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人工知能 May 25, 2026銀行業務におけるエージェントAI: TDが示す次のステップ
人工知能は従来の銀行の運用コアへとますます深く浸透しています。長年にわたり、金融セクターは詐欺検出、信用スコアリング、顧客セグメンテーション、コンプライアンススクリーニング、チャットボットサポートにAIを活用してきました。しかし、これらのシステムの多くは狭く、タスク特化型で、明確に定義された人間のワークフローに依存していました。次のフェーズは異なります。エージェントAIは、銀行に対して目的を解釈し、情報を収集し、複数ステップのタスクを実行し、例外をエスカレーションし、直接的な人間の介入を減らして実用的な出力を生成できるソフトウェアエージェントを提供します。これは、銀行が信用判断を監視されないアルゴリズムに委ねることを意味するわけではありません。むしろ、文書、規則、ポリシー、顧客データ、従業員の判断が交差するワークフロー層にAIを組み込み始めていることを意味します。TDバンクグループが不動産担保融資向けに初めてのエージェントAIモデルを立ち上げたことは、この変化が向かう方向性を示す明確な例です。同銀行は、住宅ローンおよび住宅エクイティラインオブクレジット（HELOC）申請プロセスの一部を自動化・効率化するためにエージェントAIを活用しています。最初の導入は事前審査に焦点を当てており、システムは文書を分類し、重要情報を抽出し、収入を計算し、同意を確認し、選択されたポリシー要件に対して数値を検証し、矛盾を特定し、簡潔なファイルサマリーを作成してアンダーライター向けの要約メモを生成します。TDのによると、初期結果では従来平均15時間かかっていたプロセスが3分未満に短縮されました。銀行にとってこれは単なる技術アップグレードではなく、融資業務のルーティング、レビュー、測定、スケーリング方法の潜在的な再設計です。金融におけるエージェントAIとは何かエージェントAIとは、単一のプロンプトに応答するだけでなく、一連のアクションを通じて目標を追求できるAIシステムを指します。従来の生成AIツールは、要求に応じて文書を要約することができますが、エージェントシステムは関連文書を検索し、分類し、必要なデータを抽出し、そのデータをポリシーと比較し、不整合をフラグ付けし、要約を作成し、ファイルを人間の意思決定者にルーティングすることができます。銀行業務においてこの違いは重要です。なぜなら、ほとんどの高付加価値ワークフローは単一ステップのタスクではないからです。住宅ローンの審査、商業信用審査、マネーロンダリング防止調査、資産オンボーディング、保険請求、規制報告はすべて、複数のシステム、文書、規則、承認、監査要件を伴います。エージェントAIは標準的な自動化とどのように異なるか従来の自動化は、プロセスが繰り返し可能で構造化されている場合に最適に機能します。たとえばロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、入力形式が予測可能であればデータをあるシステムから別のシステムへ移動できます。エージェントAIはより柔軟で、半構造化文書、自然言語、内部ポリシー、変化する顧客ファイル全体で動作できます。この柔軟性が銀行の関心を引く理由です。コスト構造は、繰り返し作業であるものの単純ではない知的業務で満ちています。従業員は意思決定が行われる前に、情報の読取、照合、要約、チェックに多くの時間を費やしています。エージェントAIはその中間層の作業を対象とします。 手動の文書レビューを削減できます。 複雑なワークフロー全体での一貫性を向上させます。 従業員が判断、例外処理、顧客関係に集中できるよう支援します。 大手銀行が融資から始める理由融資は、顧客の緊急性、大量の文書、高い運用コスト、厳格なリスク管理が組み合わさるため、エージェントAIの論理的な最初のターゲットです。住宅ローンや担保融資の申請では、銀行は収入、雇用、資産、負債、物件情報、同意、ポリシー遵守、例外リスクを評価する必要があります。その作業の多くは事務的ですが、ミスが信用、規制、評判リスクを招く可能性があります。TDの導入が重要なのは、AIをアンダーライターの代替と位置付けていない点です。