りする方法を根本的に変えました。エージェント型AIは、AIが従業員に代わってできることを変革します。
エージェント型AIシステムは、タスクを推論し、ツールを使用し、手順を調整して、定義された境界内でワークフローを完了させることができます。金融サービスにとって、これはリスクと規制、オペレーション、コンプライアンス、不正調査、予測、戦略的計画全体にわたる新しい形式の自動化への扉を開きます。
興味深いことに、本番環境ですでにエージェント型AIを使用している業界のトップは金融サービスではありません。現在、本番環境でエージェント型AIを使用していると答えた割合は、広告およびメディアが42%、ヘルスケア・ライフサイエンスが33%、テクノロジーおよび通信が32%、製造業が32%、小売・消費財が28%であるのに対し、金融サービスの回答者は30%でした。
しかし、このテクノロジーを導入している組織の中で、金融サービスは最も強力な成果をいくつか報告しています。
94%が、エージェント型AIによってより優れたデータアナリティクスと戦略的レコメンデーションが提供されたと回答
92%が、高度なモデリングによって予測とシナリオプランニングが強化されたと回答
91%が、エージェントを介した顧客対応のインタラクションが改善されたと回答
83%が、反復的でルールベースのプロセスにおける人間の関与を置き換えた、または削減したと回答
71%が、複雑で高度なプロセスにおける人間の関与を置き換えた、または削減したと回答
金融サービスの業務の多くはデータ集約型でプロセスが重く、意思決定指向であるため、これらの成果は金融サービスにとって特に関連性があります。次のレベルのエージェント型ワークフローは、チームによるマルチステップの顧客ワークフローの管理や不正調査の支援から、オンボーディングの合理化やシナリオプランニングのサポートまで、幅広いユースケースに及びます。
次のレベルのエージェント型ワークフローは、チームによるマルチステップの顧客ワークフローの管理や不正調査の支援から、オンボーディングの合理化やシナリオプランニングのサポートまで、幅広いユースケースに及びます。
その鍵となるのはデータガバナンスです。AIシステムが回答の生成からアクションの実行へと移行するにつれて、金融サービス企業は、権限、監査可能性、人間の監視、データアクセスに関する強力な制御を必要とするようになります。たとえば、機密データは分類され、リネージが自動的にキャプチャされる必要があります。また、アクセスポリシーは、個々のソフトウェアやアプリケーションレベルではなく、プラットフォームレベルで適用されなければなりません。さらに、エージェント型コントロールプレーンまたはエージェント型ミッションコントロールセンターを導入する企業は、優位に立つことができます。このレイヤーは、エージェントが明確に定義されたガードレール内で共有の目標に向けて機能するように、データ、モデル、アプリケーションを調整することで、オペレーショナルリスクを軽減するのに役立つため、非常に重要です。
AIの拡張を成功に導くデータの準備状況とコンテキスト
最も成熟したAI戦略は、エンタープライズデータの品質、アクセシビリティ、ガバナンスに加えて、ビジネスコンテキスト、つまりデータのセマンティクスに依存します。AIの出力の質は、データと、そのデータの背後にあるビジネス上の意味の組み合わせによって決まります。
顧客確認（KYC）の検証ワークフローと取引決済の例外の違いを理解するエージェントこそが、チームに実際に採用され、組織全体に目に見える価値をもたらすものです。
金融サービスのリーダーは、データアクセスの問題を特に認識しているようです。回答者の96%が、自社がデータエステートを統合または集約するためのソリューションに積極的に投資していることに同意しています。さらに、89%がデータエンジニアリングはAIプロジェクトの成功の鍵であることに同意しています。
しかし、課題は残っています。
62.8%が、組織にデータエンジニアリングのスキルギャップがあることに同意
57%が、断片化されたデータシステムとサイロ化によってAIの取り組みが遅れていることに同意
51%が、組織においてデータエステート全体の可視性が欠如していることに同意
これは戦略的なボトルネックであると同時に、戦略的な機会でもあります。金融サービス企業は明確なAIの野心を持っているかもしれませんが、断片化されたデータはAIの拡張範囲を制限します。データがサイロ化されていたり、一貫性がなかったり、ガバナンスが困難であったりする場合、AIシステムは信頼できる出力と、信頼性の高いコンプライアンスに準拠したアクションを提供することに苦労するでしょう。
エージェント型AIにおいて、これはさらに重要になります。ユーザーに代わってアクションを実行するシステムは、正確でガバナンスの効いたコンテキストデータにアクセスできる必要があります。その基盤がなければ、企業は単発のユースケースから全社的な変革へと移行するのに苦労する可能性があります。
金融サービスにおけるAIリーダーシップの次のフェーズ
金融サービス業界は、間違いなくAI導入の新たなフェーズに入りました。データは、業界がますます成熟し、規律を持ち、成果志向になっていることを示しています。しかし、エージェント型ワークフローの次のフェーズでは、より包括的なアプローチが必要になります。
信頼できるデータ基盤、強力なガバナンスとセマンティクス、エンタープライズクラスのツール、従業員のイネーブルメント、そして一貫した効果測定が必要になります。
経営幹部の意思決定者にとって、進むべき道は明確です。
測定可能なビジネス価値を持つAIユースケースを優先する
ガバナンスの効いたコンテキストを含む専有データをAIシステムの基盤とする
最先端のAIモデルをデータに適用できる、相互運用可能なデータプラットフォームに投資する
エージェント型AIを広く拡張する前に、ガバナンスモデルを構築し、エージェント型コントロールプレーンを実装する
AIトランスフォーメーションを、テクノロジー戦略とオペレーティングモデルの移行の両方として扱う
リードする企業は、AIを一度にあらゆる場所に展開する企業ではありません。信頼できるデータ、ガバナンスの効いた実行、そして測定可能な成果を結びつける企業です。金融サービスにおいて、AIの未来は定量化可能で、高度にガバナンスが効き、ますますエージェント型になっていくでしょう。
調査結果の全容については、今すぐ2026年 生成AIとエージェントのROIをダウンロードしてご確認ください。
