Amazon Web Services ブログ

Category: Financial Services

金融機関が AI-DLC を素早く効果的に運用に乗せる方法

金融機関は AI コーディングエージェントを急速に導入していますが、多くの機関には、規制当局や自社のリスクアペタイトを満たすガバナンスの枠組みがありません。その結果、強力なツールが組織の統制の外でコードを生成しています。以前の記事「金融サービスのための AI 駆動開発ライフサイクル」（AI-DLC）では、お客様がこれをどう運用に乗せているかを説明しました。今回はさらに踏み込みます。チームが Amazon の Kiro、Anthropic Claude Code、OpenAI Codex のどれを使っていても、エージェントを組織のルールの範囲内で動かすためのガバナンス層をどう構成すればよいのでしょうか。この記事では、ガバナンスハーネスを数日で構築する方法と、エンジニアリングチームとガバナンス・リスク・コントロール（GRC）チームがそこから何を得られるかを説明します。

フロンティア AI による脅威変化への備え – 金融庁・日本銀行から金融機関等への要請と AWS サービスの活用

金融庁と日本銀行は 2026 年 5 月、「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」を金融機関等に要請しました。脆弱性の発見から攻撃までの期間が短縮され得るなか、重要システムの特定、パッチ適用の日常業務化、多層防御の強化などの 9 つの対応が求められています。本記事では、これらを AWS 上でどう進められるかを整理します。資産の把握と脆弱性のリスクベースの優先順位付け、責任共有モデルとマネージドサービスによる基盤パッチ運用の負担軽減、脅威インテリジェンスを組み込んだ多層防御、そして脆弱性の発見・検証・修復の工程を支える AI の活用まで、要請の各項目に沿って解説します。

eyecatch

寄稿：株式会社 JPX 総研による「Amazon Quick Sight を活用した JPX 保有データ（J-LAKE）活用推進の取り組み」のご紹介

JPX総研が構築したデータレイク「J-LAKE」と Amazon QuickSight を活用し、社内データ活用文化を醸成した取り組みを紹介。経営層向けダッシュボード構築から全社ハンズオン、社内ダッシュボードコンペ開催まで、データの民主化を実現した実践事例を解説します。

← Older posts