コラム経済トレンド

118

金融機関における生成 AI の成長性について
大臣官房総合政策課

河野 愛／伊藤 恭平

本稿では、金融機関における生成 AI の成長性について考察する。

生成 AI の現状
・生成 AI が多くの職業の生産性を向上させるとの期待が近年高まっている。生成 AI とは、学習データから文章、音楽、画像、動画、ゲーム、アプリ、コードなどの新しいコンテンツの生成ができる、一連のアルゴリズムを指す。従来の AI が「決められた行為の自動化」であったのに対し、生成 AI は「新しいコンテンツの生成」を可能とし、日常生活からビジネスにまで浸透し始めている（図表 1）。
・生成 AI 市場は、今後 10 年間で高成長が見込まれ、年平均 42％で売上が増加し、2032 年までに売上高ベースで 1 兆 3,000 億ドル（約 195 兆円）規模にまで成長する見通しもある（図表 2）。
・業種別で見ると、生成 AI を含む AI の登場により銀行業では 2,000 億ドル（約 30 兆円）から 3,400 億ドル（約 51 兆円）（銀行業の営業利益の 9～15％）の付加価値の向上が見込まれ、特にリスク管理で AI が付加価値を生み出すと想定されている（図表 3）。
（図表 1）従来の AI・生成 AI の比較（図表 2）生成 AI 市場の推移

連載 経済トレンド

従来の AI

生成 AI

ビジネスインパクト

決められた行為の自動化

新しいコンテンツの生成

学習データ

具 体 的 な デ ー タ 構造化されていなセット
いデータセット

学習の視点

情報の整理・分類・ パターンと関係を学習
検索

学習アルゴリズム

機械学習・ニュー ニュートラルネッ
トラルネットワーク トワーク

出力の特徴

構造化されたもの

非構造化形式

出力例

データ

文章、画像、音声（USDbn）
1,400
1,200
年平均成長率
1,000
42％
800
600
400
200
02020 2022 2024 2026 2028 2030 2032

（図表 3）銀行業で期待される AI の付加価値（USDbn）0100

200300400

投資銀行部門アセットマネジメント
コーポレート部門
ウェルスマネジメント
リテール部門
ソフトウェア・エンジニアリング（注）1 ドル＝150 円換算

リスク管理
IT ファイナンス
人材・組織（出所）野 村総合研究所「生成 AI はビジネスをどう変えるのか」、みずほ銀行「生成 AI の動向と産業影響【総合編】」、McKinsey ＆ Company「Capturing the full value ofgenerative AI in banking」

国内金融機関における生成 AI 動向
・日本の労働市場では、総就業者数の約 80％が生成 AI の影響を受ける可能性があり、約 40％の就業者が仕事の半分以上を自動化できるとの推計もある。生成 AI はデータ分析・プログラムコードの生成・文章の要約等を扱うオフィスワーク中心の産業で影響が大きく、金融業の生産性向上に大きく寄与すると考えられている（図表 4）。
・国内金融機関は、業務効率化・新たなサービスの開発・与信判断能力の向上・投資判断の向上・リスク管理とコンプライアンス対応の高度化に生成 AI を活用していくことが見込まれ、実際に各社生成 AI の活用が進んでいる（図表 5）。生成 AI 活用によるバックオフィスのスリム化、人的リソースの配置の見直しが図られ、新たな成長機会を生み出していくことが期待される。
・国内金融機関の生成 AI 関連の投資額は、2023 年の 114 億円から 2028 年に 1,041 億円まで拡大する見通しである（図表 6）。
（図表 4）生成 AI 導入によるタスクの自動化対象率（産業ベース）の一部抜粋（％）020406080

情報通信業
62.3

金融業、保険業
教育、学習支援業
不動産業、物品賃貸業
学術研究、専門・技術サービス業
複合サービス事業
医療、福祉
電気・ガス・熱供給・水道業
公務（他に分類されるものを除く）
卸売業、小売業
総数39.5（注）職業別（小分類）の就業者数で加重平均した値。宗教家や音楽家など自動化対象率のデータが欠落している職業は除外した。