代わりに、より強固な事前審査層を構築しています。AIはファイルを準備し、矛盾を検出し、メモを生成します。その後、人間のアンダーライターがより完全で構造化されたパッケージをレビューできます。このモデルは従来の銀行にとって支配的なパターンになる可能性が高いです。短期的な機会は完全に自律的な銀行業務ではなく、AIエージェントが準備、検証、ワークフローのオーケストレーションを担当し、顧客向けプロセスの遅延を解消する、人間主導の銀行業務です。 銀行ワークフロー エージェントAIの役割 潜在的な利益 住宅ローン審査 文書を分類し、収入データを抽出し、ポリシー要件を検証し、要約を作成する 審査が迅速化し、単位あたりの処理コストが低減 コンプライアンス監視 アラートをレビューし、裏付けデータを収集し、調査メモを作成する アナリストの生産性向上と文書の一貫性向上 顧客オンボーディング フォームをチェックし、欠落情報を検証し、例外をルーティングする 遅延が減少し、離脱率が低下 ウェルスマネジメント支援 顧客ブリーフ、ポートフォリオノート、適合性レビュー資料を作成する アドバイザー支援のスケーラビリティ向上と顧客準備の改善 エージェントAIが銀行顧客にもたらすもの顧客にとって最も顕著な利点はスピードです。住宅ローンの申請者は、文書の要求、待機期間、確認のやり取り、不透明なステータス更新という一連のプロセスを経験します。AIエージェントが内部レビューを短縮できれば、顧客は承認の早期通知や不足情報の迅速な要請、繰り返しのやり取りの削減を受けられる可能性があります。スピードは顧客の信頼感にも影響します。不動産取引では遅延が重要です。買い手はオファー期限、資金条件、金利変動、競合入札を調整しています。より迅速な事前審査プロセスは、金融上の高ストレスな意思決定において銀行体験の不確実性を低減します。第二の利点はパーソナライズです。エージェントAIは、顧客がプロセスのどの段階にいるか、次に必要なアクションは何かを銀行が把握するのに役立ちます。一般的なメッセージではなく、ファイルの実際の状態に基づいた具体的なガイダンスを提供できます。これにより、住宅ローン、中小企業融資、投資オンボーディング、保険などでより積極的なサービスが実現できる可能性があります。第三の利点は一貫性です。人間主導のプロセスは支店、チーム、作業負荷、文書の複雑さにより変動します。エージェントAIは準備層を標準化し、従業員が判断を下す前により均一なファイルを受け取れるようにします。エージェントAIが銀行にもたらすもの銀行にとっては、経済的効果がより直接的です。大規模な金融機関は膨大な規模で運営していますが、バックオフィスの多くのプロセスは依然として労働集約的です。エージェントAIは、低付加価値のレビュー作業に費やす時間を削減しながら、高ボリューム製品ラインのスループットを向上させます。この機会が特に魅力的なのは、銀行が新たな収益カテゴリを創出する必要がないからです。処理時間、例外処理、詐欺検出、従業員の生産性においてわずかな改善でも、数百万件の口座や申請に適用すれば実質的な価値を生み出せます。リスク面でも優位性があります。適切にガバナンスされたエージェントシステムは、チェックした項目、抽出した情報、参照したポリシー要件、フラグ付けした例外の構造化されたトレイルを残します。この監査可能性は、説明責任と説明性がスピードと同等に重要な銀行業務において極めて重要です。 文書集約型ワークフロー全体での処理コスト低減。 競争の激しい融資市場での顧客転換の迅速化。 AI出力が監視・監査可能な場合、内部統制の向上。 銀行が回避できないガバナンスの課題従来の金融におけるエージェントAIの最大の制約はモデルの能力ではなく、ガバナンスです。銀行はプライバシー、公平性、説明可能性、サイバーセキュリティ、運用レジリエンス、モデルリスク管理が核心要件となる規制環境で運営しています。これが、TDが信頼できるAIチームによる監督に言及していることが重要な理由です。エージェントAIがより多くの運用ステップに関与するにつれ、銀行はデータアクセス、モデル検証、人間レビュー、エスカレーション閾値、例外処理、出力監視、導入後のドリフトをカバーするコントロールが必要になります。リスクプロファイルは、単純なチャットボット導入とは異なります。公開製品情報を要約するエージェントはリスクが低いです。