人工知能（AI）が中央銀行の核心機能を革新するとの分析が発表された。AIは通貨政策の策定や金融安定のモニタリングなど幅広く活用できるため、中央銀行も根本的な体質改善に取り組むべきだとの指摘がある。
ソフィア・カジニック スタンフォード大学デジタル経済研究所上級研究員は、2日午後、ソウル中区の韓国銀行で開催された『2026 BOK国際会議』でこの内容を発表した。
カジニック上級研究員は「通貨政策においてはAIを利用してオンライン商品の価格リスティングや衛星画像分析などの高頻度データを抽出・フィルタリングし、公式統計の時差を補完し、リアルタイム予測の精度を高めることができる。また、金融安定の観点からも、大規模な非構造化テキスト分析を通じてシステムリスクの信号を事前に把握できる」と説明した。
それにもかかわらず、グローバルな中央銀行ではAIの導入が遅れているのが現状である。複雑な公共目標を持ち、厳格な公共責任が求められるためだ。敏感な情報を外部に共有することも難しい。一方、韓国銀行は今年1月、グローバル中央銀行の中で初めて内部ネットワークに構築したソブリンAI『BOKI（ボキ）』を導入した。報告書の翻訳から規則の検索、政策支援などに活用されている。
この日の発表では、AI活用を促進するためには統合データベースの構築、コンピューティングインフラの拡大、コンピューティング資源へのアクセス権の確保が不可欠であるとの意見が出された。カジニック研究員は「中央銀行の業務特性上、個人情報やガバナンスの制御のために一定のデータ障壁は避けられないが、大規模データ使用時のボトルネックを解消し、高度な分析を行うためには『データレイク』の構築が必要である」と述べた。
アメリカの中央銀行である連邦準備制度（Fed・連邦準備銀行）がAIを実務に導入した際、全体的に生産性が向上するとの分析がなされた。ニューヨーク連邦準備銀行が担当する公開市場運営（OMO）分野だけで年間約117万時間を節約できるとされている。セントルイスとアトランタ連邦準備銀行の国庫代行業務（Treasury Services）は年間318万時間、サンフランシスコ・カンザスシティ・ダラス連邦準備銀行が担当する現金業務（Cash Operations）は351万時間の労働時間がAIによって短縮されると推定されている。
カジニック研究員は、中央銀行がAI導入を成功裏に定着させるためには外部専門家の採用よりも部門ごとにAI担当者を指定し、組織内で自生的な学習文化を築き、組織内のAIガバナンスを構築する必要があると提言した。彼は「中央銀行がAIの潜在能力を完全に実現するためには、関連インフラだけでなく、組織の業務プロセス、制度及び規範を技術と共に根本的に革新しなければならない」と強調した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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