FINRAの6リスクから考える、AIエージェントの監督手順

米金融業規制機構（FINRA）が公表した「2026 Annual Regulatory Oversight Report」には、AIエージェントを扱う項目があります。

報告書自体は2025年12月9日に公表されたもので、速報ではありません。

なお、FINRAは2026年1月27日の公式ブログでも、規制スタッフが多数の会員会社とAIエージェントの利用について話したと述べています。

ただしこれは、特定の検査項目や重点分野が設定されたことを示すものではありません。

本稿では、この報告書を新規制のニュースとしてではなく、AIエージェントの権限・承認・記録が既存の監督手順にどう接続されているかを点検する資料として読み直します。

なお本稿が扱うのは、FINRA会員の証券会社（ブローカーディーラー）の監督設計です。

日本企業などが参考にする場合は、適用される法令・規則を別途確認する必要があります。

新設されたのは、GenAIを扱う章そのもの

FINRAの年次報告書は、会員会社に対して規制監督活動から得た知見を共有する文書です。

FINRA自身の説明によれば、この報告書は「新たな法的・規制的要件や、既存要件の新しい解釈を作るものではなく、連邦証券法・規則上の既存の義務を免除するものでもない」とされています。

また「規制上の義務、コンプライアンス上の考慮事項、指摘事項、有効な実務、あるいはFINRAが検査する論点の完全な一覧を示すものではない」とも書かれています。

つまり、新しいルールの発表ではなく、既存の義務に照らして、監督活動で得られた知見や実務上の検討事項を共有する資料です。

FINRAは以前の年次報告書でもAI・生成AIを取り上げてきました。

2026年版では、Introductionに「GenAI: Continuing and Emerging Trends という、GenAIに特化した新しいトピック領域を扱う」と明記されており、章そのものが新設されています。

その章の中に、AIエージェントを扱う「Emerging Trends in GenAI: Agents」という項目が置かれています。

「NEW FOR 2026」の表示が付いているのは、エージェントの小項目だけではなく、このGenAI章全体です。

この章の新設にあわせて、一般的なチャット型の生成AI利用とは別に、エージェント特有の論点を切り出した項目が置かれた、と読むのが正確です。

FINRAが定義する「AIエージェント」

この項目は、まずAIエージェントを定義するところから始まります。

FINRAの説明によれば、AIエージェントとは、ユーザーに代わって自律的にタスクを遂行し完了できるシステムまたはプログラムであり、環境内で相互作用し、計画を立て、意思決定を行い、事前に定義されたルールやロジックのプログラミングなしに特定の目標を達成するために行動を取ることができるもの、とされています。

さらに、AIエージェントはタスクの自動化や、より幅広いデータ・システムとのやり取りを、従来型の業務自動化よりも速く、場合によっては低コストで行える点で、生成AIの能力を拡張するとも説明されています。

この定義で強調されているのは、単に文章を生成する能力ではなく、「計画」「意思決定」「行動」という、人間の判断や実行に近い部分までを担いうる、という点です。

ここが、これまでのチャット型GenAI利用と切り分けて論じられる理由になっています。

FINRAが挙げる6つのリスク

FINRAはAIエージェントについて、次の6つのリスク・課題を挙げています。

加えて、バイアス、ハルシネーション、プライバシーといった生成AI一般のリスクも引き続き存在すると注意しています。

これら6項目は、エージェントに関するリスクを網羅した一覧ではありません。

• 自律性: 人間による検証・承認なしに、エージェントが自律的に行動すること
• 範囲と権限: エージェントが、ユーザーに実際に与えられた範囲・権限や、ユーザーが意図した範囲・権限を超えて行動する可能性があること
• 監査可能性と透明性: 複雑で多段階にわたるエージェントの推論タスクは、結果を追跡・説明することを難しくすること
• データの機微性: 機微情報を扱うエージェントが、意図せずそうした情報を保存・探索・開示・悪用してしまう可能性があること
• 業務領域の専門知識（ドメイン知識）: 汎用的なAIエージェントは、複雑で業界固有のタスクを効果的かつ一貫して遂行するために必要な専門知識を欠く場合があること
• 報酬と強化: 誤って設計された、または不整合な報酬関数が、投資家・会社・市場に悪影響を及ぼしうる意思決定へエージェントを最適化させてしまう可能性があること

これらの論点は互いに重なります。

権限、記録、データの取り扱い、業務への適合性、目標設定を、それぞれ確認する必要があります。

FINRAが挙げる検討事項と、WSPへの接続

FINRAの説明によれば、会員会社が検討しうる対応として、次のような項目が挙げられています。

エージェントを扱う項目では、アクセスやデータの監視、人間が関与する箇所、行動・判断の追跡、ガードレールが検討事項として挙げられています。

• エージェントのシステムアクセスとデータの取り扱いを監視すること
• 「human in the loop」の監督プロトコルを確立すること
• エージェントの行動と意思決定を追跡すること
• エージェントの挙動・行動・意思決定を制限するガードレールや統制の仕組みを設けること

