Cloudera、ウェルスマネジメント競争におけるデータとAI活用の新たなインサイトを公開

新NISA時代に求められる統合データ基盤とAIガバナンス、シンガポールの先進事例を解説

あらゆる場所のデータにAIを提供する企業 Cloudera 株式会社（所在地：東京都中央区、社長執行役員 山賀裕二）は、一般社団法人金融データ活用推進協会への加盟を受け、金融機関の競争力を左右する「データ×AI戦略」、特にウェルスマネジメント領域における統合データ基盤とAIガバナンスの重要性について発表しました。

Clouderaのリージョナル・バイスプレジデント 兼 社長執行役員の山賀裕二は次のように述べています。「政府が掲げる『資産運用立国』の方針に加え、2026年に予定されている新NISA制度の改正も見据え、日本では投資参加の裾野がさらに広がりつつあります。こうした中、金融機関ではこれまで以上に高度でパーソナライズされたサービス提供がビジネスの競争力を左右します。市場環境が大きく変化する中で、アジアを代表する金融ハブとして注目されるのがシンガポールです。当社の顧客であるシンガポールの金融機関の取り組みが、日本の金融機関にとって今後の戦略を検討する上での一助となれば幸いです」

シンガポールに見るAI活用の最前線と「責任あるイノベーション」

アジアの金融機関は現在、AI活用の最前線に立っています。なかでもシンガポールは、ウェルスマネジメント分野におけるデジタル化とAI活用が進んだ代表的な市場です。顧客は高度にパーソナライズされたサービスやリアルタイムのインサイト、シームレスなデジタル体験を求めており、アジアの金融機関はこれに応える形でAI導入を加速させています。

一方で、イノベーションには責任が伴います。シンガポール金融管理局（MAS）をはじめとする規制当局は、透明性や公平性、説明可能性といった観点から、責任あるAI活用の基準を強化しています。これにより金融機関は、競争力を維持するための迅速なAI導入と、規制遵守およびセキュリティ確保という二つの要請を同時に満たす必要に迫られています。

また日本でも、AI活用とガバナンスの両立に向けた動きが進んでいます。2025年には「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」が施行され、政府主導で安全性・透明性・信頼性を重視したAI活用の推進が打ち出されました。金融業界においても、金融庁がAIガバナンスや説明責任の重要性に言及しており、金融機関には、イノベーションを推進しながら顧客保護やリスク管理を両立する姿勢が求められています。

金融機関の97％が直面する「データサイロ」という構造的課題

こうした期待に応える上で大きな障壁となっているのが、データの分断です。多くの金融機関では、依然としてサイロ化されたレガシーシステムが残っており、リアルタイム分析や高度なパーソナライゼーション、説明可能なAIの実現を妨げています。

ClouderaとFinextra Researchによるグローバル調査では、金融サービス企業の97％がデータサイロがAI活用の障壁になっていると回答しています。また、Clouderaが実施した直近の「データレディネス・インデックス」調査では、日本企業の45%が、データのサイロ化がデータ活用における主要な障壁であると回答しており、統合の課題が引き続き大きなテーマとなっていることが示されています。このような状況は、イノベーションの停滞を招くだけでなく、規制対応の遅れやリスクの増大にもつながります。一方で、データ基盤の統合を進めた金融機関は、信頼性と競争力の両面で新たな優位性を確立しつつあります。

競争力を左右する統合データ基盤とハイブリッドAI

ウェルスマネジメントの競争力は、データアーキテクチャの強さによって決まる時代に入りました。統合されたデータ基盤は、クラウド、オンプレミス、エッジといった環境を横断してデータを一元管理しながら、機密性を確保しつつ迅速な意思決定を可能にします。実際に、Clouderaが実施した「データレディネス・インデックス」調査では、日本企業の90%が、データレディネス向上のために新たなガバナンスフレームワークの導入に対して「非常に意欲的」または「意欲的」であると回答しており、AI活用を支えるため、ガバナンスフレームワークを進化させる強い意欲を示しています。

