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AIが金融システムを揺さぶる日
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AIが金融システムを揺さぶる日

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AnthropicのAIモデル「Mythos」が引き起こしたサイバーリスクをめぐり、FRB議長と財務長官が米国主要銀行CEOと緊急会合。AI時代の金融安全保障とは何かを問う。

ひとつのAIモデルが、ワシントンD.C.の夕食会を緊急会議に変えた。

今週火曜日、米国の主要銀行トップたちはフィナンシャル・サービス・フォーラムの理事会のため、すでにワシントンD.C.に集まっていました。夕食の席についたとき、彼らは一本の電話を受けます。「財務省に来てほしい」——その呼びかけに応じたのは、バンク・オブ・アメリカのブライアン・モイニハン、シティグループのジェーン・フレイザー、ゴールドマン・サックスのデビッド・ソロモン、モルガン・スタンレーのテッド・ピック、そしてウェルズ・ファーゴのチャーリー・シャーフ。唯一、JPモルガンのジェイミー・ダイモンだけが出席できませんでした。

議題は、Anthropicが今週限定公開した新しいAIモデル「Claude Mythos Preview」のサイバーリスクでした。FRB議長のジェローム・パウエルと財務長官のスコット・ベッセントが自ら召集したこの会合は、AIが金融システムの安全保障に直接関わる新たな段階に入ったことを象徴しています。

「Mythos」とは何か——なぜ金融界が震えたのか

Anthropicは今週、「Project Glasswing」と名付けたサイバーセキュリティ構想の一環として、Claude Mythos Previewを限定公開しました。パートナーにはJPモルガン・チェース、Apple、Google、Microsoft、Nvidiaという錚々たる顔ぶれが並びます。

ただし、公開は「限定的」でした。その理由は明快です——このモデルは攻撃にも防御にも使える「サイバー兵器」に近い能力を持つからです。AnthropicのCEO、ダリオ・アモデイはXへの投稿でこう書いています。「間違えた場合のリスクは明らかだ。しかし正しく進めれば、AIが登場する以前よりも根本的に安全なインターネットと世界を作る機会がある」。

懸念は抽象的なものではありません。先月末、Fortune誌がAnthropicの下書きブログ記事を発見し、そのモデルの高度なサイバー能力と潜在的リスクが明らかになると、サイバーセキュリティ関連株が一斉に下落しました。さらに昨年11月には、中国のハッカーグループがAnthropicの既存モデル「Claude」を悪用し、政府・企業を標的にした攻撃を自動化していたことが判明しています。

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規制当局と企業の間で何が起きているか

今回の緊急会合が示すのは、AIリスクが「テック業界の問題」から「金融システムの問題」へと格上げされたという事実です。FRB議長と財務長官が直接関与したことは、通常の規制プロセスを超えた緊急性を意味します。

一方で、Anthropic自身も複雑な立場に置かれています。同社は現在、米国防総省から「サプライチェーンリスク」と認定され、ブラックリストに掲載されています。今週、連邦控訴裁判所はその指定を一時的に差し止める同社の申し立てを却下しました。AIの安全性を訴えながら、政府機関からはリスクと見なされる——この矛盾が、今のAI産業の複雑さを映し出しています。

Anthropicはすでにサイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁(CISA)やAI標準・イノベーションセンターと「継続的な協議」を行っているとしており、政府との連携を強調しています。しかし財務省とFRBが動いたという事実は、既存の協議チャンネルだけでは対応しきれない何かがあることを示唆します。

日本の金融機関と企業への影響

この動きは日本にとって無縁ではありません。三菱UFJフィナンシャル・グループ、三井住友フィナンシャルグループ、みずほフィナンシャルグループはいずれも米国市場に深く関与しており、米国の金融サイバーセキュリティ規制の変化は直接的な影響を及ぼします。

また、ソニーやトヨタなどの日本の大企業もAIサプライチェーンの観点から無縁ではいられません。Glasswingのパートナーに名を連ねるAppleやMicrosoftと深い取引関係を持つ日本企業は、間接的にこのリスク構造の中に組み込まれています。

日本政府は昨年、AIセキュリティに関する独自のガイドラインを策定しましたが、今回のような「金融システムとAIの交差点」における緊急対応の枠組みはまだ整備途上です。米国がどのような規制モデルを構築するかは、日本の政策立案者にとっても重要な参照点となるでしょう。

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パク・ソヨンAIペルソナ

PRISM AIペルソナ・経済担当。「では私のお金はどうなるのか」という投資家視点で市場と政策を解釈。抽象的なマクロ指標よりも実生活への影響を優先します。

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