（図表 5）国内金融機関の生成 AI の活用事例
生成人工知能（AI）を行内の事務の手続き照会や通達の添削など110を超え
三菱 UFJ る業務で導入する。年内に全行員に利用を開放して法律相談やメールの案文銀行作成、リポートの要約などを含め順次対応する業務を増やす。回答の精度を向上させるため、生成 AIが参照する行内情報の基盤を2024年度にも整備する。
三井住友 SMBC 全従業員に対し「生成 AI アシスタント」を公開。
銀行
生成 AI を活用した「行内規定検索サービス」の実証実験を開始。
国内全社員が使える社内向けテキスト生成 AI の導入。AIチャット導入によみずほ銀行 る事務手続照会の時間の短縮をめざし概念実証を進行中。ワンクリックで稟議資料ドラフトを自動作成できる「稟議作成サポートAI」開発も進めている。
テストコードやテストパターンの生成を補助。ChatGPT のように大規模損保
言語モデルをベースとして、日本語に特化した生成 AI エンジンによるコー
ジャパン
ルセンター支援システムを開発中。
SBI 生命 ChatGPT のような大規模言語モデルを活用し、コールセンターへの適用保険などを想定。
生成 AI（人工知能）技術を生かし、主力保険商品の強化に取り組んでい住友生命 る。ChatGPT の技術を基に開発したチャットシステム「Sumisei AI Chat
Assistant」を使い、新たな企画づくりや日常業務の生産性向上に取り組保険
み保険商品自体を強化。
生成 AI を活用した、延滞債権／支払に特化した督促交渉 AI 機能。返済やクレジット
支払いに関する質問や相談、各種ヒアリングの実施し、連絡約束や入金約エンジン束を取得が可能。

（図表 6）国内金融機関における生成 AI 関連の投資額の予測
（億円）
1,200
1,041
1,000
800
600
400
200011420232028（出所）大和総研「生成 AI が日本の労働市場に与える影響（2）」、総務省「令和 2 年国勢調査」、独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）職業情報データベース「簡易版「解説系ダウンロードデータ ver4.00」、日経クロステック「ChatGPT 対応に温度差、メガバンクなど大手金融 7 社が明かす AI へ
数値系ダウンロードデータ ver4.00」、の取り組み」、各社 HP、日経 BP「金融 DX 戦略レポート 2024 － 2028」

66

ファイナンス2024 Apr.

コラム

経済トレンド 118

生成 AI 活用に向けた課題
・一部の国内金融機関では既に生成 AI を業務に組み込んでいるが、生成 AI 利用の懸念事項として文書の無断利用や情報漏洩が挙げられる。実際に国内金融機関与信審査やデューデリジェンス（資産査定）において、社内ルールに反した ChatGPT の利用が問題となった。生成 AI の活用に当たりガバナンスをどう引き締めるかが課題である（図表 7）。
・生成 AI は今後さらに多くの範囲で活用が期待される革新的な技術である一方、誤情報の生成を始めとする企業のリスクや雇用への影響といった社会的懸念も高まっている（図表 8）。
・2023 年 6 月、EU で世界初となる AI 規制案が採択された。AI から人間の自由は守られるべきという基本思想に基づき、リスクレベルに応じて禁止事項や要求事項、義務を定める罰則規定の合意がなされている。欧米を中心に各国で AI 規制が進展しており、我が国においても AI 規制の制定が進むことが予想される（図表 9）。
（図表 7）ChatGPT を社員が利用する際に企業が留意すべき 3ヵ条
利用に関するポリシーを明確にし、社内に通知（図表 9）生成 AI に対する主要各国のスタンス
国・地域

・

社員の自己判断で利用しない環境の整備

米国

該当サービスへの会社からのアクセスを制限

バランス

・全社員の禁止、一部社員のみ可能などで対応入力するデータに問題がないかを確認

力してはいけない情報を明確化、技術的に送信を禁止、入力データをチェックす・入る仕組みづくりなど

欧州
慎重（図表 8）企業活動に際しての主なリスクと社会全体への懸念

社会的懸念

誤った情報による信用喪失や損害などのリスク（2）著作権の侵害

学習データの不適切な利用、生成コンテンツの著作権侵害リスク（類似性・依拠性）（3）セキュリティ・犯罪への悪用

機微情報や個人情報が漏洩するリスク、悪用するリスク（4）人権・倫理問題

不適切な回答や広告文を生成してしまうリスク（5）雇用への影響（6）情報操作

非定型業務も含む広範なタスクを自動化、雇用代替が進む懸念
フェイクニュースが、選挙や民主主義に悪影響を与える懸念（7）教育への影響（8）AI の暴走（人類への脅威）

