顧客が銀行アプリを開く前に、まずChatGPTに相談する──そんな時代が近づいている。OpenAIは個人資産管理機能「Finances」をプレビュー公開し、銀行・証券・カード・ローンに散らばった個人のお金のデータを1カ所に集め始めた。国内でも2026年7月28日、みずほ銀行が銀行として先駆けてChatGPTの中に自社アプリを出すなど、AIを金融の入り口とする動きは始まっている。AIが家計を丸ごと把握すれば、まず個人の投資判断が変わり、その先で銀行は金利や手数料とは別のものさしで選ばれることになる。では、そのとき銀行は何を失い、何で選ばれるのか。本記事では、個人投資家の判断がどう変わるのかを整理したうえで、AIが金融の入り口になったとき勝敗を分ける“3つの信頼”を読み解く。

金融機関をはじめ、多くの企業が生成AIや「RAG（検索拡張生成）」の導入を進めている。しかし、高価な最新AIモデルを導入したにもかかわらず、「期待した精度が出ない」「古い情報ばかり参照してしまう」と頭を抱える企業は後を絶たない。 果たして、AI活用を失敗に導く“最大の罠”はどこにあるのか？ 実は、その根本原因は「AIの性能」ではなく、企業内に眠る「人間向けのレガシーな文書」にあった。本稿では、クレディセゾンの先進的な取り組みを紐解き、生成AI時代を勝ち抜くための“真のデータ戦略”に迫る。

生成AIは、いまや文章作成からソフトウェア開発までを担う「新しいインフラ」となった。その一方で、誤情報の生成やバイアス、情報漏えいといったリスクも無視できない。こうした中、金融庁はAIディスカッションペーパーや各種論点整理を通じて、生成AI活用の方向性を示してきた。そこでは、「イノベーション」と「利用者保護・金融システム安定」をいかに両立させるかが中心的な論点となっている。本連載では、その内容を手がかりに、「導入は進んだが、統制が追いついていない」という現場の課題を起点に、企業がどのようにAIガバナンスを設計し、安全かつ戦略的に生成AIを活用していくべきかを、実務目線で読み解く。

AIはもう「魔法」ではない──。プロンプトエンジニアリングは、高度な専門スキルから、今やすべてのビジネスパーソンに求められる“基本リテラシー”へと進化している。本編では、社内独自知識の生かし方、生成AIを動かす「問いの三原則」、そして今後プロンプト設計がどう変化していくのかを、体系的に整理する。

「プロンプトエンジニアリングは死んだのか？」──。生成AIからAIエージェントへの進化が進むいま、このような問いが現実味を帯びてきた。OpenAIやアンソロピック（Anthropic）、グーグル（Google）が次々に最新モデルやAIエージェントを発表し、金融や行政でも実用が加速する中、従来のプロンプト設計手法は変革を迫られている。本稿では、プロンプトエンジニアリングの本質を問い直し、松尾研がプロンプトエンジニアリングを徹底解剖する。

生成AIの進化は、もはや対話機能だけでは語れない。「情報変換」という視点で生成AIを捉え直すことで、その真価と応用可能性が一気に広がる。松尾研究所の知見をもとに、本稿では生成AIの三層レイヤー構造を俯瞰しながら、その本質的な価値を読み解く。そして後半では、その情報変換能力を多段階に組み合わせて自律的にタスクをこなす“AIエージェント”の台頭と実装の最前線に迫る。生成AIが単なるツールから「知的な仕事仲間」へと進化しつつある現在、その構造と可能性を体系的に理解しておきたい。

生成AIの進化が止まらない。東大入試を突破するAI、数十兆円規模のインフラ投資、そして中国スタートアップの躍進──いま、生成AIは知の領域を塗り替えつつある。文章生成、画像生成を超え、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」も現実のものになっているが、そもそもなぜ生成AI市場はここまで成長しているのか？鍵となる「2つの技術的要因」などその最新情報と基礎概要を松尾研究所の 金 剛洙氏が解説する。