用語集
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SR 11-7に代わるものは何ですか？
連邦準備制度理事会（FRB）、通貨監督庁（OCC）、および連邦預金保険公社（FDIC）は、2026年4月17日に共同で「SR 26-2：モデルリスク管理に関する改訂ガイダンス」を公表しました。これにより、2011年4月のSR 11-7および2021年4月のSR 21-8は廃止されました。OCC側では、「Bulletin 2026-13（通達2026-13）」が従来のOCC発行文書および監査官ハンドブックのモデルリスク管理冊子を廃止しています。したがって、SR 11-7を現行のガイダンスとして説明している資料は最新のものではなく、これには2026年春より前に公開されたベンダーやコンサルティング会社の膨大なコンテンツが含まれます。
SR 26-2はどの金融機関に適用されますか？
各規制当局は、本ガイダンスが最も関連するのは総資産300億米ドルを超える銀行組織であると述べています。それより小規模な金融機関については、全面的に適用することは求められておらず、各企業の規模、複雑性、およびモデルリスクプロファイルに応じて手法を調整すべきであるという方針が明記されています。これは、画一的な基準として解釈され、銀行と検査官の間で多くの適合性に関する議論を引き起こしたSR 11-7からの、重点の置き方の変更を意味しています。
SR 26-2は生成AIおよび自律型（エージェンティック）AIをカバーしていますか？
いいえ。これは現代のAIを管理する上で最も重要な点です。各当局は、生成AIおよび自律型AIモデルは新しく、かつ急速に進化しているため、本ガイダンスの対象外であると明言しています。大規模言語モデルや自律型エージェントを導入する銀行は、SR 26-2を統制基準として依拠することはできず、既存のモデルリスクフレームワークがそれらのシステムをカバーしていると仮定することはできません。そのギャップは、NISTのAIリスク管理フレームワーク、ISO/IEC 42001、業界向けガイダンス、および各社独自のポリシーなど、他のリソースから補う必要があります。
核心となる構成要素は何ですか？
本ガイダンスは、監督当局が15年間にわたり使用してきた構造を維持しています。企業は、所有権とリスクの階層化を伴うモデルのインベントリ（一覧）を維持します。開発と実装は文書化され、第三者が設計の選択肢、データ、および限界を理解できるようにします。検証は開発者から独立して行われ、概念の健全性、継続的なモニタリング、およびアウトカム（結果）分析をカバーします。ガバナンスはこれらすべてを統括し、取締役会が承認したポリシー、定義された役割、および経営陣への報告体制を備えています。SR 26-2で追加されたのは、個々のモデルにこれらをどの程度適用すべきかを示す、より強力なリスクベースのアプローチです。
AIガバナンスとはどのような関係にありますか？
モデルリスク管理とAIガバナンスは重複する部分もありますが、同じものではありません。モデルリスク管理では、モデルが目的に適しているか、そして企業がそれを立証できるかを問います。一方で、AIガバナンスはより広い範囲を対象とします。具体的には、新しいユースケースの受け入れと承認、サードパーティおよびベンダーAI、エージェントの権限と行動制御、複数の規制体制にわたるマッピング、そして複数のフレームワークで再利用可能な証跡などが含まれます。成熟したモデルリスク管理機能を持つ企業であっても、シャドーAIやベンダーに組み込まれたAIがモデルインベントリに登録されていなかったために、検証能力は備わっているものの、インベントリの網羅性が不足していることに気づくのが一般的です。
例
600億ドルの資産を保有するある米国銀行は、400のモデルをインベントリに保持しています。SR 26-2に基づき、同行はこれらをリスクごとに階層化し、与信および自己資本に使用される第1階層のモデルには完全な独立検証を適用し、その他のモデルには相応のレビューを適用しています。その後、文書の要約や顧客との通信に大規模言語モデルを使用する30の新しいシステムが導入されました。SR 26-2ではジェネレーティブAIが対象外とされているため、これらを単純にモデルインベントリに追加し、同様の方法で検証することはできません。同行は、これらをNIST AI RMFに対応させた別のAIポリシーの下で管理し、独自の受付、評価、モニタリングを実施しています。同時に、検査官が資産全体を把握できるよう、両方の記録を1つの統合管理システムに維持しています。