一方、収入を抽出し、同意を確認し、矛盾を検索し、融資文書を作成するエージェントは、規制された意思決定ワークフローに非常に近いです。たとえ最終的な意思決定者が人間であっても、AIは人間が最初に見る情報に影響を与えることができます。TDのエージェントAI導入後に何が来るかTDは、これは不動産担保融資の広範な変革の第一歩に過ぎないことをすでに示しています。同銀行は、文書提出から資金調達までのRESLプロセスをマッピングし、追加のステップでもエージェントAIを導入する計画です。これにより、AIエージェントが孤立したツールではなく、ワークフローインフラストラクチャになる未来が示唆されます。次のフェーズでは、顧客ポータル、ブローカーチャネル、内部審査システム、文書管理ツール、リスクプラットフォームへのより深い統合が含まれる可能性があります。単にファイルを要約するだけでなく、エージェントシステムは不足文書の特定、次善策の推奨、条件付き承認パッケージの作成、クロージングまでのファイル監視を支援するかもしれません。住宅ローン以外でも、他の従来型銀行は同様のパターンに従う可能性があります。初期の魅力的なユースケースは、文書量が多く、ポリシー規則が明確で、サイクルタイムが測定可能で、プロセスに人間のレビューが組み込まれている領域です。商業融資、コンプライアンス調査、顧客オンボーディング、保険請求、ウェルスマネジメント支援はすべてこのプロファイルに合致します。エージェント統合への投資個別銀行を超えて投資家がこのトレンドを追跡する直接的な方法の一つは、エージェントAIを金融サービスワークフローに組み込むエンタープライズソフトウェアプロバイダーを通じてです。顕著な例はOracle Corporationで、同社はOracle...
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ソートリーダー May 22, 2026信頼を損なわずに高速で進む
現代の不正防止チームがスピードと安全性で勝つ方法不正防止におけるスピードのパラドックス請求書の支払い期限が迫る直前に支払うこと、どこからでも当座預金残高を確認すること、または給料が週末までに口座に届くようにすることなど、スピードはデジタルバンキングにおいて必須条件です。しかし、落とし穴があります: スピードは詐欺師にも有利です。顧客が価値を感じる同じデジタル利便性が、悪意のある者が素早く行動し、顧客や金融機関が問題に気付く前に資金を転送できることを可能にします。特に、ソーシャルエンジニアリング、フィッシング、あるいは人工知能（AI）によって駆動されるますます高度な詐欺手法を通じてアクセスを得るアカウント乗っ取りのケースで顕著です。私が見た最悪のケースの一つでは、攻撃者がビジネスバンキング管理者のアカウントを侵害し、支払い権限を持つ偽のサブユーザーを作成し始めました。その後、サブユーザーが作成されて数週間後、詐欺師は数時間の間に8件のACHバッチ、総額3百万ドル超を送金しました。金融機関の旧来の不正検知ツールは翌日までそれを検知できませんでした。いくつかの資金は回収できましたが、200万ドル以上がすでに仲介口座に入り、永遠に失われました。このような脅威は対応時間を圧縮し、銀行や信用組合にとってのリスクを高めています。金融機関は、スムーズな顧客体験を維持しながら、これまで以上に迅速に不正を検知・阻止することが求められています。良いニュースは、スピード自体が解決策の一部になることです。AIと最新の不正インテリジェンス戦略の助けにより、金融機関は不要な摩擦を生じさせたり信頼を犠牲にしたりすることなく、より速く動く方法を学んでいます。AIが不正検知に変化をもたらす点金融機関がAIを活用して不正検知と意思決定を改善し、可視性やコントロールを失わないための主な3つの方法があります。まず、AIは大量かつルール中心の取引モニタリング作業を吸収するのに役立ちます。これにより、詐欺チームが日々対処するノイズが減少し、アナリストは偽陽性と格闘する代わりに、よりリスクの高い活動に集中できるようになります。最新の行動分析は、正当なユーザー行動と新興の不正パターンとの微妙な違いを識別し、正当な顧客の摩擦を減らします。次に、AIは不正ライフサイクルの早い段階で疑わしいシグナルを表面化させることでタイミングをシフトします—資金が移動する前に、後ではありません。