加えて、GenAI章全体（「Emerging Trends and Current Practices」）では、次の項目が取り上げられています。

• 事業部門と技術部門の専門家による正式なレビュー・承認プロセスを実装すること
• 監督・ガバナンス、またはモデルリスク管理のフレームワークを確立すること
• 能力と限界について堅牢なテストを行うこと
• 検証とヒューマン・イン・ザ・ループ・レビューを伴う、出力の継続的なモニタリングを行うこと

いずれも新しい義務として提示されているわけではありません。

原文が扱っているのは、どこに人間の関与を置くかという検討であり、すべての操作への事前承認を一律に求める説明ではありません。

一方、義務の側は既存の規則にあります。

FINRA規則3110(a)は、会員会社に対し、適用される証券法令・FINRA規則の遵守を達成するよう合理的に設計された監督体制の整備・維持を求めています。

同(b)(1)は、自社が行う業務の類型と、関係者の活動を監督するための書面の手順（WSP＝Written Supervisory Procedures）を整備・維持し、実施することを求めています。

この手順も、適用される証券法令・FINRA規則の遵守を達成するよう合理的に設計されている必要があります。

同(b)(7)は、適用法令の変更や監督体制の変更が生じた場合に、WSPを速やかに改訂することを求めています。

つまり、AIの利用に応じて監督体制を変更する場合も、その変更をWSPに反映する必要があります。

年次報告書が示すのは検討事項であり、「この6項目をWSPに書き込め」と新たに要求しているわけではありません。

本稿では、この既存の義務と報告書の検討事項を結び付け、AIエージェントの運用を見直す視点を整理します。

なお、監督体制の一部として生成AIを使う場合の技術ガバナンスについては、FINRAのRegulatory Notice 24-09が直接的に述べています。

同ノーティスは、規則とガイダンスは技術中立であること、そして監督体制の一部として生成AIツールを使う場合は、モデルリスク管理・データのプライバシーと完全性・AIモデルの信頼性と正確性を含む技術ガバナンスを、方針と手順で扱うべきことを説明しています。

MIFの読み方——分析・判断・実行の段階ごとに権限を分ける

ここからは、FINRAの資料を踏まえたMIFの整理です。

私たちは、AIに任せる仕事を「分析・提案」「対応方針の決定」「実行」に分け、それぞれの段階で許可する範囲と監督の方法を考えます。

「予測させること」と「処遇（対応方針）を決めさせること」と「実行させること」を分離するという考え方を、業務の流れに置き換えたものです。

例えば取引監視では、確認が必要な取引の候補を抽出すること、追加調査の要否を決めること、担当者への通知や案件登録を行うことは、別々の機能として設計できます。

ある機能をAIに任せたからといって、次の機能の権限まで自動的に与える必要はありません。

ただし、この分離だけで6つのリスクに対応できるわけではありません。

業務領域の専門知識が不足したエージェントは、実行権限を持たなくても、誤った分析や提案を出す可能性があります。

目標設定の問題も、最終的な操作だけでなく、何を重要と判断するかに関わります。

各段階について、アクセスできる情報、残す記録、業務への適合性、目標や評価指標の妥当性を確認する必要があります。

私たちはこの三段階を、6つのリスクの代わりになる分類としてではなく、どこに権限の境界と統制を置くかを考えるための視点として使っています。

本稿で扱うのは、金融業務でAIを利用する際の権限・監督・記録の設計です。

相場見通しや個別の運用戦略の評価は扱いません。

実務上の留意点——出発点にする論点表

以下は、正しい設定や網羅的なチェックリストを示すものではありません。

FINRAが挙げた6つのリスクそれぞれについて、社内でWSPを見直す際に「まず何を確認するか」を考えるための出発点であり、自社の規模・業種・リスク許容度・適用される規制に合わせて中身を埋め直す叩き台として読んでください。

