金融機関向け生成 AI 活用のリファレンスアーキテクチャとユースケースを公開（金融リファレンスアーキテクチャ日本版 2025）

概要

AWS では、金融機関のお客様が AWS 上でシステムを構築する際の参考となる「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」を提供しています。このたび、生成 AI に関する新たなコンテンツを追加しました。

金融機関における生成 AI の活用は、業務効率化と顧客体験向上の両面で大きな期待が寄せられています。一方で、機密情報の取り扱いやコンプライアンス要件への対応など、金融機関特有のセキュリティ要件を満たす必要があります。

今回、以下の 2 つのコンテンツを追加しました：

1. 生成 AI ワークロードのリファレンスアーキテクチャ: セキュリティ要件に対応したサンプル実装
2. 金融機関での生成 AI ユースケース: 具体的な活用例の紹介

1. 生成 AI ワークロードのリファレンスアーキテクチャ

概要

AWS Samples で公開されている「Generative AI Use Cases (GenU)」の閉域版をベースに、金融機関のセキュリティ要件に対応するためのカスタマイズを施したサンプル実装です。AWS CDK によるデプロイ手順を提供しており、実際に環境を構築して動作を確認できます。

GitHub: doc/reference-arc-genai

GenU は、チャット、文章生成、要約、翻訳、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、画像生成、動画生成など、多様な生成 AI ユースケースを提供するオープンソースアプリケーションです。本リファレンスアーキテクチャでは、これを金融機関で安全に活用するための実装パターンを示しています。

金融機関向けセキュリティ強化

本サンプル実装では、GenU 閉域版に対して以下のカスタマイズを施しています：

閉域ネットワーク構成: システム間の通信を閉域ネットワーク内に閉じる構成
暗号化の強化: AWS KMS カスタマーマネージドキーによるデータ保護
Amazon Bedrock Guardrails の設定強化: 機密情報の検出・ブロック、金融業界向けトピックフィルタ、日本語対応
監視とガバナンス: Amazon CloudWatch による利用状況の可視化

詳細なアーキテクチャ構成については、アーキテクチャ解説書をご覧ください。

提供コンテンツ

アーキテクチャ解説書: GenU の主要機能と金融機関での活用方法、セキュリティ強化の詳細
FISC マッピング: FISC 安全対策基準（第 13 版）への対応状況
デプロイ手順書: サンプル実装のデプロイ方法

2. 金融機関での生成 AI ユースケース

概要

生成 AI の具体的な活用例として、金融機関での実践的なユースケースを紹介しています。各ユースケースでは、Amazon Bedrock を中心とした AWS サービスを活用した構成例と、実装のポイントを解説しています。一部のユースケースについては、AWS CDK によるデプロイ手順を提供しており、実際の業務で利用可能なアプリケーションとして環境を構築できます。

GitHub: doc/fsi-case-study/reference-arc-genai-usecase

文書・コンテンツ審査

詳細はこちら | デプロイ可能

金融機関における膨大な文書審査業務を、AI と人間の協働（Human in the Loop）で効率化するソリューションです。

審査基準となるガイドライン文書をアップロードするだけで、AI が自動的にチェックリストを生成し、審査対象の文書を自動審査します。金融商品広告の法令・規制チェック、営業資料の社内コンプライアンス審査、マーケティング資料のブランドガイドライン準拠確認、ESG 報告書の業界ベストプラクティス準拠確認などに適用できます。

導入メリット: 審査時間の短縮、審査品質の標準化、判断根拠の明確化

AI を活用した営業・窓口対応トレーニング（ロールプレイ）

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営業担当者や窓口担当者のトレーニングを、AI を活用したロールプレイで効率化します。AI が顧客役を演じ、様々なシナリオ（クレーム対応、商品説明、契約手続きなど）での対応練習を可能にします。24 時間いつでも利用でき、対応履歴の記録と振り返りができます。

導入メリット: トレーニングコストの削減、新人教育の効率化、対応品質の標準化

契約書業務アシスタント

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契約書関連業務を包括的に支援する AI アシスタントシステムです。複数の専門 AI エージェント（スーパーバイザーエージェント、契約書作成エージェント、既存契約確認エージェント、契約 Q&A エージェント）が連携して動作し、ユーザーの要求を自動的に適切なエージェントに振り分けます。

新規契約書の作成や既存契約状況の確認、契約関連質問への対応を自然言語での操作で実現します。

導入メリット: 契約書作成時間の短縮、問い合わせ対応の迅速化、専門知識の組織的活用

ATM 不正検知（高齢者電話利用）

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ATM 周辺での不審な行動（電話をしながらの ATM 操作など）を検知し、特殊詐欺被害を未然に防ぐソリューションです。Amazon Bedrock 上のマルチモーダルモデル活用して、既存の防犯カメラ映像からリアルタイムで不審な行動を検知し、店舗スタッフに即座に通知します。

導入メリット: 特殊詐欺被害の未然防止、顧客保護と信頼性の向上、既存インフラの有効活用

まとめ

今回追加した生成 AI に関するコンテンツは、金融機関における生成 AI 活用の第一歩として、セキュリティ要件に配慮したサンプル実装と、具体的な活用例を提供しています。

リファレンスアーキテクチャでは、GenU をベースに金融機関のセキュリティ要件に対応した実装パターンを示し、ユースケースでは、実際の業務での活用イメージを具体的に紹介しています。デプロイ手順も提供していますので、ぜひ実際に環境を構築して動作を確認してみてください。

金融リファレンスアーキテクチャ日本版の全てのコンテンツは GitHub リポジトリから利用できます。フィードバックや質問については、GitHub の Issue としてご登録ください。皆様からのご意見をお待ちしております。

参考リンク

生成 AI ワークロードのリファレンスアーキテクチャ

金融機関での生成 AI ユースケース

その他

本ブログ記事は、AWS のソリューションアーキテクト都築了太郎が執筆いたしました。

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