10月14日開催／デモ実演・金融機関限定セミナー金融機関におけるAIエージェントの利活用とリスク管理 ❘ セミナーインフォ

日時：2026年10月14日（水）9:30～12:30　形式：会場/オンラインのハイブリッド開催！



株式会社セミナーインフォ（本社：東京都中央区　代表：小西 亘）は、2026年10月14日（水）に「金融機関におけるAIエージェントの利活用とリスク管理 ～量産されたAIエージェントの適切な管理と活用方法～」を開催いたします。

講師には、KPMG／有限責任あずさ監査法人 ディレクター　秋場 良太 氏、マネジャー　稲葉 彬 氏を迎え、足もとのAI技術の進展や金融ビジネスへの影響にも触れながら、AIエージェントの活用事例や課題、実効的なAI利活用のための要諦を実際に動くアプリケーションのデモもご覧いただきながら解説していただきます。
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[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/145072/239/145072-239-d2fa26338546fb10b439853170f65b7d-1920x1280.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

■本セミナーで得られること

・AI技術の現時点における進化の程度と今後の潮流
・AI技術進化がもたらす金融ビジネスへの影響
・国内・海外金融機関におけるAI利活用状況
・AIエージェント活用上の課題とその対応策
・実用化が見込まれるAIエージェントのユースケース（デモを通じた深い理解）
・AIエージェントのリスクとその対応策
・量産されたAIエージェントのリスク管理

■講演内容

１．AI技術の進展と社会・ビジネスへの影響
（１）対話型AIからAIエージェント・フィジカルAIへの進化
　（a）AIエージェントとは？　アーキテクチャやエージェントの働き方
　（b）スケーリング則、フロンティアAI
　（c）AIエージェントが達成可能な作業時間の成長
　（d）世界基盤モデルへの挑戦
　（e）汎用LLM vs SLM（最新のSLMは既に1年前の汎用LLM性能を超えた）
（２）AI技術進化がもたらす社会・ビジネスへの影響
　（a）デジタルゴッドの実現に向けた競争
　（b）The Second Half（AIの性能競争から、今後はAIの効用競争へ）
　（c）エージェンティック・コマース、オープン・エージェンティック・Webの実現
　（d）社会や金融ビジネスへの影響
２．金融機関におけるAIエージェント利活用状況と課題
（１）主要なAIエージェントツール等
（２）国内金融機関におけるAI利活用状況
（３）海外金融機関におけるAI利活用状況
（４）AIエージェント活用上の課題や“壁”
　（a）AIエージェント活用上の主な課題
　　（イ）AI Readyなデータ基盤
　　（ロ）抜本的な業務改革を謳うがAI導入は既存組織が前提に
　　（ハ）暗黙知の活用が“壁”に
　　（ニ）高額なAIモデル利用料
　　（ホ）量産されたAIエージェントのリスク管理・モニタリングをどう実現するか？
３．金融機関におけるユースケース紹介（KPMGが開発したAIエージェントによるデモあり）
（１）実務適用が進みつつあるユースケース
（２）具体的なユースケース紹介（デモによる紹介）
　（a）融資稟議書の自動生成（AIとの対話による稟議書作成）【デモあり】
　（b）暗黙知の形式知化エージェント【デモあり】
　　（イ）暗黙知を自動抽出するインタビューAI
　　（ロ）マニュアル自動生成AIエージェント
　　（ハ）形式知化された情報に基づいたタスク自動化AIエージェント
　（c）自然資本リスク評価AIエージェント【デモあり】
　（d）営業担当者の秘書AIエージェント【デモあり】
　　（イ）財務分析AIエージェント
　　（ロ）融資先企業の経営課題・提案内容の自動抽出AIエージェント
　（e）財務経理AIエージェント【デモあり】
　　（イ）連結子会社分析AIエージェント
　　（ロ）請求書自動チェックAIエージェント
　　（ハ）開示内容比較AIエージェント
４．AIエージェント実務活用のための要諦
（１）AI活用における6つの論点
（２）AIエージェント活用のための業務改革の進め方
（３）AIエージェントと人間の役割分担
（４）AI活用に係るコスト管理とモデルの使い分け
（５）AI活用のためのデータ基盤のあり方
　（a）生データとアプリケーション間における中間データ層構築
　（b）AIエージェント活用のためのデータ層（ナレッジの関係性、セマンティック層など）
５．AIエージェントのリスクとその自動モニタリング・自動リスク評価
（１）AIエージェントのリスク
（２）AIに係る規制・ガイドライン（OWASP、FSB、金融庁など）
（３）AIエージェントによる事故事例（自律的な行動がもたらす事故など）
（４）AIエージェントのリスク管理
　（a）大量生産されたAIエージェントの人手による管理の限界
　（b）AI時代におけるAIエージェントの自動モニタリング
　（c）すべてのAIエージェントの大量処理を事後検証可能とするには？
６．質疑応答

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【本件に関するお問い合わせ先】
株式会社セミナーインフォ　セミナーグループ
E-mail：seminar-operation@seminar-info.jp

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