金融サービス

Google Cloud の AI による机上演習で金融レジリエンスを高める

2026年2月20日

Florian Graf

Google Cloud Consulting

Juan Romero Garcia

Google Cloud Consulting

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※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

金融業界では、レジリエンスは必須です。最近のクラウド障害では、重要なデータがどれほど速く消える可能性があるかが明らかになっています。

このリスクは、デジタルオペレーショナルレジリエンス法（DORA）などの主要な規制要因によってさらに大きくなります。DORA では、金融機関があらゆる混乱に備えることが義務付けられています。最近、DORA に基づく重要なサードパーティサービスプロバイダ（CTPP）として Google Cloud が指定されたことは、お客様の安全でレジリエンスの高い金融業務を可能にするという Google の強いコミットメントをさらに強調するものです。

毎日数千件のトランザクションを処理する重要なアプリを多数抱える大手銀行を考えてみましょう。こうした銀行にとって、重大なインシデントは単なるダウンタイム以上の意味を持ちます。規制当局からの罰金や顧客からの信頼の低下につながるからです。

問題: 従来の机上演習は、次の 2 つの重要な点が不足しています。

金融機関の実際の本番環境の複雑さや固有の弱点を反映していない一般的なシナリオに依存している。
多くの場合、IT チームやコンプライアンスチームのみが関与し、実際のインシデント対応に不可欠な部門横断的なコラボレーションを組み込めていない。

このブログ記事では、Gemini Enterprise でコンテキストアウェアなシナリオモデリングを使用するソリューションをご紹介します。

ソリューション: Google AI を活用したコンテキストアウェアなシナリオモデリング

Google Cloud のテクニカルアカウントマネジメント（TAM）チームは、教科書的なシナリオにとどまらない、運用上のレジリエンステストの新しいアプローチを開発しました。

Google のイノベーションにより、これらの演習は動的で、真にコンテキストアウェアなものになっています。Google のチームは、さまざまなソースから得られたお客様の実際の運用情報を深く掘り下げて取り込み、分析して、高度にカスタマイズされた現実的なシナリオを構築します。また、過去のサポートケースや会議議事録から、アプリケーションのアーキテクチャ、さらには請求指標や SLA まで、あらゆるものを確認します。

次に、Gemini Enterprise を使用して、障害の内容とそのタイミングを正確に示したステップバイステップのタイムラインと、必要な軽減チェックを含む、カスタムシナリオを設計します。コンテキストアウェアな AI の準備は、FSI のお客様が独自の本番環境に直接根ざした状況に対するレジリエンスをテストするのに役立ち、お客様の対応戦略が目的に適合するようサポートします。

全体的なシナリオタイムラインのサンプル

Gemini Enterprise によって設計された、現実的な段階的シナリオを示すため、インシデントの全体的なシミュレーションを以下に示します。注 - 指標は説明のみを目的としています。

時間（hh:mm）	フェーズ / 対応	カスタマイズされたコンテキストアウェアイベント
T + 0:00	最初の異常	重要なトランザクション処理サービスでレイテンシの急増が検出された。ログに異常な API 呼び出しが記録されている。
T + 0:15	エスカレーション / 調査	アプリケーション運用チームから、主要な顧客データベースで読み取りエラーが 150% 増加しているという報告があった。
T + 0:45	重大な影響	アプリチームは、エラーの原因が重要なリージョンでのデータ破損であることを確認した。規制アラートが発行される。
T + 1:15	修復の試み	インシデント管理者が標準のフェイルオーバーランブックを実行しようとするが、既知の古い構成の問題が原因で失敗する。
T + 2:00	危機的状況	負荷により内部コミュニケーションシステムが遅くなり、チームは代替のコミュニケーション手段を使用せざるを得なくなる（コミュニケーションプロトコルのテスト）。

特定のサービス異常から規制上の危機的状況まで、インシデント進行のシミュレートは、お客様の実際の環境と文書化された弱点に深く基づいているため、演習は非常に関連性の高いものとなります。

実施: 部門横断的な緊急時訓練

最近、大手 FSI のお客様とのシミュレーションで、このアプローチにより、大規模なレイテンシとデータ破損を伴う二重の重大インシデントが明らかになりました。これは、お客様のコアシステムにとって完璧なストレステストとなりました。

その結果、ビジネスの意思決定者全員が参加する、リアルタイムのインタラクティブな緊急時訓練が実現しました。参加者の多様性が、テクノロジー、プロセス、コミュニケーションのギャップを明らかにする鍵となりました。

部門横断的なシミュレーション戦略により、忠実度の高いディスカッションが実現し、お客様は安全かつ現実的な環境で盲点を明らかにし、緊急時対応戦略を改善することができました。

効果と主な成果

Google は、DACH（ドイツ、オーストリア、スイス）地域の FSI 大手企業でAI を活用したこのアプローチを成功させており、その効果は即座に測定可能なものでした。

具体的な手順: この演習では、組織の強み（部門横断的なコミュニケーションなど）が明らかになり、優先度の高い取り組み（特定の自動フェイルオーバーランブックの実装など）に直接つながりました。重要なこととして、提案のほぼすべてが迅速に実装されました。これは、提案が実際の本番環境と近いシナリオに基づいていたからです。
戦略の転換: リアルなデモは大きな効果をもたらし、多くのお客様が AI ベースの脅威モデリングを既存のコンプライアンスプロセスに統合することを積極的に検討するようになりました。
長期的なパートナーシップ: その価値が認められた AI による机上演習プログラムは、テクニカルアカウントマネージャーとの定期的な演習としてスケジュールされるようになり、Google Cloud コンサルティングは、お客様の運用レジリエンスの取り組みにおける戦略的コラボレーターとしての地位を確立しました。