Threat Labs レポート: 2026 年の金融サービス

金融サービス分野におけるGenAIの導入は、過去1年間に見られた力強い上昇傾向を引き続き辿っており、組織がGenAIを業務、分析、顧客対応のワークフローに統合する方法において、持続的な勢いがあることを示している。この着実な成長は、遺伝子AI技術の成熟度と信頼性の向上を反映しており、この分野がより広範な普及パターンに合致しつつあることを示している。

同時に、金融サービス機関は、ユーザーを個人のgenAIアカウントから組織が管理するツールへと移行させることで、シャドウAIのリスクを軽減するための重要な措置を講じてきた。 過去1年間で、個人向けgenAIアプリケーションを利用する人の割合は 76%から36%へと大幅に減少した一方、 組織が管理するgenAIソリューションを利用する人の割合は33%から79%へと増加しました。 同時に、個人アカウントと企業アカウントを切り替えるユーザーの割合は9%から15%に増加しており、組織はユーザーが期待する利便性、アクセス性、機能をより適切に提供する必要があることを示唆している。

全体として、この変化は、より強力なガバナンス、改善された監督体制、そしてデータ保護、コンプライアンス、リスク管理を強化しつつイノベーションを継続的に支援する管理環境への明確な移行を反映している。金融サービスやその他のセクターにおけるAI導入に関する詳細なデータは、以下でご覧いただけます。 Netskope AI Index.

金融サービス分野における主要な世代間AIアプリケーションは、より広範な傾向とはやや異なるパターンを示している。ChatGPT は依然として最も広く採用されている genAI アプリであり、組織の 76% が使用し、次に Google Gemini が 68% で続きます。 この分布は、主要な genAI プラットフォームの継続的な優位性を強調すると同時に、代替ソリューションへの関心の高まりも反映しています。 残りの主要なアプリケーションには、財務分析、運用、顧客対応の使用ケースをサポートするように設計された、ワークフローに統合された専門的な AI ツールが混在しています。

以下のグラフは、金融サービス分野における主要な世代別AIアプリケーションの利用状況が過去1年間でどのように変化してきたかを示しており、プラットフォームの選好における顕著な変化を浮き彫りにしています。この期間中、ChatGPT の使用は徐々に減少しましたが、代わりの補完的な AI プラットフォームに対する組織の関心の高まりを反映して、Google Gemini が勢いを増しました。

同時に、新たな参入者も急速に出現しています。 Google NotebookLMは急速に普及し、利用率は39%に達している。それに対し、AssemblyAIは2025年6月のわずか1%から37%へと急成長しており、文字起こしや音声データ処理といった専門的なAI機能に対する強い需要を示している。全体として、これらの傾向は、金融サービス分野における汎用人工知能（genAI）エコシステムの多様化を反映しており、組織は初期のリーダー企業を超えて、より幅広い統合型および専門型ソリューションを採用するようになっている。

金融サービス業界全体で汎用AIの導入が拡大し続けるにつれ、データ漏洩に関する懸念がますます深刻化している。組織は、ドキュメントの要約、レポートの生成、運用ワークフローのサポートなどのタスクに genAI を使用しています。これらのアクティビティには機密性の高い財務データや顧客データが含まれることが多く、潜在的な攻撃対象領域が拡大します。 汎用人工知能（genAI）がビジネスプロセスにますます深く組み込まれるにつれ、特にシャドウAIのリスクが継続的に存在する状況下では、データ保護は依然として最優先事項となる。

金融サービス分野におけるデータポリシー違反の分析によると、規制対象データが依然として最大のカテゴリーであり、違反事例全体の59％を占めている。知的財産権侵害は侵害件数の20％を占め、次いでソースコードが11％、パスワードとAPIキーが9％となっている。今回の配布は、コンプライアンス上重要な情報や機密情報を保護することの重要性が依然として高いことを強調するものであり、強力なDLP（データ損失防止）対策と適切に管理されたgenAI（遺伝子操作AI）の導入の必要性を改めて示している。

金融サービス業界の組織は、汎用人工知能（GenAI）の導入に関して、慎重かつリスクを非常に意識したアプローチをとっており、セキュリティ、プライバシー、規制遵守に関する懸念から、特定のアプリケーションをブロックする選択をしているところも多い。組織によって異なりますが、特定のツールは他のツールよりも頻繁に制限されており、これは認識されているリスクが最も高い箇所を反映しています。 金融サービスのような高度に規制された環境では、個々のツールを管理するよりも、汎用AIアプリケーションのカテゴリ全体をブロックする方が、より一貫した保護を提供できる。

ZeroGPTは46%で最も頻繁にブロックされるgenAIアプリケーションであり、DeepSeekが44%、PolitePostが43%と僅差で続いている。これらの傾向は、金融サービス機関が特定のアプリケーションによってもたらされるリスクに対応するだけでなく、汎用AIの使用が厳格なプライバシー、セキュリティ、およびコンプライアンス要件に合致するように、より広範なガバナンス戦略を強化していることを示している。

GenAIの導入は金融サービス業界全体で加速しており、組織はコア業務と顧客対応の両方にAI機能をますます組み込んでいます。 導入は複数の層に及んでいます。ユーザーの70%は genAIアプリケーションを直接利用していますが、はるかに大きな割合（97%）はgenAIを活用した機能を間接的に組み込んだツールを利用しています。 さらに、ユーザーの 94% がトレーニングにユーザー データに依存する genAI アプリケーションを使用しています。

この広範かつ多層的な採用は、genAIが金融サービスエコシステムにどれほど深く統合されつつあり、明示的な 日常的なツールに組み込まれた機能にまで及んでいるかを浮き彫りにしています。 これはまた、機密性の高い財務情報が直接利用されるだけでなく、舞台裏で動作するAI機能を通じて漏洩する可能性もあるため、ガバナンスとデータ保護の重要性が高まっていることを強調している。