Santander（サンタンデール銀行）は2026年10月19日、マドリードとサンタクララ発のプレスリリースで、NVIDIAの支援のもと、銀行業務向けにAIモデルとエージェントを評価する新たな能力をAIラボが構築したと発表した。目を引く数字は一部の実験場面から得られたもので、小型の専用モデルへ切り替えた結果、1回の対話あたりの提供コストが約5ユーロから約0.03ユーロまで下がり、性能は高い水準を保った。
Model Arenaはまず選定の問題を解く
同行はより大きなモデルを先に買うのではなく、まず評価の場を作った。AIラボはModel Arenaを構築し、銀行業務のタスクでオープンウェイトモデルを一つずつ検証して、どのモデルがどのワークロードに合うかを判断し、選んだモデルをNVIDIA NeMo Customizerで専用化する。構造化データについては、オープンウェイト基盤モデルのNVIDIA Kumoを基に専用能力を構築し、長年の構造化データをエージェントサービスに必要な予測インサイトへ変えている。推論側ではNVIDIA Dynamo-Tritonを使い、自社アーキテクチャ内で大規模運用を進めており、コスト低下は単一の工程ではなく、この組み合わせ全体から生まれている。
カスタマーサービスの実験が検証可能な数字を示した
あるカスタマーサービスの実験では、より効率的なモデルへの切り替えで対話品質が向上し、コストは50%以上下がった。ただし、5ユーロから0.03ユーロという数字は発表で明示された一部の実験場面のデータであり、銀行全体の平均請求額ではない。特定タスクで選定と専用化がどれだけ節約できるかを示すもので、すべての銀行業務が同じ比率で削れるわけではない。
3年間の枠組みはハードウェアより広い
SantanderとNVIDIAは次の段階として3年間の協力枠組みも定めた。対象は基盤モデル、AIエージェント、不正検知とマネーロンダリング対策、リアルタイム意思決定、銀行のデジタルツインなどの高度なシミュレーション技術まで及ぶ。Model Arenaは今後、エージェントの設計、シミュレーション、評価、監督も担い、管理された環境で対話型AIへの敵対的テストも行い、新技術を銀行の基準で圧力試験してから全行展開の可否を判断する。
注目点は一度の値下げではなく、評価指標の変化にある。NVIDIAのグローバル銀行部門責任者Aser Blancoは「知能アウトプットあたりのコスト」を重要指標と呼ぶ。銀行がこの指標で選定を始めれば、大規模な汎用モデルが当然に勝つ時代は終わり、実タスクで評価でき、専用化でき、安く動かせる小型モデルがより大きな割合を占めるようになる。他の金融機関が真似できるのは特定のモデルではなく、まず評価の場を作り、次に展開順序を決めるという手順そのものである。
