約3000のAIエージェント、業務部門への100名規模のアサイン──みずほFGが向かうAIネイティブへの道筋

みずほFGのエージェント開発を支える2つの土台

──エージェントの開発・運用にあたって、AI基盤の「みずほ Wiz Base」と「エージェントファクトリー」という複数の基盤を使い分けていると伺いました。棲み分けを教えてください。

齋藤悠士氏（以下、齋藤）：まず簡単にご説明すると、AIエージェント特化型基盤であるみずほWiz BaseはAWSベースの基盤、クラウドインフラになります。その上にミドル基盤としてAIエージェントファクトリー（以下、エージェントファクトリー）がある。大まかに分けるとそういう構造です。エージェントファクトリーというミドル基盤の中のコンポーネントとして、例えばエージェント開発プラットフォームのDifyや、Amazon Bedrock AgentCoreがあります。

**齋藤 悠士（さいとう ゆうし）氏**

　みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部 テクノロジー第二チーム 次長。事業部と連携してAIエージェント・プロダクトを開発する「内製開発ラボ」（約60名）の企画・運営管理、AIエージェント開発基盤「エージェントファクトリー」の企画・管理・運用、独自言語モデル「みずほLLM」の開発チームを管掌する。

──一番土台にある「みずほ Wiz Base」は、どのような役割を担っていますか。

齋藤：インターネットの接続や外部との通信、社内の認証・認可、あとはログを取るというガバナンスなどを担当しています。AIの主なユースケースを想定していくときに、社員向けと一般のお客さま向けがある中で、今のところ社員向けのニーズが非常に強いのが現状です。

　そのため、インターネットに過度に晒す必要がありません。そこは完全に閉域な形にしてしまって、我々の業務用のパソコンとAWS上のみずほWiz Baseは閉域で接続され、外のインターネットには出ていかない。そこでまずサイバーセキュリティ、外部からのサイバーアタックのリスク対策を強化するということをやっています。

　内部に関しては、例えば意図しない不正な操作が行われた際に、それをアプリケーションから独立してトレースするために、監査ログを全て溜め込むような仕組みを持っています。そういった形で基盤とアプリケーション層を切り分けているのがみずほWiz Baseの話です。

──その上のエージェントファクトリーは、どのような役割を持つのでしょうか。

齋藤：エージェントファクトリーはAIエージェントを高速に且つ一定の品質を保ちながら作っていくための基盤と考えていただければと思います。

　E2E（エンドツーエンド）のサービスになるとシステム間接続などがあったりするので、現場の手作業の改善よりも、もっと深いシステム知識が必要になってきます。その点はBedrock AgentCoreをフル活用して、エンジニアが高速に開発できるような仕組みを整えています。

　一例として、「エージェントテンプレート」があります。AIエージェントの核となるフレームワークは結構似通っている部分があるので、その型をあらかじめテンプレートで作ってしまい、それを全エンジニアに配布して「基本これを使ってください」という風にする。そうすると間違えずに、かなり速く開発できるので、そういったところを整備しています。