金融犯罪対策における量子コンピューティングの可能性が、規制当局主導の検証にかけられる。
英国金融行為規制機構（FCA）は11月5日に発表し、2027年第1四半期にQuantum Experimentation Group（QEG）を発足させる。金融サービス企業、量子技術プロバイダー、国立研究所を集め、最初のユースケースとして、FCAの合成データセットを用いたマネーロンダリングと不正の検知に量子機械学習を利用する。
FCAはQEGを、規制当局主導のものとしては世界初の量子コンピューティング実験グループと位置付けている。この発表は、FCAが企業にポスト量子暗号（PQC）への備えを促した翌日に行われた。量子コンピューティングの潜在的な用途とセキュリティ上のリスクを併せて強調した形だ。
FCAの量子グループに参加できる組織
FCAは英国の3種類の組織から参加意思の表明を募っていると、同機関の プログラムページには記載されている。
- 金融サービス企業：量子技術を調査し始めたばかりの企業から、すでに実験を進めている企業まで。
- 量子コンピューティングプロバイダー：専門知識、計算リソース、アプリケーションエンジニアリングを提供する企業。
- 研究機関：実験の設計と評価を支援できる機関。
参加者はFCAが定めた課題に取り組み、合成データセットを使って量子アプローチと古典的手法を比較する。参加はFCAによる推奨を意味せず、登録しても参加枠が保証されるわけではない。登録期限は2026年12月31日。
FCAの最高データ・情報・インテリジェンス責任者であるJessica Rusu氏は、「企業、テクノロジープロバイダー、研究者を集めることで、共通する業界課題に対する実用的な応用例を特定し、対応への準備を整えられる。まずは金融犯罪から始める」と述べた。
同じ週に示された機会と脅威
11月4日には、FCAの専門分野担当ディレクターであるMark Francis氏が、企業に対しPQCへの移行に今すぐ着手するよう促した。同氏は、変更プロジェクトの失敗が2025年にFCAへ報告されたインシデントのおよそ5分の1を占めたと記している。
| 日付 | FCAの対応 | 企業に求められること |
|---|---|---|
| 2026年11月4日 | PQCに関するブログ投稿 | 移行作業に今すぐ着手 |
| 2026年11月5日 | QEGを発表 | 2026年12月31日までに参加意思を登録 |
| 2027年第1四半期 | QEGを発足 | 不正およびマネーロンダリングに関する合成データで量子機械学習をテスト |
| 2028, 2031, 2035 | FCAが引用したNational Cyber Security Centre（NCSC）のマイルストーン | 2028年までに移行計画を完成させ、2031年までに優先度の高い移行作業を実施し、2035年までにすべてのシステム、サービス、製品で移行を完了する |
準備不足は英国に限らない。 Government Accountability Office（GAO）の監査では、調査対象となった米国連邦政府機関24機関のいずれも、PQC移行に向けて評価された3つの準備策すべてに完全に対応していなかったことが分かった。
合成データが重要な理由
FCAによると、銀行は顧客の取引記録を自由に共有できないため、適切なデータが量子実験の現実的な障壁として残っている。
2026年4月、FCAは 合成マネーロンダリング対策データセットに関する研究を公開した。このデータセットはAlan Turing Institute、Plenitude Consulting、Napier AIと共同で構築されたものだ。QEGの発表とプログラムページでは、参加者がこの以前のデータセットを使うかどうかは明らかにしていない。
Gartnerは、銀行、金融、保険業界の量子技術への支出が2028年に公共部門を上回ると予測している。用途の一つとして不正検知を挙げている。
eWeekが見いだしたこと：銀行が注視すべきエビデンス
QEGの最も有用な特徴は、FCAが定めた金融犯罪の課題と共通の合成データセットという、参加者全員に共通する出発点だ。これにより、参加者は量子アプローチと古典的手法を比較できる。ただし、量子手法の方が優れていることを示すものではなく、参加者ごとの結果が直接比較できることを保証するものでもない。
ベンチマークの選定が重要になる。 ORCAのPT-3に関する発表では、例えば、旧世代システムに対するスケジューリングの高速化を強調していた。量子アプローチが実用的なメリットをもたらすかどうかを判断するには、購入者は依然として有力な古典的代替手法との比較を必要とする。
QEGやベンダーのパイロット結果を評価する銀行にとって、有用な問いは次のとおりだ。
- 検知：同程度の誤検知率で、より多くの不審な活動を特定できるか。
- 速度：データ準備や、それを支える古典的計算を含め、有用な結果を得るまでに必要な時間を短縮できるか。
- コスト：ハードウェアへのアクセス、統合、専門家による支援にかかる総コストを正当化できるほどの改善があるか。
- 現実世界での性能：合成データでの結果は、実際の銀行業務の環境でも通用するか。
FCAは、参加者ごとの情報や商業上の機密情報を保護しながら、概要レベルの知見を共有すると約束している。評価方法や結果についてどの程度詳細に公表するかが、グループ外の銀行にとってその知見がどれほど有用になるかを左右する。
金融サービスのリーダーにとって、実験とセキュリティ準備は別々に判断すべき事項だ。不正検知で有望な結果が得られれば、さらなるテストを正当化できる可能性がある。一方、PQCへの移行計画にはすでにマイルストーンが設定されている。企業はそれぞれについて、個別のエビデンス、リソース、スケジュールに基づいて評価すべきだ。
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