これにより、金融機関の姿勢はリアクティブな緊急対応からプロアクティブな阻止へと変わります。その結果、デジタルセッション、支払い、バックオフィスワークフロー全体にわたるより豊かで継続的なインテリジェンスに基づいた迅速な意思決定が可能になります。第三に、AI不正ツールは常に進化しています。AIの継続的学習メカニズムは、金融機関、チャネル、脅威タイプ全体にわたり、使用すればするほどシステムが賢くなることを意味します。これにより、各インシデントが単なる損失ではなく資産へと変わります。キャパシティ創出: 詐欺チームが注力できる領域金融機関がAIにモニタリングと検知を任せると、詐欺専門家は専門知識を活かして微妙な脅威の調査、詐欺戦略の洗練、組織全体へのリスクインサイトの伝達に注力できます。不正はほとんどが白黒はっきりしていません。正当なユーザーと悪意のある者は時に驚くほど似ていることがあります。その疑わしいログイン試行は、洗練されたアカウント乗っ取りの結果なのか、あるいは旅行中に慣れないデバイスから給与にアクセスしようとするストレスを抱えた事業主なのか？このような状況で、過剰に負担された詐欺チームは問題に直面します。もし多数のケースのトリアージに追われていると、選択肢は粗くなります: 活動を続行させるか、ユーザーを完全に停止させるか。しかし、すべての決定が二元的である必要はありません。チームはリスクレベルに応じてユーザー制限を静かに、動的に調整でき、疑わしい活動の調査により多くの時間を確保できます。この柔軟性は重要です、なぜなら詐欺戦術は急速に進化し続けているからです。アカウント乗っ取り、AI駆動のソーシャルエンジニアリング、仲介口座活動は予測可能なパターンに従わず、静的なルールセットが対応できる速度を超えて変化します。詐欺チームが日常的なアラートや偽陽性の追跡に埋もれなくなると、新たに出現する攻撃シーケンスを特定し、新戦術に対してコントロールをストレステストし、次の波が来る前により洗練された対応フレームワークを構築する余裕が生まれます。金融機関がこれらのインサイトを詐欺オペレーション、コンプライアンス、プロダクト、デジタルバンキングチーム間で共有すると、価値は急速に蓄積されます。時間が経つにつれ、その学習ループは単一の機関を超えてパートナーの広範なエコシステムへと広がります。次に同様の脅威が現れたとき、ネットワーク全体がより準備された状態になります。不正防止の未来すべてが加速する中で、不正検知の次なる進化はすぐ近くにあります。では、次は何が来るのでしょうか？まず、詐欺防御はより継続的かつ適応的になり、チェックポイントの連続から常時稼働のディシプリンへと移行します。金融機関は、断続的で瞬間的な検知を、ユーザー全体の旅路を通じてモニタリングし、学習し、適応するシステムに置き換えるでしょう。また、アイデンティティがコアなセキュリティ層になることが見られます。金融機関は常に自問すべきです: この行動の背後にいる人物は本当に自称通りの人物か？ログイン時や取引時だけでなく、すべてのインタラクション、すべてのチャネルでリアルタイムに。アイデンティティが基盤になると、詐欺チームは既に起きたことに反応するのではなく、起こりうることを阻止し始めます。先ほど共有した、金融機関がアカウント乗っ取りで数百万を失った例を振り返りましょう。継続的モニタリングと高度なアイデンティティ指標を用いる新しい不正検知ツールは、遡及的テストでそのデータを分析し、偽アカウントが作成されていることを正確に検知しました。AI対応技術があれば、偽ユーザーのACH権限はセッション開始から30秒未満で自動的に無効化され、ACHバッチは一切作成されなかったでしょう。このレベルのインテリジェンスは、近い将来、詐欺防御システムの中心的要素となるでしょう。信頼こそが最も重要な指標不正防止は時に終わりのない猫とネズミのゲームのように感じられます。詐欺師は進化し、技術は変化し、攻撃手法は加速し続けます。しかし、すべての変化の中で、根本的な目的は変わりません: 顧客の信頼を守ることです。金融機関が詐欺師のペースに合わせると、単に収益を守るだけでなく、評判を築き、ユーザーとの信頼を強化することになるのです。
