教材·全 10 回シリーズ

AIと金融── 与信・市場・投資・規制・リスク管理を、制度と実証から読む全 10 回

AI は金融の仕組みをどう変え、どんな新しいリスクを持ち込むのか。与信、市場、投資と評価、資金調達、規制、モデルリスク管理、会計・監査、そして製薬への資金の流れまで、公的機関の報告と実証研究を材料に 10 回で整理します。投資助言は行いません。

概念編 — 何が変わるのか

金融 AI の現在地 ── FSB 報告と 75% の導入率が示すもの

FSB・BIS・金融庁の報告を基に、与信・不正検知・運用・顧客対応での AI 導入状況と、生成 AI が加える新たな変数を整理する。

AI と資本市場

アルゴリズム取引の比率、2010 年フラッシュ・クラッシュの事実、同一モデル依存による群集行動リスクを、IMF・SEC の資料に基づいて整理する。

AI 設備投資 7,250 億ドルと売上の距離

AI 設備投資と売上の時間差を、通信バブルとの数値比較と NVIDIA の売上推移から分解し、企業価値の評価で確認すべき前提を整理する。

実装編 — 金融の現場と規制

AI が VC 資金の 8 割を占めた四半期

AI スタートアップへの VC 資金集中を、PitchBook・Stanford HAI のデータと FTC 報告書から分解し、大型調達・循環取引・製薬 AI 投資の構造を整理する。

金融庁・EU・米国が AI に求める 3 つの規律

金融庁 AI DP 1.1 版、EU AI 法の高リスク分類、米国の SR 11-7・NAIC モデル公報を比較し、与信・保険における AI 規制の三極の設計思想と金融機関の実務対応を整理する。

SR 26-2 が生成 AI を除外した理由

SR 26-2が生成AIを除外した背景、金融庁の8原則とプログレスレポート、EU AI法の説明可能性義務を比較し、生成AI時代のモデルリスク管理と検証の実務を整理する。

PCAOB と IAASB が問う AI 監査の責任

PCAOB・IAASB・日本公認会計士協会のAI監査議論を整理し、全件検査の可能性と職業的懐疑心・責任の所在を検討する。

製薬とリスク・展望

創薬 AI に 200 億ドル、FDA 承認はゼロ

創薬AIへの資金200億ドルの内訳を分解し、VC・提携・M&Aの構造変化と臨床成果との距離を読む。

DORA が指定した 19 社と AI 集中リスク

DORA の重要プロバイダー指定、FSB・イングランド銀行の分析、2024 年 CrowdStrike 障害と 2025 年 AWS 障害の実例から、AI とクラウドの集中がもたらすシステミックリスクを整理する。

BIS と FSB が描く AI 金融規制の全体像

BIS・FSB・IMF・ECB の報告と日本の金融庁 AI 討議資料をもとに、中央銀行の AI 活用と規制の方向を整理する。製薬の実務家が金融の議論から学べる点も示す。