FINRAのリスク	まず確認しうる論点（一例）	主な実装先の例
自律性（人間の検証なし）	どの判断・アクションまでは人間の事前承認なしで進めてよいか	社内の承認フロー・製品側の承認ステップ設定
範囲と権限	エージェントに実際に与えている権限と、想定していた範囲が一致しているか。アクセスできるシステム・実行できる操作の上限をどこに引くか	接続先システムのアクセス権限設定・製品側のツール利用制限
監査可能性・透明性	入出力、参照情報、モデルの版、ツール呼び出し、承認、実行結果が後から確認できる形で残るか	ログ基盤・変更履歴管理
データの機微性	エージェントに触れさせてよい情報の範囲と、保存・開示の可否をどう線引きするか。記録に残す内容・閲覧権限・保管期間をどうするか	データアクセス制御・情報分類ポリシー
業務領域の専門知識	そのエージェントを、その業務領域に投入する前にどう検証するか	導入前のテスト・レビュー体制（社内運用）
報酬と強化	エージェントの最適化目標や社内の評価指標が、投資家保護・市場の健全性・適用される義務と衝突していないか	設計レビュー・モデルリスク管理の枠組み（社内運用）

右列に挙げた実装先は一律ではありません。

製品側の設定で担保できるものもあれば、接続先システムの権限設計に委ねるべきもの、社内の運用ルールとしてしか担保できないものもあります。

表を埋めるときは、その行が「製品の設定」なのか「接続先システムの制限」なのか「社内の運用ルール」なのかを区別しておくと、稼働後に「誰が対応する話なのか」で混乱しにくくなります。

なお、監査可能性の行について補足すると、ここで確保したいのはモデル内部の推論を完全に再現できることではありません。

処理・承認・実行の経緯を後から確認できるようにすることです。

また、報酬関数と社内の業務評価指標は同じものではありません。

表の「評価指標」への展開は、FINRAの記述をそのまま写したものではなく、MIFによる応用的な提案です。

実装先だけでは、WSPにはならない

この表は、技術的な確認事項と実装先を洗い出すためのものです。

WSPに接続するときは、実装先だけでなく、誰が監督するか、いつ何を確認するか、確認結果をどう記録するか、逸脱時に誰が停止・是正を判断するかまで具体化します。

モデル、接続先、権限、対象業務を変更した場合の再確認手順も併せて整理します。

例えば外部送信を承認制とする場合、「人が確認する」とだけ書くのではなく、承認担当者、確認対象となる文面・宛先・参照情報、承認記録の保存方法、承認後の変更時に再承認が必要となる条件を定めます。

これは規制上の共通テンプレートではなく、MIFが提案する具体化の例です。

まとめ

FINRAの2026年版報告書では、GenAIを扱う章が新しく設けられ、その中にAIエージェントを扱う項目が置かれました。

そこに書かれているのは、新しい規則ではなく、既存の監督義務をAIエージェントという実装形態に当てはめたときに、会員会社が検討しうる論点と対応の例です。

私たちの整理では、AIに分析させることと、判断・実行の権限を与えることは分けて設計できます。

そのうえで各段階を横断して、データ、記録、業務への適合性、目標設定を確認し、監督手順へつなげます。

自社でAIエージェントの導入を検討する、あるいはすでに動かしている場合、まず確認すべきなのは、この6つの論点それぞれについて、自社のWSPと運用のどこかにすでに答えがあるか、それとも空欄のままになっているか、という点です。

情報確認について

本記事は2026年9月確認時点で、米金融業規制機構（FINRA）の「2026 Annual Regulatory Oversight Report」内のGenAI章「GenAI: Continuing and Emerging Trends」、および同レポートの導入（Introduction）ページを主要な参照元として作成しています。

同レポートは2025年12月9日に公表されたものです。

AIエージェントの定義、6つのリスク、検討事項の記述は、いずれも同レポートの説明を要約したものです。

検討事項のうち、アクセス・データの監視、human in the loop、行動と意思決定の追跡、ガードレールはエージェントの項目に、正式なレビュー・承認、ガバナンス、テスト、継続的なモニタリングはGenAI章の別の箇所に置かれています。

FINRA規則3110の内容は規則本文（(a)、(b)(1)、(b)(7)）を、監督体制で生成AIを使う場合の技術ガバナンスはRegulatory Notice 24-09を参照しています。

「分析・提案／対応方針の決定／実行」による整理、論点表、およびWSPへの具体化の例は、FINRAの見解ではなくMIFによる分析・提案です。

FINRAの監督上の運用実態や重点の置き方は、今後の状況により変化する可能性があります。

最新の内容はFINRAの公式発表でご確認ください。

主要参照資料

• Financial Industry Regulatory Authority（FINRA）『2026 Annual Regulatory Oversight Report』章「GenAI: Continuing and Emerging Trends」、2025年12月9日公表。
• 同レポート「Introduction」ページ。
• FINRA規則3110（Supervision）(a)、(b)(1)、(b)(7)。
• FINRA Regulatory Notice 24-09「FINRA Reminds Members of Regulatory Obligations When Using Generative Artificial Intelligence and Large Language Models」、2024年6月27日。
• FINRA公式ブログ「Emerging Trend in GenAI: Observations on AI Agents」（Greg Ruppert、2026年1月27日）。