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デジタル資産 May 22, 2026オンチェーンデータでビットコインサイクルを予測できるか？
金融市場は機関投資家や個人投資家の心理と行動によって動きます。つまり、取引量やパターン、その他のデータを分析することは、将来の価格変動を予測する上でトレーダーや投資家にとって非常に価値があります。ビットコインは史上最も成功した新しい資産カテゴリの一つであり、株式や金といった従来の資産とは、即時取引や数学的に上限が設定された供給量など、いくつかの点で異なります。あまり語られない違いの一つは、ビットコインや暗号通貨全般の市場と取引がどれほど透明であるかという点です。理論的には、すべての取引が公開台帳に記録され「記憶」されているため、投資家は市場サイクルを別の視点で研究できるようになります。フィンランドのヴァーサ大学とイタリアのトリノ大学の研究者による新しい経済研究論文が、この手法の可能性を調査しています。この論文は『Research In International Business and Finance』1に掲載され、タイトルは「Using on-chain data to predict Bitcoin cycles」です。市場予測金融市場の価格予測は非常に儲かる可能性があるため、このテーマには多大な関心が寄せられています。しかし、従来の金融モデルは暗号資産の価格変動を説明するのに苦労しています。これは、株式とは異なり、暗号資産は企業に結びつく内在的価値や将来の配当がないためです。同様に、中央銀行の政策や国家経済の強弱に左右される法定通貨とも異なります。むしろ、暗号資産の価格は主にセンチメントに左右されます。取引や価値保存手段としての根本的なユーティリティはもちろん暗号通貨の価値の根底にありますが、価格は感情に大きく影響されます。従来の市場では、センチメント主導の価格変動は通常、調査やメディア指標といった間接的な指標から推測されます。しかし、ブロックチェーンは透明で改ざん耐性のある取引台帳を提供し、投資家の行動を検証可能な形で記録します。オンチェーンデータがビットコイン価格予測に有用かどうかを検証するため、研究者は3つのオンチェーン取引ベースの指標を使用し、3つの主要な市場サイクルにわたって測定しました。ビットコインのセンチメント測定指標概要研究者は2013年12月7日から2025年4月12日までのビットコイン価格を分析し、2015年、2018年、2022年の3つの完全な市場サイクルをカバーしています。本研究で使用された3つの指標は次のとおりです： Net Unrealized Profit/Loss 比率 Market Value to Realized Value Z-score (MVRV Z-score) Cumulative Value...
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宇宙 May 21, 2026NASAの新しいAI宇宙チップが深宇宙ミッションを変革できる
人間は本質的に好奇心が旺盛で、その好奇心が私たちを宇宙へ、そしてその先へと導いてきました。毎日、人類は新しいことを発見し、先進技術を発明し、それにより遠く離れた宇宙領域を探査できるようになっています。しかし、ミッションが地球からさらに遠く、月や火星へ、そして宇宙のさらに奥深くへと進むにつれ、より大きなロケットや長期間のミッションだけでは不十分です。必要なのは、常時の人的監視への依存を減らす、より賢い技術です。これはますます実用的でなくなっています。広大な距離、過酷な環境、そして通信遅延が、NASAのような機関にリアルタイムで宇宙で意思決定できる自律システムの開発を促しています。探査機が宇宙でデータを送信し、人間のエンジニアや科学者がそれを分析して指示を出す従来の方式ではなく、現在は宇宙船自体がすべての作業を行うことに焦点が当てられています。人工知能（AI）、放射線耐性コンピューティング、オンボード分析、エッジ処理の進歩により、自己判断できる宇宙船の開発が可能になっています。このような能力は次世代の宇宙探査にとって重要と見なされています。NASAによれば、より高性能なプロセッサは自律宇宙船や他惑星へのミッションで宇宙飛行士を支援するために必要です。