用語集
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SR 26-2とは何か、そして何に取って代わったのか？
SR 26-2は、連邦準備制度理事会、金融監督庁、および連邦預金保険公社が2026年4月17日に共同で発行した「モデルリスク管理に関する監督ガイダンス」です。これは、SR 11-7「モデルリスク管理に関するガイダンス」（2011年4月4日）および、銀行秘密法および反マネーロンダリング遵守をサポートする銀行システム向けのモデルリスク管理に関する省庁間声明であるSR 21-8（2021年4月9日）に取って代わるものです。同日、OCC公報 2026-13により、OCC公報 2011-12、1997-24、2021-19、および金融監督庁ハンドブックの「モデルリスク管理」冊子が廃止されました。各機関は、今回の改定について、過去15年間に蓄積された監督経験と業界からのフィードバックを反映したものであると説明しています。
SR 26-2は誰に適用されるのか？
このガイダンスは、主に総資産300億ドル以上の銀行組織に最も関連性が高いと想定されています。この基準以下の組織は一般的に適用対象外とされており、各機関は、小規模な組織のモデルが通常、その規模やリスクプロファイルに適した内部リスク管理によってカバーされていることに基づき、適合された監督アプローチと一貫していると説明しています。ただし、その除外は絶対的なものではありません。モデルの普及度や複雑さ、あるいは従来の地域金融以外の活動により、モデルリスクへの大きなエクスポージャーを持つ小規模な組織にとっても、本ガイダンスは依然として関連する可能性があります。
SR 26-2において、何がモデルとみなされるのか？
本ガイダンスでは、モデルを「入力データを処理して定量的な推定値にするために、統計学、経済学、または財務学の理論を適用する、複雑な定量的手法、システム、またはアプローチ」と定義しています。この定義には、3つの明確な除外事項が伴います。スプレッドシートにあるような単純な算術計算、決定論的なルールベースのプロセス、および設計や使用の基礎となる統計学、経済学、財務学の理論が存在しないソフトウェアです。インベントリの再基準化を行う銀行は、範囲が狭まり、SR 11-7のもとでモデルインベントリに含まれていたツールが、現在はその対象外となっていることに気づくことがよくあります。
SR 26-2はAIモデルをカバーしているか？
部分的にカバーしています。本ガイダンスでは、生成AIおよびエージェンティックAIモデルは「斬新で急速に進化している」ため「本ガイダンスの範囲外」であるとする一方で、その原則が従来の統計・定量的モデル、および非生成・非エージェンティックAIモデルには適用されることを確認しています。この除外は、それらのシステムをガバナンスのないまま放置してよいという意味ではありません。各機関は、銀行組織のリスク管理およびガバナンスの実践が、文書がカバーしていないツール、プロセス、システムに適用される管理策を依然として導くべきであると付け加えています。その結果、生成AIおよびエージェンティックAIは別のフレームワーク（一般的にはFS AI RMFまたはNIST AI RMF）に移行され、両方の母集団をカバーするAIインベントリによってサポートされることになります。
SR 26-2には強制力があるのか？
いいえ。本ガイダンスは、強制力のある基準や規範的な要件を定めるものではなく、遵守しないこと自体が銀行組織に対する監督上の批判に直結することはないと述べています。これは、SR 11-7が実際に扱われるようになった方法からの顕著な変化です。ただし、この留保事項も同等の重みを持ちます。すなわち、法律違反や、モデルリスクの不十分な管理に起因する安全でない、または不健全な業務からは、依然として監督上の措置が下される可能性があります。企業は、モデルリスク管理をどのように証明するかについての柔軟性を得る一方で、それを管理するという根本的な義務から解放されるわけではありません。
例
600億ドルの資産を保有する米国のある銀行が、SR 26-2に照らしてモデルインベントリの対象範囲を見直します。決定論的なルールベースの手数料計算ツールは、より狭義のモデル定義の下で対象外となるため、同行はそのツールの検証スケジュールを廃止し、その理由を記録します。一方、機械学習（ML）を用いた与信スコアリングモデルは、非生成AIモデルとして対象内に留まり、完全な検証を継続します。ジェネレーティブAI（生成AI）アシスタントは、この指針の適用範囲から完全に外れるため、同行はこれを別のAIフレームワークの下で管理し、その決定を文書化します。これは、同指針の対象外となるシステムに対しても、各当局が依然として適切な管理体制を期待しているという根拠に基づいています。