“攻め”と“守り”の両面で
AI-Nativeな企業への変革に貢献する

AI利活用の推進とリスクへの備え

（三菱ＵＦＪ銀行 デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr 中島　龍一）

—AI・データ推進グループML（Machine Learning）/AIガバナンスチーム（以下、MLチーム）のミッション、位置づけについて教えてください。

中島：三菱ＵＦＪ銀行はAI-Nativeな企業への変革を進めています。AI-Nativeな企業とは、従業員の誰もがごく当たり前にAIの技術を活用・駆使して業務に取り組んでいる組織のイメージです。このビジョンを実現するためにグループ全体のDX・AI戦略を担うのがデジタル戦略統括部です。
その中において私たちMLチームには、二つのミッションが課せられています。一つが機械学習モデルを中心としたAIの導入推進で、もう一つがAIの健全な利活用を促すAIガバナンスの構築・整備です。前者がAI-Nativeな企業への変革に向けた“攻め”の取り組みであるのに対し、後者は“守り”のイメージです。攻守どちらにもバランスよく携わるという点で、ユニークな組織ではないかと考えています。

佐藤：“攻め”であるAI活用推進を担当しているのが私と橋本です。具体的な取り組みの一例としては「AI・データ分析PoC支援施策」が挙げられます。これは、業務の効率化・高度化のためにAIやデータ分析を活用したいと考えている案件を広く募集し、採択した案件については外部の専門チームの力を借りながら実際に業務に適用していくという取り組みです。

橋本：AI活用を推進していく上で重視していることは、PoC（実証実験）で終わらせずに業務適用まで進めていくことです。デジタル領域に限ったことではありませんが、新規の案件ではPoCで終わってしまう場合がよくあります。PoCから業務適用まで責任を持って支援していくことがMLチームのミッションであり、業務適用件数を増やすことを目標としています。

中島：私はチームリーダーとして“攻め”のAI活用推進に加えて、“守り”のAIガバナンスも担当しています。当行ではAIの利活用が進んでいますが、一方で生成AIの登場によって新たなリスクが生まれていることも事実です。
事実に基づかない誤った情報をもっともらしく生成するハルシネーションはその典型で、生成AIによる誤答であるにもかかわらずうのみにして、お客さまに間違ったご案内をしてしまう危険性があります。情報漏洩や著作権法違反のリスクも見逃せません。そういったリスクを踏まえた上で、AIの健全な利活用のために守るべきルール・プロセスの整備を行うのが、AIガバナンスの取り組みです。
金融機関はお客さまの資産に関する極めて重要な情報を扱うため、法規制も含めて、高いレベルの管理が求められています。ですからAIガバナンスの構築・整備に関してもかなり厳格な姿勢で臨む必要があります。一方で、ガバナンスがAI活用の過度な制約にならないように留意する必要があり、攻めと守りのバランスが取れた枠組みを整えることが重要と考えています。

AIの業務適用まで伴走する

—チームとして取り組んでいるプロジェクトの事例をご紹介ください。

中島：先ほど佐藤が少し触れた「AI・データ分析PoC支援施策」が現在もっとも力を入れているプロジェクトです。AI-Nativeな企業への変革をめざしていく上で、意義深い取り組みではないかと自負しています。

橋本：取り組んでいる案件のテーマはさまざまですが、代表的なテーマとしては、マーケティングの高度化にAIを活用するというものです。ある金融商品を販売するとき、より効果的な営業につなげるために顧客のターゲティングを定めていくことです。実際に構築したモデルを業務で活用し、収益の拡大に貢献している案件もあります。

中島：あるいは不正な入出金がないかなど、AIを活用した異常検知のモデルもありました。リスク管理体制の強化につながる案件です。

佐藤：このプロジェクトにおいてはシステム企画部に加え、当行をはじめとするMUFGグループ各社の金融サービスをITで支える三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社、金融領域でのデジタルソリューションに取り組むJapan Digital Design株式会社、量子コンピュータやAIの活用推進に取り組む株式会社グルーヴノーツといった専門家集団とともに検証・導入を行っています。各社で得意分野が異なるため、案件ごとに最適な連携先を検討しています。

橋本：私が入行して驚いたのは、以前に勤務していた事業会社に比べて、当行のデータ利用に関するルールが非常に厳格であることでした。その意味で“守り”のプロジェクトであるAIガバナンスの構築・整備において、相応の厳しさが求められるのは事実だと思います。一方で、AIの利活用は当行にとって不可欠の成長ドライバーですので、厳しければいいだけではない難しさがあると感じています。