これは、同機関のアルテミス計画が今後数年で人類を月に戻す準備を進めているため、特に重要です。すでに、NASAのアルテミスIIミッションは今年、有人月周回に成功しています。「アルテミスIIは、単一のミッションを超える何か大きな始まりです。これは、単なる訪問ではなく、最終的に月基地に滞在するための月への再訪を示し、次なる大きな飛躍の基盤を築きます。」– NASA管理官 Jared Isaacman同機関が月に到達するだけでなく、そこに人類を維持し、最終的には火星へも拡大できることを証明しようとする中で、コンピューティング需要は大幅に増大しています。有人居住施設がリアルタイムで故障を検知し、ローバーが自律的に地形を走破し、ランダーが短時間で膨大なセンサーデータを処理できるように、現在宇宙で使用されているプロセッサよりも、より強力で高性能なプロセッサが必要です。そして、それこそが現在開発中です。NASAの新しい次世代宇宙チップ1は手のひらに収まるサイズで、計算速度に革命をもたらしています。このハイパフォーマンス宇宙飛行コンピューティング（HPSC）イニシアチブは、宇宙船が深宇宙でより自律的に動作できるようにすることが期待されています。NASAのHSPCイニシアチブが未来の宇宙ミッションを再定義する数十年にわたり、NASAは宇宙船搭載のコンピュータプロセッサを進化させてきました。これらのプロセッサは、ミッション成功に必要な機能の調整と実行を担っています。宇宙コンピューティングは、50年以上前に先駆的なアポロ誘導コンピュータ（AGC）で初めて登場し、月ミッション中に航法、操縦、制御計算を実行していました。しかし、地球の保護磁場の外へ出ると、放射線で満ちた宇宙に直面します。放射線は光線、電磁波、あるいは粒子として放出されるエネルギーです。宇宙の放射線は地上で経験するものとは異なり、銀河宇宙線、地球磁場に捕らえられた粒子、そして太陽フレア時に宇宙へ放出される粒子で構成されています。宇宙放射線は人間の乗組員と機械装置の両方に悪影響を及ぼします。電子部品への長期的な損傷を引き起こすだけでなく、計算を妨げるエラーも誘発し、放射線耐性プロセッサの必要性が生じます。これらは高価で開発に時間がかかります。放射線耐性プロセッサはNASAの多くの偉大な成果を支えてきましたが、現在使用されているものはほぼ30年前に開発されたもので、今日のより高度で複雑、長期にわたるミッションに必要な性能を欠いています。さらに、地球軌道外のミッションでは、地球との通信に時間遅延が生じるため、オンボードのコンピューティングリソースが必要です。この通信遅延により、宇宙での活動は自律的かつリアルタイムでオンボードで実行される必要があり、AIや機械学習、先進的自律性、画像・信号処理、物体検出・分類、データフロー管理など、多様な計算ワークロードを実行します。これらのワークロードを可能にするためには、オンボードコンピューティング技術の進歩が必要です。これが新たなソリューション:ハイパフォーマンス宇宙飛行コンピューティング（HPSC）の開発につながりました。これは次世代のシステムオンチップで、現在の宇宙プロセッサの100倍以上の性能を持ちます。 宇宙コンピューティング層 従来の宇宙システム NASAのHPSCアーキテクチャ 長期的影響 処理能力 宇宙船は数十年前の放射線耐性プロセッサに依存しており、計算能力が限られていました。 HPSCはオンボード計算性能を100〜500倍向上させます。 将来のミッションはリアルタイムの自律的意思決定能力を獲得します。 ミッション自律性 宇宙船は地球から送られる指示に大きく依存していました。 AI対応のオンボード処理により、宇宙船は宇宙で独立して反応できます。 深宇宙ミッションは通信遅延の制約が少なくなります。 システムアーキテクチャ 複数の専門コンポーネントがサイズ、電力使用、複雑性を増大させました。 SoCはCPU、ネットワーク、メモリ、I/Oを1つのコンパクトなプロセッサに統合します。 より小型・軽量・効率的な宇宙船システムが可能になります。 環境耐性 放射線曝露はしばしばオンボード電子機器と作業を妨げました。 HPSCは放射線耐性で、熱、真空、衝撃に耐えるよう設計されています。 月や火星、さらなる長期ミッションの信頼性が向上します。 科学データ処理 大量のセンサーデータは地球での遅延分析が必要でした。...
