TempestAIが金融向けAIコンシェルジュ基盤を提供

金融アプリを「相談できるパートナー」へ──TempestAIが提供開始した新基盤の狙いと発表の背景

2026年6月28日17時20分、東大発のAIベンダーであるTempestAI株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：池田 蒼）は、銀行・証券・保険・クレジットカード・ウェルネス領域などの既存金融アプリを、顧客一人ひとりに最適化されたAIエージェント型インターフェースへと進化させる「パーソナライズ金融AIコンシェルジュ基盤」の提供を開始したと発表した。

この発表は、単なるチャットボット的なFAQ誘導を超え、顧客の年齢・家族構成・収支・資産・投資経験・リスク許容度・ライフイベント・取引履歴といった文脈を踏まえた継続的な支援を金融アプリにもたらす狙いを明確に示している。近年、Claude Mythos（ミュトス）などフロンティアAIモデルの発展に伴い、生成AIのセキュリティリスク認識が高まっているため、安全性と監査可能性を備えた仕組みが求められている。

提供開始の公式情報

発表元はTempestAI株式会社。本発表日時は2026年6月28日17時20分で、会社所在地は東京都渋谷区宇田川町14-13 宇田川町ビルディング3階、代表取締役CEOは池田 蒼である。

同社の事業内容は金融業界向けAIソリューションの開発・提供で、製品の概要や問い合わせ先は以下のURLで案内されている。製品サイト：https://tempestai.co.jp 問い合わせ：https://www.tempestai.co.jp/contact

技術構成：エージェント基盤、金融専用LLMガードレール、AI Harnessの三本柱

本基盤は大きく分けてAIエージェント基盤、金融専用LLMガードレール、および外部システム連携を安全に行うためのAI Harnessという三つの要素で構成される。これらを組み合わせることで、自然言語相談、資産・家計に基づくアドバイス、ライフイベントに合わせた提案、手続き案内、取引実行前の準備支援などを既存金融アプリに統合する。

エージェント基盤は「親AIエージェント」を中核に、家計管理AI、資産形成AI、市場分析AI、手続き案内AI、商品説明AIなどの専門AIエージェントを連携させて処理を振り分ける設計となっている。これにより、顧客の文脈を踏まえた高度なパーソナライズが可能になる。

LLMガードレール：四つのレイヤーで多層的に制御

金融領域特有のリスク（誤回答、ハルシネーション、プロンプトインジェクション、不適切助言、適合性違反、権限外操作、個人情報の不適切取り扱いなど）に対応するため、TempestAIはLLMガードレールを四つのレイヤーで実装している。

1. 入力レイヤー：プロンプトインジェクションや悪意ある指示、権限外依頼、個人情報を含む不適切な入力を検知・制御する。
2. データレイヤー：顧客情報・取引情報・商品情報・社内文書等に対して権限管理、参照範囲制御、情報マスキング、データ利用ポリシーを適用する。
3. 実行レイヤー：振込準備などの実行系タスクに対して人間確認・承認フロー・操作ログ・実行前チェックを組み込む。
4. 出力レイヤー：回答の根拠提示、禁止表現チェック、適合性確認、リスク説明、断定表現の抑制、社内ルールに沿った文面補正を行う。

この四層構造により、金融機関が求める安全性、説明可能性、監査可能性に対応する運用が可能になることを同社は強調している。

AI Harness：既存システムとの安全な接続

AI Harnessは既存の金融機関アプリ、CRM、勘定系・情報系システム、商品DB、FAQ、規程文書、外部APIなどとAIエージェントを安全に接続するための仕組みである。AIが外部システムとやり取りする際にも、金融機関のリスク管理方針に沿った形で動作する。

具体的には、データ参照範囲の制限、操作ログの記録、権限に基づく動作制御などを組み込み、実行系タスクに対しては人間による確認・承認を必須化することで誤送金や不正操作のリスクを抑制する。

具体的なユースケースと提供する体験

TempestAIが示す主なユースケースは七つに整理される。いずれも金融アプリを単なる照会ツールから、生活や資産形成に寄り添う継続的な支援ツールへ変えることを目的としている。