中島：私も、AIによるイノベーションを阻害するようなことがあってはならないと思っています。大切なのは“攻守のバランス”をしっかり取って、ブレーキとアクセルをうまく使いこなしていくことでしょう。守るべきところは厳格に守り、前へ進むべきところは思い切ってギアを上げていく、そんなバランスを取っていくことがおもしろさではないかと感じています。
日本最大の金融機関である当行はこの面でもリーダーであるべきですし、金融業界全体の模範的な存在でありたいと思っています。そうした自覚が、この業務に取り組むやりがいにつながっています。

強みを活かし、不得手はチーム連携で

（三菱ＵＦＪ銀行 デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr 佐藤　祐輔）

—チームのカルチャーや、メンバーの関係性はいかがでしょうか。

中島：メンバー構成は、プロパーよりもキャリア入行の行員のほうが多くなっています。そのためか、いい意味で銀行らしくなく、かなりフラットでラフなカルチャーです。入行年次や年齢に関係なく「さん付け」で呼んでおり、風通しは非常にいいと感じています。

佐藤：正直に言うと、入行前は堅い風土を想像していました。ところが面接担当者がかなりラフな格好だったことに驚き、その時点でイメージはがらりと変わりました。

橋本：服装も比較的自由で、週2, 3回程度は在宅勤務もしており、フラットな風土で働きやすい職場と感じています。

中島：二人ともAIの知見、専門性が非常に高く、「AI・データ分析PoC支援施策」の採択などで悩んでいるときに大きな力になってくれる、とても頼もしい存在です。一方で金融機関ならではのルールや、明文化されていない暗黙知などについては当然のことながら熟知していない部分があるので、そこはわれわれプロパー行員の経験が活きてきます。このようにお互いが強みを発揮し、互いをサポートする形で取り組んでいますので、非常にいい連携ができていると感じます。

橋本：案件を進めていく際には、行内の手続きを確認することが多く、すぐに欲しい答えにたどり着かないことがあります。そのときは、プロパー行員のチームメンバーを頼ったりして助けられている面があります。

失敗を糧にする姿勢を大切に

（三菱ＵＦＪ銀行 デジタル戦略統括部 AI・データ推進Gr 橋本 圭介）

—今後の目標について教えてください。

中島：“攻め”については、AI利活用に関するニーズの掘り起こしに力を入れたいと考えています。これまで「AI・データ分析PoC支援施策」の案件は各部署から応募されたものに取り組んできましたが、今後は応募を待つのではなく、より能動的にこちらから見つけにいくようにしていきます。また、先ほど異常検知の例をお話ししましたが、セキュリティ領域でのAIの利活用にも注力したいと思います。

佐藤：より積極的に案件を発掘して、AI利活用に組織全体で取り組んでいる空気を根づかせたいですね。個人的にも、三菱ＵＦＪ銀行という巨大な組織の意識を変えていくことに関心があります。

橋本：現在のチームで年間の目標を達成することに注力しながら、周囲から信頼を得ていきたいです。その中で、まだAIを活用できていない業務領域への展開をめざしたいと考えています。

中島：“守り”については、最後のよりどころはやはり行員一人ひとりのガバナンス意識であることは間違いないので、AIリテラシーも含め、教育・研修などの啓蒙活動に力を入れたいと考えています。
個人的には、“攻め”と“守り”の両方の経験・視点を活かし、将来はマネジメントの立場でAI-Nativeな企業への変革に携われたらと思います。

—どのような人材に期待しますか。

佐藤：主体的に行動を起こせる方に期待します。全行を対象にした施策を進めていく上では日々さまざまな課題が発生するため、自らそれらを解決しなければ前に進むことができません。PoCは必ずしも成功するものではないので、失敗をどのように次に活かすかという発想が求められます。そうした方と一緒に働きたいですね。

橋本：変化を前向きに楽しめる人と一緒に働きたいです。デジタルの領域は変化が激しく、技術の進化も速いですし、各部署からの期待や要求がすごく高いと感じています。その中で、スピーディーに判断したり、状況に応じて柔軟に動いたりすることが求められます。

中島：AI技術の進化は速く、少しでもキャッチアップを怠ると後れを取ってしまいます。また、銀行の業務は幅広く、同じ行員であってもまったく知らない業務を担当しているものです。こうしたことからわれわれの業務には好奇心と吸収力が必須です。その上で、課題にぶつかったときも諦めずに粘り強く乗り越えていく、そんなチャレンジ精神も求められます。そうした仲間と力を合わせながら、今後もAI-Nativeな企業への変革を進めていきたいと考えています。