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デジタル証券 May 21, 2026イングランド銀行、英国資産トークン化の青写真を公開
トークン化は、暗号通貨以外の資産をブロックチェーン上に持ち込むプロセスです。これにより、これらの資産にブロックチェーンの利点、すなわちほぼ瞬時の取引、永続的かつ公開された台帳、低い取引手数料、匿名性などがもたらされます。トークン化は、株式から債券、不動産、炭素クレジット、プライベート企業の株式など、あらゆる種類の資産に利用できます。この実世界資産（RWA）のトークン化プロセスについては、シリーズ「RWAトークン化ガイド：ブロックチェーン上の実世界資産」や、トークン化が量子耐性になるようにアップグレードされる方法に関する記事で詳しく読むことができます。エージェント型支払いと組み合わせて、トークン化は決済を革命的に変えると期待されています、そして全体としてブロックチェーン技術の利点を暗号通貨だけでなく、はるかに広範なアプリケーションに提供します。2026年5月19日th、イングランド銀行は金融安定性担当副総裁サラ・ブリーデンの演説「Modernising money and markets」を公開しました。この演説は、英国が中央金融センターとしての役割を活かし、トークン化を世界的にリードできる方法を説明しています。これは中央銀行からの重要な転換であり、主要機関や規制当局のブロックチェーン、トークン化、暗号通貨に対する姿勢が急速に変化していることを示しています。イングランド銀行がトークン化を重視する理由この演説は、英国金融行動監督機構（FCA）の同日のイニシアチブと並行しています：”Call for input: The future of tokenisation – a joint vision from the authorities for UK wholesale markets”。世界最大の金融サービス純輸出国であり、5番目に大きい経済大国である英国は、貨幣と市場の近代化をうまく処理すべき重要なリーダーと自認しています。「英国におけるトークン化の責任ある採用が、金融安定性を高め、持続可能な成長を支える方法を示したいと考えています――小売決済だけでなく、特にこの聴衆に向けて、金融市場とそれが英国および世界経済に提供するサービスにおいても同様です。」この取り組みは、財務省、イングランド銀行、FCA、そして支払システム規制当局の合同タスクフォースが主導しています。従来の通貨とトークン化された通貨間のシームレスな交換を可能にする新たなインフラを構築することが目的です。システム的ステーブルコインについて、イングランド銀行は来月（2026年6月）に草案規則を公表し、年末までに最終化する予定で、米国のタイムラインに合わせています。また、銀行が発行する通貨にこれらの新技術を採用することを奨励していますが、預金を受け付けず、破綻リスクが遠いグループ企業からステーブルコインを発行する場合に限ります。しかし、これらのイニシアチブは、成長を刺激したり英国の金融センターとしての地位を維持するだけのものではありません。イングランド銀行は、積極的に行動すべきと考えています。これは、無秩序かつ未規制の新金融システムの発展が、適切に管理されなければ潜在的な脅威になると見ているからです。「技術最前線において実体経済に成果をもたらさない規制された金融システムは、規制の枠外やオフショアで急速に成長する新たなプレーヤーや活動に対して脆弱です。これらのプレーヤーは短期間でシステム規模に達し、事後に対処しにくいリスクを生み出します。」英国のトークン化ビジョン積極的な姿勢トークン化の採用と規制における主要な目標の一つは、リスクを低減し、決済をより迅速かつ低コストで行えるよう、支払システム全体を改善することです。「取引のすべての当事者がほぼ同時に更新される共有台帳は、仲介者を減らし、運用リスクを低減し、コストを削減し、決済ウィンドウを短縮することで、決済と清算をより速く、安価にする可能性があります。」スマートコントラクトは、カスタマイズ性、条件付け、そして自動化を高め、担保、クーポン、配当金支払いなどの多くが依然として手動で行われている取引後サービスを置き換えることが期待されています。別の改善点は、現在の株式、債券、FXに限らず、より広範な小売・卸売ユースケースで、貨幣と資産が同時に体系的に移動できるようにすることです。この計画には、イングランド銀行が直接発行する現金のデジタル形態であるデジタルポンドの発行も含まれています。しかし、最も画期的な考えは、主要経済の中央銀行が「堅牢な形態の貨幣間の競争と選択を促進するマルチマネーシステム」を公然と歓迎していることです。