はじめに# 金融機関は新たな現実に直面しています。サイバー・レジリエンスは、ベストプラクティスから運用上の必須事項、そして規定された規制要件へと進化しました。 危機管理やテーブルトップ演習は、長らくサイバーセキュリティの文脈では比較的稀なものでしたが、EUのDORA（デジタル運用レジリエンス法）、オーストラリアのCPS230 / CORIE（サイバー運用レジリエンス インテリジェンス主導型演習）、シンガポールのMAS TRM（シンガポール金融管理局 技術リスク管理ガイドライン）、英国のFCA/PRA Operational Resilience、米国のFFIEC IT Handbook、サウジアラビアのSAMA Cybersecurity Frameworkなど、複数地域のFSI組織にこの要件が導入されたことで、今や必須となっています。 これらの規制要件への対応を複雑にしているのは、技術チームと非技術チーム間のクロスファンクショナルな連携です。例えば、サイバーインシデントの技術的側面のシミュレーション、つまりレッドチーム演習は、必ずしも同時でなくとも、同じレジリエンスプログラム内、同じ文脈、そして多くの同じインプットとアウトプットで求められます。これは特にTIBER-EUフレームワークに基づく規制、特にCORIEやDORAで顕著です。 いつでもExcelがある# 要件がより具体的になり、ベストプラクティスが確立されるにつれ、かつては簡単なExcelファイルにイベント、タイムスタンプ、ペルソナ、コメントを記載しただけのテーブルトップ演習が、今やシナリオ、スクリプト、脅威情勢分析、脅威アクタープロファイル、TTPやIOC、脅威レポートのフォルダ、ハッキングツール、インジェクトやレポートの一連の流れへと拡大しています。これらはすべて、少なくとも年に一度、場合によっては四半期ごと、あるいは継続的に、レビュー、準備、リハーサル、実施、分析、報告が求められます。 Excelはサイバー、金融、GRCの各分野で頼もしい存在ですが、このレベルの複雑さには限界があります。 テーブルトップとレッドチームシミュレーションの融合# 過去数年にわたり、FiligranはOpenAEVを進化させ、人間同士のコミュニケーションと技術的イベントを融合したエンドツーエンドのシナリオ設計と実行が可能となりました。当初は危機シミュレーション管理プラットフォームとして開始されましたが、その後、侵害・攻撃シミュレーションを取り入れ、現在では包括的な敵対的エクスポージャ管理へと発展し、技術的・人的両面の備えを評価できる独自の機能を提供しています。 ランサムウェア暗号化アラートの後に混乱したユーザーからのメールが届くと、シミュレーションはより現実的になります これら2つの機能を1つのツールに統合することには多くの利点があります。まず、シナリオ準備作業が大幅に簡素化されます。OpenCTI（脅威インテリジェンスプラットフォーム）で脅威情勢を調査した後、関連するインテリジェンスレポートを使って、攻撃者TTPに基づく技術的インジェクトを生成できるだけでなく、攻撃者のコミュニケーション、サードパーティのセキュリティオペレーションセンターやMDRのコミュニケーション、社内リーダーシップのコミュニケーションも、同じレポートのインテリジェンスとタイミングに基づいて構築できます。 チームの把握# 単一のツールを使うことで、演習の前後および実施中のロジスティクスの重複を排除できます。演習の「プレイヤー」は、チームや組織単位ごとに、企業のID・アクセス管理ソースと同期でき、演習中の技術的イベントからのアラート受信者が、テーブルトップコンポーネントからの模擬危機メールの受信者と同じになり、演習直後の「ホットウォッシュ」レビュー用自動フィードバックアンケートの受信者や、監査人レビュー用最終レポートに登場するメンバーも同じになります。 OpenAEVは複数のIDソースから現在のチーム参加者やアナリスト情報を同期できます 同様に、DORAやCORIEで求められる継続的な改善の一環として、教訓を反映させた後に同じ演習を再実施する場合も、この同期により、これらの役割の担当者や、代替電話連絡網や最新の危機時アウトオブバンド連絡チャネル、さらにはMSSPやMDR、上流サプライチェーン事業者などのサードパーティの最新連絡先リストも維持できます。 脅威情勢の追跡や脅威レポートのマッピング、その他の機能でも同様の効率化が図れます。すべてのビジネスプロセスと同様、ロジスティクスを合理化することで効率が向上し、準備期間が短縮され、より頻繁なシミュレーションが可能になります。 タイミングの選択# CORIEやDORAが比較的新しく施行された規制であるため、多くの組織はテーブルトップやレッドチームシナリオの実施を始めたばかりで、今後プロセスの洗練が進む段階です。そのため、こうした組織にとっては、融合型シミュレーションの実施は大きな一歩に感じられるかもしれません。 それでも問題ありません。OpenAEVでは、より個別の形でシナリオを実施できます。最も一般的には、初日にレッドチームシミュレーションを実施し、検知・防御の技術的コントロールやSOC対応プロセスをテストします。翌日にテーブルトップ演習を行い、技術演習で得られた知見やタイミングを反映して調整することも可能です。 シミュレーションは日単位、週単位、月単位で繰り返し実施できます さらに興味深いのは、シミュレーションをより長期間、場合によっては数か月にわたってスケジュール・実施できることです。これにより、侵入の兆候を事前にホストに残し、SOC、IR、CTIチームがアーカイブからログを取得して「ペイシェントゼロ」（最初に侵害されたシステム）を特定できるかを試すなど、より現実的だが難易度の高いシナリオの自動化・管理が可能になります。これは1日でのシミュレーションでは現実的に難しいものの、実際にはよくある要件です。 練習は完璧を生む# 規制要件、保険条件、リスク管理、その他の外部要因を別にしても、現在の関連する脅威に対して、すべての技術統合、スケジューリング、自動化を活用し、攻撃シミュレーションやテーブルトップ演習を効率化できることは、セキュリティ、リーダーシップ、危機管理チームに「筋肉記憶」と流れをもたらし、次の危機が発生した際に組織が現実の危機に対応できるという自信を育みます。 OpenAEVのようなツールを利用できることは、コミュニティ利用が無料で、一般的なランサムウェアや脅威シナリオのライブラリ、SIEMやEDRとの技術統合、拡張可能でオープンソースな統合エコシステムを備えており、サイバー防御力とサイバーレジリエンスを高める多くの方法の一つです。そして、コンプライアンスも忘れてはなりません。 そして、チームが危機対応のリハーサルを十分に積み、自信を持てるようになれば、それはもはや「危機」ではなくなります。 次のステップに進む準備はできていますか？# 規制上の義務を実行可能なレジリエンス戦略に変換する方法をさらに深く知りたい方は、Filigranが開催するエキスパート主導のセッションにご参加ください： インシデント対応の運用化：AEVプラットフォームによるコンプライアンス対応テーブルトップ演習 11月20日 11:00～12:00 CET（ヨーロッパセッション） 11月20日 13:00～14:00 EST（北米セッション） 翻訳元:

撤回された「共同原則（Principles for Climate-Related Financial Risk Management）」 2023年10月、米国の銀行監督当局（FRB、FDIC、OCC）が、一定規模を超える金融機関（資産 1,000 億ドル超など）に対して 気候関連の金融リスク（物理リスク＋移行リスク） を管理するための “原則（Principles）” を共同で発表。 その原則には、銀行が気候変動の影響を定量化し、シナリオ分析・ガバナンス整備・開示を行うべきという監督上の期待が盛り込まれていました。 しかし、2025年10月16日、FRB、FDIC、OCC の三当局が共同でこの原則を「撤回（rescission）」する旨を発表しました。 OCC（通貨監督庁）は、2025年3月31日付でこの原則からの参加を先行して撤回していました。 撤回理由として、当局側は「既存の安全性・健全性（safety and soundness）基準が、すでに銀行に対して“重大な（material）リスクすべて”を管理すべきことを要求しており、気候専用の原則は不要である」と述べています。 背景 米国において、気候変動リスクを金融システムの制度的リスクとして監督すべきかどうかが、政治的・規制的な論点になっていました。 前政権（バイデン政権期）には、米銀監督機関・FRBもNGFS（金融機関のグリーン化を進める国際ネットワーク）への参加等、気候リスクを監督枠組みに組み込む方向でした。 一方で、新政権（トランプ政権再登場）が想定される中、「気候優先」的な監督政策はビジネス負担・自由市場への過剰介入とみる立場が強まり、今回のような撤回に至っています。 また、監督・監査の実務面では、 「気候リスク管理を専用枠で義務化すれば、他のリスク（信用リスク、流動性リスク等）から資源を逸らす」 という懸念も提示されていました。 主な影響 1. 金融機関へのインパクト 銀行・金融機関にとって、「気候リスク専用の監督ガイドライン」が公式に撤回されたことで、気候関連の内部統制・ガバナンス強化への誘因が弱まる可能性があります。 ただし、当局は「依然として全ての重大リスクを適切に管理すべき」という立場を維持しており、気候リスクが「重大（material）」と判断される場合は監督対象となるというメッセージも出しています。 監督の「明示的な期待（expectations）」が後退したことで、監査・外部保証市場における気候関連の要求水準が変化する可能性もあります。 2. 国際的な協調・グローバルESG規制との乖離リスク 米国がこのような撤回を行ったことで、欧州・アジアで進む「気候リスク監督・ESG開示義務」の流れと、米国の規制方向に分断が生じる恐れがあります。 例えば欧州では、CSRD（サステナビリティ報告指令）やESRS（欧州サステナビリティ報告基準）の整備が進んでおり、監督・開示強化の路線が継続しています。 そのため、米系金融機関・グローバル企業は「米国内では監督期待が弱まっても、外部（欧州・アジア）への対応を別途継続せねばならない」という負担に直面する可能性があります。 3. 非金融企業・投資家への波及 銀行監督が気候リスク管理のひとつの起点であるため、これが後退すると、銀行を通じた融資・資本提供において気候関連配慮が後ずれする可能性があります。 投資家目線では、「米国市場では気候リスクの制度的期待が後退している」というサインと受け取られ、米国比重の高いポートフォリオでは気候リスク評価モデルの修正が必要となるかもしれません。

