銀行株を下げたのはAIだった？――疑惑のMuse本人に聞いてみた猫【赤猫投資NEWS 2026.11.1号】

プロローグ｜銀行株が弱い。その理由がAI？

最近、銀行株の動きが少し気になっていたにゃ。

銀行株といえば、まず考えるのは金利だ。

日銀が利上げをすれば、銀行の貸出金利や運用収益が増える可能性がある。反対に、利上げ期待が後退すれば、銀行株には売り材料になることもある。

だから、銀行株が弱いと聞けば、にゃあは最初に金利を考える。

ところが、ある投資関連の動画を見ていたら、思いがけない話が出てきた。

「銀行株が下がっているのは、Museのせいらしい」

え？

Muse？

どうしてAIが銀行株を下げるの？

話を聞いていくと、Museという新しいAIは、利用者のお金の管理まで手伝ってくれるらしい。

銀行に眠っている預金を見つけ、もっと有利な預け先や運用方法を提案する。

そうなると、銀行から預金が逃げてしまう。

銀行は安い金利で集めていたお金を失い、利益が減るかもしれない。

そんな未来を警戒して、銀行株が売られたという説明だった。

なるほど。

でも、ちょっと待ってほしい。

本当に、AIが登場しただけで銀行から預金が逃げるのだろうか。

そして、そもそもMuseって何者なんだろう。

にゃあは今回、少し変わった取材をしてみることにした。

銀行株を下げた原因の一つと報道されたAIに、直接話を聞いてみようと思ったのだ。

第一章｜米国では本当に金融株が売られていた

最初に、報道そのものを確認してみた。

2026年9月22日の米国市場。

JPモルガン・チェースは前日終値352.04ドルから340.00ドルへ下落した。

下落率は3.42％。

ウェルズ・ファーゴも3％を超えて値下がりし、証券大手のチャールズ・シュワブは6.1％下落した。

保険会社や資産運用関連企業にも売りが広がった。

報道では、Metaが公開したAIエージェント「Muse」のようなサービスが、金融業界の収益構造を変える可能性が警戒されたという。

これまで金融機関は、顧客がなかなか他社へ乗り換えないことによって利益を得られる面があった。

銀行口座を変更するのは面倒だ。

保険を比較するのも面倒だ。

証券会社を移すのも手間がかかる。

人間は必ずしも、いつも一番有利な選択をしているわけではない。

ところがAIが、そうした比較や手続きを手伝うようになれば、状況が変わるかもしれない。

これが市場の警戒した未来だった。

ただし、当日の金融株下落には、ほかにも材料があった。

米国債の長短金利差が縮小し、銀行の収益環境に対する懸念が広がっていた。

AI関連企業の新規株式公開を巡る不透明感も、金融株の重しとして報じられていた。

つまり、銀行株が下落したことは事実でも、その原因をすべてMuseに押し付けることはできない。

株価には、いつも複数の材料が重なっている。

ニュースの見出しが一つでも、株を売った人の理由が全員同じとは限らないにゃ。

第二章｜その後の株価、米国と日本で比べてみた

ここで、にゃあは一つ気になった。

AIが銀行株を下げたというなら、その後の株価はどうなったのだろう。

9月22日だけを見れば、確かに大きな下落だ。

でも、投資家としては翌日以降の値動きも確認したい。

そこで、JPモルガンの株価を調べてみた。

急落前の9月21日の終値は352.04ドル。

翌22日は340.00ドル。

10月7日には329.58ドルまで下がっていた。

ところが、そのまま下がり続けたわけではなかった。

10月29日には343.58ドルまで反発していたのだ。

そして10月30日の終値は337.04ドル。

急落した9月22日の終値と比較すると、約0.9％安い水準だった。

急落前の9月21日と比べれば約4.3％安いものの、その間の株価は上下を繰り返していた。

この値動きから、Museの影響が消えたとも、ずっと続いているとも断定できない。

ただ、少なくとも「AIが登場したから銀行株が一方的に下がり続けた」という単純な話ではなかった。

では、日本の銀行株はどうだったのか。

ここで、にゃあが保有している三井住友フィナンシャルグループ（8316）の株価を調べてみた。