「従来の銀行預金に加えて、人々はトークン化された銀行預金、規制されたステーブルコイン、そして将来的には小売向け中央銀行デジタル通貨で支払えるようになるべきです。」中央銀行は歴史的に国家発行の貨幣の集中管理と厳格な統制の最も堅い擁護者であったことを考えると、これは暗号通貨とブロックチェーンが世界の金融環境をどれほど変革したかを示しています。「我々の焦点は、トークン化された実世界資産（株式、債券、ファンド、プライベート資産など）のダイナミックでレジリエントな市場にあり、取引ライフサイクル全体でより効率的に移動でき、発行、取引、クリアリング、決済、担保利用を改善します。」この意図は、英国を完全にトークン化された金融システムのインフラとルールを整備するリーダーにすることです。これにより、英国はグローバルな金融センターとしての役割を活用しつつ維持でき、特に海外の規則が英国の規則と同様の結果をもたらす場合にのみ、外国の金融当局に委ねることができます。完全にトークン化された金融の例小売決済において、従来の通貨とトークン化された通貨はシームレスかつ実質的に瞬時に交換されます。「オンラインで買い物をする際、規制されたシステムステーブルコインで支払うと、荷物が配達されたことを確認した時点で、即座に小売業者の銀行口座に入金されます。」同様のことが卸売決済、国際的な取引でも行われます。目的は決済を大幅に円滑にし、スマートコントラクトを利用して多くの不確実性と、信頼と決済を処理する高価な第三者への依存を排除することです。「海外企業への英国サプライヤーは、納品が確認された時点で自動的に支払われ、小規模事業者の遅延支払い問題の解決に貢献します。」「中規模企業の財務部門は、余剰資金を一晩でトークン化証券に投資し、翌朝にほぼリアルタイムで決済して売却でき、資金管理の選択肢が広がります。」トークン化の次なるステップ今後のスケジュール一般的な意図に加えて、イングランド銀行はこの演説でトークン化に関する今後の変更と行動を示しました。システムステーブルコインについて、銀行は来月（2026年6月）に草案規則を公表し、年末までに最終化します。一つの選択肢は、発行可能なコインの総量に対する一時的なガードレールを設定することです。このアプローチは定期的に見直され、セクターのコストを削減し、企業向けを含む高価値決済ユースケースの幅広い利用を可能にします。銀行のプルーデンシャル規制当局（PRA）も、トークン化の小売利用に関する規制期待を再確認し、銀行がこれらの新技術、特にトークン化預金を採用することが期待されていると主張しました。銀行におけるトークン化の展開における重要なステップは、これらの預金が同一銀行の顧客間だけでなく、銀行間の決済にも利用できるようにすることです。イングランド銀行は、トークン化資産をスターリング通貨フレームワーク（SMF）で担保として認めるべきか検討します。これにより、民間市場での資産の貨幣化が裏付けられます。同時に、今後数年で24時間稼働可能なトークン化資産台帳に対して、中央銀行通貨での決済を支援します。最後に、2027年に内部システムをアップグレードし、トークン化資産台帳に直接接続できるようにします。また、デジタルポンドの展開は設計フェーズが完了した2026年末以降に開始されます。パイロットテストから本格導入へ重要な基盤として、イングランド銀行とFCAが共同で設立したDigital Securities Sandbox（DSS）があり、2024年に開始され2029年1月まで運用されます。これは主要プレーヤーがローンチを準備する中で、トークン化証券の取引と決済を可能にします。このサンドボックスは株式、企業・政府債券、投資ファンドなどの資産クラス全体で機能します。今年後半からローンチを準備している16社があり、Euroclear、HSBC、ロンドン証券取引所グループなどが永続的な運用への道を歩んでいます。DSSの目標は、主要なデジタル証券市場の発行上限をテストに十分な高さに設定しつつ、金融安定性を保護する程度に抑えることで、実質的な活動を可能にすることでした。最後に、英国中央銀行はデジタル国債（DIGIT）も開始します。これはG7諸国初のトークン化された主権発行です。AIの影響この演説の主題ではありませんが、AIについても簡単に言及されています。この考えは、資産のトークン化と平行しつつ最終的に連携する取り組みになるということです。「我々はその責任ある採用を支援するために多大な取り組みを行っています。これにはエージェント型決済と商取引が含まれ、AI企業や決済会社が『休日を予約する』『冷蔵庫を補充する』『ワードローブを更新する』といったAIエージェントに指示できる技術と標準を開発しています。また、金融市場におけるエージェント型取引も含まれます。」このトピックに関する詳細は、別文書「Response to TSC inquiry...