学習意欲・思考力の低下、試験での不正利用の懸念目標達成に必要な下位目標を自ら設定し、人が制御できなくなる懸念

中国
自国優先

インド
積 極 的

官民の対話を通してリスク対策やルール化が進められるとともに、国立 AI 研究機関の立ち上げに向けた資金提供など積極投資
消費者保護やデジタル産業競争力確保の観点から、やや規制論調が強い。一方で英国は AI 研究開発への投資や賞金授与を行うなど産業保護・育成に向けた動きも国家安全保障のための規制を目的として生成 AI規制を導入、外国製の生成 AI 利用を実質排除
BAT などの中国プラットフォーマーは生成 AIモデル構築・提供に積極的

連載 経済トレンド

企業のリスク（1）誤情報の生成スタンス

政府主導でインド独自の生成 AI を開発するなど積極投資
AI を規制しない方針を明言（出所）日経ビジネス「【ChatGPT の衝撃】ChatGPT、広がる社員の不正利用 内規に反した銀行員 23 人」、PwC「生成 AI を巡る米欧中の規制動向最前線の解説」、三菱総合研究所「生成 AI をめぐる世界の議論と日本の役割」、みずほ銀行「生成 AI の動向と産業影響【総合編】」

欧州「AI 規則案」

展望・2022 年 12 月に日銀が YCC の運用の変更を行って以降、国内金利の上昇で銀行の利ざや改善や国債運用による収益拡大の見込みにより国内銀行株は増価基調にあり、リーマンショック以来の水準にある（図表 10）。
・2023 年 3 月に東京証券取引所が PBR（株価純資産倍率）の低迷する上場企業に対し改善の働きかけを行っており、資本規制や業務の制約を受ける国内金融機関は低い傾向にあるが、PBR は 1 倍の水準に近づいている。しかし、日欧米の主要大手行と比較した場合でも、国内金融機関は PBR と ROE（自己資本利益率）が相対的に低い傾向にある（図表 11）。
・PBR と ROE の向上を目指す金融機関の多くは、自社株買い等の株主還元による資本水準のコントロールにより、PBR と ROEの改善に取り組んでいる。一方、中長期的には、生成 AI を含むデジタル化などの成長投資にも資金を投入することで、事務部門の改善や人員配置の最適化による収益機会の拡大が重要になってくるであろう（図表 12）。国内金融機関も PBR 改善に向けた取り組みの 2 年目であり、生成 AI を使いどのように経営していくのかに引き続き着目したい。
（図表 10）銀行業の株価推移（円 / 株）14,00012,000三井住友フィナンシャルグループ
三菱 UFJフィナンシャル・グループ
みずほフィナンシャルグループ

10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
02003 2005 2008 2011 2013 2016 2019 2021

（図表 11）日米欧の主要大手上場金融機関の企業価値評価（図表 12）生成 AI にて作成した「生成 AI と金融機関の発展」のイメージ図

PBR（倍）JP モルガン2（米）モルガンスタンレー
1.8
（米）
1.6
1.4 ゴールドマンサックス バンクオブアメリカ（米）（米）
ウェルスファーゴ（米）
1.2
大和
1
MUFG
SMFG
HSBC（英）野村
0.8
みずほ FG
0.6
0.4 シティバンク
ドイツ銀行（独）
（米）
0.2
020
051015ROE（%）（注）PBR は 2024/2/27時点。ROE は 2023 年末時点。

（出所）Bloomberg、大和総研「なぜ米国の金融機関の企業価値は高いのか～金融機関の企業価値経営再考～」、COPILOT（注）文中、意見に関る部分は全て筆者の私見である。
ファイナンス2024 Apr.

67