こうした要件に応える形で、オンプレミスの統制とクラウドの柔軟性を両立するハイブリッドAIアーキテクチャが注目されています。すでに多くの金融機関が導入を進めており、AI活用のスピードと品質の両立を実現しています。ClouderaとFinextra Researchによる調査では、現在、グローバルでは、金融サービス機関の62％がすでにハイブリッドAIモデルを採用しており、91％がその価値を「非常に高い」と評価しています。

その具体例として、OCBCグループのプライベートバンキング部門であるシンガポール銀行（Bank of Singapore）は、顧客資産の出自確認レポートの作成をAIで自動化しました。これにより、従来10日を要していた作業が1時間に短縮されるとともに、正確性とコンプライアンスの向上も達成しています。統合データ基盤の上でAIを活用することで、業務効率と顧客体験の双方を大きく向上させています。

AI活用の成否を分ける「ガバナンスの組み込み」

AI活用においてもう一つ重要なのが、ガバナンスの在り方です。現在では、ガバナンスは単なる最終チェックではなく、データアクセスからモデル開発、展開、監視に至るAIのライフサイクル全体に組み込まれるべきものとされています。

こうした重要性が認識される一方で、実際の対応には依然としてギャップが存在しています。Clouderaの「データレディネス・インデックス」調査によると、日本企業の89%が自社データを信頼を示している一方で、データが完全にガバナンスされていると回答した企業は、わずか28%にとどまりました。

統合データ基盤の上でガバナンスを実装することで、金融機関はAIの説明可能性や公平性を担保しながら、スピードを損なうことなく規制要件に対応することが可能になります。こうしたアプローチは、単なるリスク管理を超え、顧客からの信頼を獲得するための重要な要素となっています。

レジリエンスを高めるオープンで統合されたデータ基盤

金融機関におけるAI活用の将来は、単なるスケールの拡大ではなく、レジリエンス（耐性）と柔軟性の確保にかかっています。単一のプラットフォームに依存するのではなく、オープンで統合されたデータ基盤を構築することが、環境変化への適応力を高める鍵となります。

Clouderaのデータレイクハウスアーキテクチャは、一貫した運用フレームワークのもとで、機密性の高いワークロードを管理された環境で扱いながら、クラウド上での検証やスケールを可能にします。このようにデータを統合することで、金融機関はコンプライアンスを強化しながら俊敏性を維持し、環境や要件の変化に左右されにくい業務基盤を構築することができます。

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行（UOB）は、分散していた95以上のシステムのデータを統合し、30以上のデータソースを一元化しました。その結果、AIによるパーソナライズやセルフサービス分析が可能となり、ATM運用の最適化によって現金補充のための訪問回数を最大33%削減する成果を上げています。このように、統合データ基盤は構造的なレジリエンスを支える重要な基盤となっています。

まとめ：ウェルスマネジメントの未来を決めるデータとAI

資産形成への関心が高まる現在、日本の金融機関にとってウェルスマネジメントの高度化は避けて通れない課題です。シンガポールの事例が示すように、データ基盤の統合、AIガバナンスの確立、そして柔軟なインフラ戦略を実現した金融機関は、規制対応を超えた競争優位を確立しています。

データとAIの活用を企業全体で再定義することにより、金融機関はより俊敏でレジリエンスの高いサービスを提供できるようになります。今後のウェルスマネジメントの競争は、こうした基盤をいかに構築できるかにかかっているといえます。

Cloudera について
Clouderaは、あらゆる場所に存在するデータにAIを提供するハイブリッドデータ＆AIプラットフォーム企業として、大手企業から高い信頼を得ています。実績あるオープンソース基盤を活用し、パブリッククラウド、データセンター、エッジを統合する一貫したクラウド体験を提供します。ビッグデータのパイオニアとして、Clouderaは企業があらゆる形態のデータを100%活用し、AIを適用するとともに制御できるよう支援します。これにより、統合されたセキュリティとガバナンス、そしてリアルタイムの予測的インサイトを提供します。世界中のあらゆる業界の大手組織が、意思決定の高度化、収益性の向上、脅威への対策、そして人命の保護のために、Clouderaを活用しています。

 

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