以下はそれぞれのユースケースにおける提供イメージと具体的な機能である。

• 資産形成アシスタント / ライフシミュレーション

  教育資金、住宅購入、老後資金、NISA、保険見直しなどに対し、顧客の年齢・家族構成・収支・資産・リスク許容度に基づくシミュレーションや選択肢の説明を行う。

  単なる商品説明に留まらず「なぜその選択肢が考えられるのか」「どのようなリスクに注意すべきか」を自然言語で整理して提示する。

• 家計アシスタント

  取引明細を自動分類して支出傾向を可視化し、改善提案を行う。固定費・サブスク・食費・交際費・教育費などの分析を通じて具体的な削減案を示す。

  例として「利用頻度の低いサブスクリプションを見直すと月3,000円程度の削減余地があります」「今月は外食費が前月比で増えています」といった気づきを提供する。

• 手続きナビゲーション

  住所変更、氏名変更、カード再発行、口座開設、各種申請などの手続きを会話形式で案内し、必要書類やステップを整理して完了まで伴走する。

  顧客にFAQやWebページを探させるのではなく、会話の中で手続きに必要な情報を集め、次のアクションを提示する。

• 銀行取引の実行支援

  入出金パターンや過去取引を基に振込先・金額・タイミングを整理し、振込準備や確認事項の提示を支援する。ただし実行は人間の承認を必須化する。

  誤送金や不正操作を抑制するため、実行レイヤーでの承認フローや操作ログの仕組みを導入する。

• 金融商品の説明・相談支援

  投資信託、保険、ローン、クレジットカード、預金商品などについて、顧客の理解度・関心に応じた説明を行う。金融機関ごとの商品説明ルールや禁止表現、適合性確認の方針に沿って出力を制御する。

  断定表現を抑制し、リスク説明や根拠提示を組み合わせることで説明可能性を高める。

• ウェルネス

  健康状態やライフスタイルの変化に合わせたウェルネス商品・サービスの提案を行う。例えば歩数目標達成に伴うインセンティブ適用や、定期健診に合わせた医療保険の特約確認などを提案する。

  これによりアプリの利用頻度とエンゲージメントの向上を図る。

• ロイヤリティプログラム

  購買データや消費嗜好を分析し、個別に最適化された特典・優待・提携サービスをレコメンドする。ビジネスマッチングエンジンと連携することで、利用者に刺さるクーポンや新サービス案内を自動化する。

  一律のポイント優遇にとどまらない個別提案によって還元効果と提携ビジネスの活性化を目指す。

導入上のポイントとTempestAIの強み、データ利活用の仕組み

本基盤は、AIコンシェルジュとの対話を通じて得られる顧客ニーズや行動を、適切な権限管理のもとで匿名化・統計化し、商品開発やUX改善、マーケティング施策の高速化に活かすことを想定している。従来のアンケートやコールセンター中心の情報収集では把握しづらかった潜在課題を、リアルタイムで捉えることが可能になる。

TempestAIは金融ドメイン特化の技術・業務知見を保有しており、業務理解からAIエージェント設計、LLMガードレール、権限設計、データ連携、HITL（Human-in-the-Loop）、監査ログ、UI/UX設計、PoC設計、本番運用設計まで一気通貫で支援できる点を強みとしている。

運用面での留意点

導入にあたっては、金融機関ごとの規約や権限設計、データ利用ポリシーの定義が重要となる。TempestAIの基盤はこれらを反映できる設計だが、実運用では口座データや取引情報の取り扱い、承認フローの設定、監査ログの保存ポリシーなどを適切に設定する必要がある。

また、外部フロンティアモデルの利用に伴うリスク（ハルシネーションやプロンプトインジェクション）への対策として、同社が実装しているプロンプト対策や出力制御、監査機能の組み込みがポイントになる。

TempestAIのこれまでの実績と信頼性

同社は東大発のベンチャーであり、総裁選時におけるAIアバター構築など高い安全性・信頼性が求められる場面での実装知見を保有している。これによりプロンプトインジェクション対策、ハルシネーション抑制、出力制御、監査可能性確保に関する技術的な蓄積がある点が、金融業界向けソリューションとしての差別化要因となっている。

PoCから本番運用までの設計支援、運用フェーズでのHITLと監査ログによる説明可能性担保といった実装支援も提供範囲に含まれる。

要点まとめ（本記事で触れた項目の整理）

以下は本記事で扱った製品と提供情報、技術要素、ユースケース、会社情報を表形式で整理したものである。導入検討や報告資料作成時の参照用として利用できる内容にまとめている。

本稿では、TempestAIが発表した「パーソナライズ金融AIコンシェルジュ基盤」の目的、技術構成、実装上の留意点、代表的なユースケース、同社の強みを整理した。金融機関側では規約・権限設計・承認フロー・監査ログの設計が重要であり、提供されるガードレールとAI Harnessを組み合わせることで、説明可能性と安全性を担保したAI導入を目指すことができる。