コミュニティバンクや信用組合は、長年にわたって地域経済を支える存在でありながら、多くは数十年前のテクノロジーに縛られています。デジタルトランスフォーメーションのスピードが加速する中、こうした金融機関は重要な問いに直面しています。レガシーシステムの維持から、インテリジェントでオーケストレーションされたエンタープライズの構築へと、どのように進化すべきでしょうか。
この問いを掘り下げるため、私たちはWorkatoの長年のパートナーであり、金融機関のテクノロジー基盤の刷新を支援するAPI PeopleのファウンダーでCEOを務めるスティーブ・スコット氏に話を伺いました。スティーブ氏は、銀行の基幹システムのモダナイゼーションの現実、AIを実現するオーケストレーションの役割、そして銀行のリーダーが今日からエージェント時代に備えるために取るべきステップについて、率直な洞察を語ってくれました。
モダナイゼーションの課題:銀行の基幹システムからの脱却
「多くのコミュニティ金融機関は、いまだに80年代や90年代に構築されたシステムで稼働しています」とスティーブ氏は語り始めます。
ほぼすべての地方銀行や信用組合の中心には、銀行の基幹システムがあります。これは現代的なAPIが存在する以前に構築されたメインフレームであり、多くは拡張性に限界のある原始的なデータベース上で稼働しています。長年にわたり、多くのベンダーがXMLやSOAPのAPIを後付けしてきましたが、ドキュメントは乏しく、統合のサポートも最小限にとどまっています。
これにより、技術的な依存のループが生まれます。社内チームがこれらの基幹システムを扱うためのリソースや専門知識を持たない場合、銀行の基幹システムのプロバイダーから直接「互換性のある」製品を購入せざるを得なくなります。こうしたソリューションは便利ではあるものの、必ずしもベストオブブリードとは言えません。
「時間が経つにつれて、これは金融機関の基幹システムベンダーへの依存を強め、テクノロジースタックの所有権を取り戻すことを難しくしてしまいます」とスティーブ氏は説明します。「技術に精通したCIOやモダンなITチームがいなければ、変革はそこで停滞してしまうのです」
その結果、顧客が期待するデジタル体験と、レガシーインフラが提供できるものとの間には、ますます大きなギャップが生まれています。
AI導入のパラドックス
多くの金融業界のリーダーにとって、AI導入は目標であると同時に、躊躇の原因にもなっています。
「多くのクライアントが社内でリアルタイムAIを積極的に推進しているようには見えません」とスティーブ氏は指摘します。「データプライバシー、透明性、そして規制上の監査可能性について、依然として懸念が残っているのです」
こうした懸念には根拠があります。APIが限定的でリアルタイムイベントへのアクセスもないレガシーシステムでは、AIの統合が難しくなります。それはテクノロジー自体の力が不足しているからではなく、その基盤となるデータアーキテクチャが整っていないためです。
一部の金融機関はRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)を導入し、特定のバックオフィス業務を自動化してきましたが、そこで進展が頭打ちになることも少なくありません。
「レガシーな基幹システムは、銀行や信用組合をリアクティブなモードに縛り付けてしまいます」とスティーブ氏は言います。「チャットボットや消込ボットといった表面的な自動化は導入できても、意思決定や顧客体験を向上させるような、より深いデータドリブンのAIには到達できないのです」
生成AIからエージェント型AI(自律的に行動を取ることができるインテリジェントなシステム)へ移行するには、中間的なステップが必要になります。それがオーケストレーションです。
オーケストレーション:エージェント型AIの基盤
「生成AIからエージェント型AIへ移行するには、つまりエージェントが自律的に行動を取れるようにするには、そのエージェントがコミュニケーションを取るための基盤が整っている必要があります」とスティーブ氏は説明します。
その基盤となるのが、レガシーシステムとモダンなAI機能をつなぐ結合組織、すなわちオーケストレーションレイヤーです。数十年前の基幹システムに縛られたままの金融機関にとって、オーケストレーションは2つの重要な機能を果たします。
- 統合:モダンなAPIやMCP(Model Context Protocol)サーバーを公開することで、オーケストレーションはAIエージェントが本来孤立しているシステムと連携できるようにします。
- ガバナンス:オーケストレーションはインタラクションを抽象化・モニタリングし、あらゆるアクションが安全で、コンプライアンスに準拠し、監査可能であることを保証します。