米自己勘定トレーディング会社ジェーン・ストリートは、天然ガスの現物取引部門を拡大する方針だ。 金融規制強化で大手金融機関が撤退し空白だった市場へ、規制が緩く資金力ある同社が専門性を活かし本格参入する。 テクノロジーとリスク管理による高収益で過去最高収入を記録しており、事業拡大はさらなる業績向上に繋がる見込みだ。 （152書記素）

近年、急速に進展する生成AIの金融機関における利用状況とリスク管理について、日本銀行の最新レポートで分析しています。

YouTube video by TOSテレビ大分 ニュース【公式】

BIPROGYが提供する新しいAI分析モデル「格付急変先ビュー」により、金融機関は潜在的な経営リスクを事前に把握し、地域経済の安定を支援します。

Model Context Protocol, or MCP, is gaining momentum. But, not everyone is fully onboard yet, as financial institutions sit and wait before adoption.

FSAが発表した「FSA Analytical Notes」において、地域銀行の信用リスク管理や信用保証制度の利用状況に関する分析を紹介します。

金融庁は、金融機関における不適切な会計処理への対策を強化するモニタリングレポートを公表。信用リスク管理の充実を目指す。

金融庁は健全な企業文化の醸成とリスク管理についての対話結果を公表しました。この取り組みにより、企業は更なるリスク管理体制の強化が期待されます。

株式会社DTSがTRM Labsをリリース。暗号資産のリスク管理と追跡を効率化し、金融機関や事業者に新たなツールを提供します。

金融庁が発表した気候関連リスクに関する最新の報告書では、金融機関が直面する課題や取り組みが詳しく解説されています。特に対応策の多様性と課題の整理が重要な焦点となっています。

