生成AI × 金融の実装ガイド：ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）をコードで担保する

金融でAIを動かす“前提”は、モデル精度よりもガバナンス

金融領域でのAI活用は、モデル精度の議論だけでは走れません。 まずは入力（PII/センシティブ）管理・出力（責任所在）管理・監査証跡の3点を設計段階でコード化します。

データガバナンス：PIIの分類・遮蔽・境界

• 分類（Data Classification）：public / internal / confidential / restricted。
• 遮蔽（Masking）：学習・推論ともにtokenization / format-preserving encryption。
• 境界（Boundary）：モデル呼出のVPC内完結、外部API利用時は匿名化＆署名付き。

プロンプト前処理（擬似コード）

// Pseudocode
input = redactPII(user_text, policy="finance-v1")     // 口座・個人・カード番号をマスク
prompt = buildPrompt(template="risk_assessment_v2", variables={text: input})
signed = signRequest(prompt, key=KMS.signing_key)     // 監査可能な署名
response = llm.call(signed, endpoint=LLM_ENDPOINT)    // VPC内 or PrivateLink
logAudit(user_id, hash(prompt), hash(response))       // 監査ログをWORMで保全

モデルリスク管理：性能・偏り・逸脱の継続監視

観点	指標	対策
精度	F1/Exact Match/Fact Score	評価セットの継続運用、回帰テスト
偏り	Demographic Parity/Equalized Odds	分布監視、再学習時の重み調整
逸脱	入力/出力の異常スコア	異常検知＋低リスク応答へのフォールバック

出力制御：ガードレール

• ポリシーラベル（例：投資助言禁止、個別銘柄推薦の明示制限）
• 出力検疫：正規表現・ルール・小型分類器で“危険発言”を遮断
• Hallucination対策：回答は常に出典URL/根拠IDを添付（RAG設計）

RAG for Finance：根拠を必ず返す検索拡張

1. 文書をtenant_idで分離し、ベクトルDBは名前空間管理。
2. クエリを監査タグ付きでログ化（Who、When、Which Corpus）。
3. 回答には根拠スニペット＋ソースIDを必ず付与。

// RAG response contract (JSON)
{
  "answer": "...",
  "citations": [
    {"doc_id": "policy-2024-12", "url": "/docs/policy/2024-12#k3", "snippet": "..."}
  ],
  "audit": {"user_id": "u-123", "tenant_id": "t-9", "trace_id": "xyz"}
}

結論：金融におけるAIの価値は説明可能性と監査可能性。それらを“最初からコード化”することが成功の近道です。