「金融機関にとって常に懸念となるのは、AIにおけるコンプライアンスと監査の側面です」とスティーブ氏は付け加えます。「抽象化されたオーケストレーションレイヤーがあれば、ミドルウェアレイヤーを通じてアクションをガバナンス・監査できるため、安全にオートメーションを実現できるのです」
実際には、これはオーケストレーションが単にシステムをつなぐだけではないことを意味します。それは、AIが定められた境界の中で動作できる、コントロールされた環境を作り出すのです。銀行業のような高度に規制された業界において、エージェント型AIを現実的なものにするガードレールであり、橋渡しでもあるのです。
API Peopleのアプローチ:統合を超えて
誠実さ、技術的な卓越性、そして長期的なパートナーシップという理念のもとに設立されたAPI Peopleは、銀行業界の変革に対して異なるアプローチを取っています。
「私たちは自らのコアバリューを実践しています」とスティーブ氏は言います。「誠実さをもってリードし、インテグリティをもって行動し、お客様一人ひとりのために卓越性を追求してたゆまず努力しています。私たちのコミットメントは午後5時で終わるわけではありません。いつでも、どこでも必要とされたときに、レスポンシブであり、対応可能であり、献身的であり続けます」
こうしたマインドセットは、深いドメインの専門知識にも表れています。API Peopleは複数の銀行の基幹システムにわたって自動化とオーケストレーションのプロジェクトを手がけ、Jack Henryとの強力な技術パートナーシップを維持しながら、FiservやFIS環境とも連携しています。
このクロスコアの流暢さにより、チームはクライアントの出発点にかかわらず、スケーラブルで将来性のあるアーキテクチャを設計することができます。
「私たちは単なる統合の専門家ではありません」とスティーブ氏は強調します。「金融機関のテクノロジーチームの延長として機能し、スケーラブルで、セキュアで、将来に向けて構築されたアーキテクチャの設計と提供を支援しています」
自動化から自律型へ:エージェンティックの可能性
今日オーケストレーションを取り入れる銀行には、どのような未来が待っているのでしょうか。スティーブ氏は、そこに大きな可能性を見出しています。
「金融機関がAPIをモダナイズしていくにつれて、それらの同じインターフェースはMCP対応へと進化し、AIエージェントが発見し利用できる機能を公開できるようになります」と彼は説明します。「今日の統合作業として始まったものが、明日のAI相互運用性の基盤になるのです」
彼は、次世代の金融機関において、2つのクラスのエージェントが登場すると考えています。
- 自律型エージェント: これらのエージェントは、取引の消込、レポートの処理、サービスワークフローの開始といった、完全に自動化されたルールベースのタスクを、定められた監査・コンプライアンスの境界内で完遂します。これにより、スタッフは繰り返しの多い時間のかかる業務から解放され、一貫した業務精度が生まれます。
- 対話型エージェント: これらのエージェントは人と協働し、インサイトを提示し、レビューのためのアクションを準備します。デポジットの成長トレンドを認識したAIエージェントが生成した事前適格の機会を受け取るローンオフィサーや、異常が拡大する前にアラートを受け取る不正検知アナリストを想像してみてください。
これらのエージェント、あるいは「Genie」は、自動化から自律型へのシフトを象徴しています。AIは単に人間の意思決定に情報を提供するだけでなく、組織の能力を本質的に拡張する存在になるのです。
「ここでの長期的なゴールはコンポーザビリティです」とスティーブ氏は結論づけます。「今日、オーケストレーションされたAPIドリブンな基盤を構築する銀行は、シンプルなものから複雑なものまで、自分たちが管理できる範囲でエージェント型エコシステムに対応できるようになるでしょう」
エージェント時代に向けた銀行の備え
銀行のリーダーが最初の一歩を踏み出すにあたって、スティーブ氏のアドバイスは実践的です。ガバナンスと公開から始めることです。
「これを真剣に受け止めてください」と彼は促します。「自社のデータがどこにあり、どのように構造化されており、どのように安全に公開できるのかを理解することです。AIエージェントが、コンプライアンスに準拠した境界の中でそのデータにアクセスし、行動できるようにするオーケストレーションレイヤーを構築してください」
言い換えれば、エージェンティックレディネスとは、明日AIを導入することではありません。それは、今日データとシステムを備えておくことなのです。オーケストレーションに投資することで、銀行や信用組合はテクノロジースタックをボトルネックからローンチパッドへと変えることができます。
そして、AIドリブンなオペレーションへのシフトが加速する時が来たとき、これらの金融機関はすでにその基盤を整えているはずです。