📌 概要 最近、生成AIが特に金融業界での変革をもたらしています。本記事では、若手ビジネスパーソンが押さえておくべき生成AIの活用事例や、必要なスキル、リスク管理の視点について解説しています。 金融機関では、資産運用の個別化、高速な市場分析、顧客対応の向上、不正検知、バックオフィス業務の効率化など、多岐にわたり生成AIが導入されています。この背景には、データの豊富さやコスト削減の必要性、高度なパーソナライゼーションの需要があります。 ビジネスパーソンは、生成AIを自身の資産形成やキャリア戦略に取り入れ、またAIのリスクも理解することが求められます。AIの普及は始まったばかりであり、その活用法が今後の成長に影響を及ぼす重要な要素となるでしょう。 📖 詳細 最近、金融業界では生成AIが急速に導入されています。この技術について、若手ビジネスパーソンが理解すべきポイントを以下にまとめます。 金融業界における生成AIの活用事例 資産運用アドバイスのパーソナライズ化 個々の資産状況やリスク許容度を分析し、最適な投資ポートフォリオを提案。 市場分析の高度化・高速化 膨大なデータから市場トレンドを瞬時に分析し、アナリストの戦略決定をサポート。 顧客対応の向上 AIチャットボットが即時に問い合わせに応じ、サービス品質を向上。 不正検知システムの精緻化 異常な取引をリアルタイムで検出し、金融犯罪を未然に防止。 バックオフィス業務の効率化 煩雑な事務作業の自動化により、ヒューマンエラーを削減。 生成AI導入の背景 データとの親和性: 金融データは構造化されており、AIが処理しやすい。 コスト削減と生産性向上: 競争が激化する中で、業務効率化が求められています。 パーソナリゼーションの需要: 顧客ニーズの多様化に応じたサービスが求められる。 ビジネスパーソンに求められる視点 自己の資産形成への応用 AIを利用し、金融知識を高めることが重要。 キャリア戦略への反映 AIを活用しうる能力と金融知識の両立が求められる。 AIのリスクと限界理解 AIの全てを信じず、結果の検証と安全なツール選択が重要。 結論 生成AIは金融業界に革命をもたらしており、ビジネスパーソンはこれを活用してキャリアや自己成長へとつなげていく必要があります。この技術を有効に活用することが今後の成功に繋がるでしょう。 🧭 読みどころ この記事は、金融業界における生成AIの活用事例とその影響について詳しく解説しています。読者は、個別化された資産運用アドバイスや市場分析の高度化、顧客体験の向上などの具体例を学び、今後求められるスキルやキャリア形成の方向性を理解できます。また、AIのリスク管理が重要であることも強調されています。ビジネスパーソンは、この技術を如何に活用し、自己成長に結び付けられるかが重要であると示唆しています。 💬 編集部メモ この記事を取り上げた理由は、金融業界における生成AIの活用が進む中で、ビジネスパーソンに求められるスキルや視点が明確に示されている点にあります。特に、「AIを資産形成やキャリア構築の道具として能動的に活用する視点」が重要だと感じました。これは、全てのビジネスパーソンに共通するメッセージであり、今後のキャリアにおいて大きな指針となるでしょう。 皆さんは、生成AIをどのように活用していますか？そのリスクも含め、自分自身の成長にどう繋げていけるか、共に考えてみましょう。 ※以下、投稿元 ▶ 続きを読む

📌 概要 デジタルトランスフォーメーション（DX）が金融業界を変革し、特に生成AIが業務の効率化や顧客体験の向上に寄与する可能性が高まっています。金融庁のディスカッションペーパーでは、AIを活用しないリスクが指摘され、金融機関はデジタル化の波に乗る必要があります。具体的には、文書処理や顧客サービス、リスク管理における生成AIの活用が期待されています。 導入に先立ち、実用化のためには「簡単なPoCから始める」アプローチが重要です。成功するためには、明確な目的を持って小さく始めることがカギとなります。また、アジャイル型の手法で進めることで、現場に即した実用システムの構築が可能です。次回は、プロンプトエンジニアリングの具体的なステップを解説します。 📖 詳細 デジタルトランスフォーメーション（DX）が金融業界において重要な役割を果たしています。特に生成AIは、業務効率や顧客体験の向上に寄与する可能性があります。 金融庁が訴える「チャレンジしないリスク」 金融庁の論文では、生成AIを活用しないことが競争力の低下や顧客ニーズへの対応遅れにつながるリスクを強調しています。AIを導入しないことで、業務のコストが増大し、顧客体験の質が低下する恐れがあります。 生成AIがもたらす可能性 生成AIの活用法には様々なユースケースがあります： 業務効率化: 文書処理や情報検索での活用が進んでいます。 顧客サービス: コールセンターの支援や提案書の作成で利用されています。 リスク管理: 市場センチメントの分析やオルタナティブデータの活用が可能です。 PoCから始める 生成AIの導入には「PoC（概念実証）」が重要ですが、目的を設定しないと失敗することがあります。小規模な試験から始め、徐々に展開することが効果的です。 まとめ 生成AIを活用するための第一歩は、簡単なPoCから始めることです。次回は、具体的な活用ステップとプロンプトエンジニアリングのコツを紹介します。 🧭 読みどころ この記事は、金融業界における生成AIの導入とその重要性について説明しています。特に「チャレンジしないリスク」を強調し、AI活用の具体例や初歩的なPoCの成功のコツを紹介しています。読者は生成AIが業務効率化や顧客サービス向上に寄与する可能性を理解し、実践的な第一歩を踏み出すヒントを得ることができます。 💬 編集部メモ この記事では、金融地域における生成AIの活用についての重要性が強調されています。特に、金融庁のディスカッションペーパーが示す「チャレンジしないリスク」や、AI導入の第一歩として小さなPoCから始めることの意義が印象的です。読者の皆さんも、まずは身近な課題から挑戦してみることで、生成AIの可能性を感じてみてはいかがでしょうか。次回は、具体的なステップについてさらに詳しくご紹介しますので、お楽しみに。 ※以下、投稿元 ▶ 続きを読む