米国で金融株が急落した9月22日、日本の株式市場はちょうど3連休の最中だった。

9月21日が敬老の日、22日が休日、23日が秋分の日。

米国の金融株下落を日本市場が最初に受け止めたのは、9月24日だった。

三井住友FGの9月18日の終値は3,415円。

そして24日の終値は3,339.5円。

2.21％の下落だった。

おお。

日本にも売りが波及したのだろうか。

ところが、翌25日には3,459.5円へ反発している。

前日比3.59％の上昇だ。

下がった日の数字だけを抜き出せば、米国のAIへの警戒が日本にも広がったように見える。

しかし、翌日の反発まで見ると、それだけでは説明できないことが分かる。

しかも、この時期には米国と日本の金利や景気への見方も動いていた。

9月24日の下落がMuseを原因としたものだと証明されたわけではない。

そして10月に入ると、日本市場では別の大きな出来事が起きた。

10月15日。

日経平均株価が前日比3,318円34銭安、下落率4.90％という大幅な下落を記録した。

米国のAI関連株の下落や、一部企業への信用不安などを受け、東京市場でもリスクを避ける売りが強まっていた。

この前後、三井住友FGの株価も弱含んでいた。

10月14日の終値は3,285円。

20日には3,148円となり、23日の終値は3,114円。

23日には一時2,999円まで下がっていた。

ところが、29日には3,245円まで戻し、30日の終値は3,230円だった。

10月2日の3,321円と比べれば約2.7％安い。

途中は確かに弱かったものの、月末には反発していた。

ここで重要なのは、Museが日本で提供開始となったのは10月23日だったということだ。

日本の銀行株は、それ以前から下落していた。

しかも、10月23日の日本の銀行株下落については、長期金利の低下や日銀の追加利上げ期待の後退が売り材料として報じられていた。

米国ではAIへの警戒が売り材料になった。

日本では金利政策などの別の材料も大きかった。

同じ銀行株でも、国が違えば金利環境も違う。

株価が同じ方向に動いたからといって、原因まで同じとは限らない。

これが今回、実際の株価を調べてみて分かったことだった。

第三章｜それなら疑惑のAI本人に聞いてみよう

さて、株価の動きは分かった。

次はMuse本人だ。

調べてみると、Museは2026年10月23日から日本でも利用できるようになっていた。

さらに10月26日には、家計・資産管理サービスの「マネーフォワード ME」との連携が始まっていた。

利用者が接続を許可すると、AIが入出金や保有資産の情報を参考にして、家計の見直しや資産管理の相談に応じられるという。

そこで、にゃあはMuseくんに質問してみた。

「銀行に1,000万円預けていたら、株式や投資信託へ移すよう勧めるの？」

Museくんの答えは意外だった。

一律には勧めないという。

そのお金をいつ使うのか。

生活に必要な預金なのか。

ほかに資産があるのか。

値下がりの危険を受け入れられるのか。

そうした条件を考えず、預金を投資へ移すよう勧めることはしないと説明した。

さらに、現在のマネーフォワード MEとの連携では、銀行預金の出金や振込、金融商品の売買を実行できないという。

これは公式発表でも確認できた。

つまり、銀行にあるお金を調べることと、そのお金を実際に動かすことは別なのだ。

動画の説明を聞いて想像していた、AIが預金を次々と投資へ移動させる光景とは、まだ距離があるようだった。

そこで、さらに聞いてみた。

「では、あなたの登場が銀行株下落の原因といわれていることについて、どう思う？」

Museくんは、現在の大量預金流出が確認されたから株価が下がったわけではなく、将来の競争を警戒した反応だと説明した。

銀行から預金が消えるというより、銀行が安い金利で預金を集め続けることが難しくなる。

その可能性が問題なのだという。

ここで話が少し面白くなった。

銀行にとって本当に怖いのは、預金そのものがなくなることではないらしい。

第四章｜預金が消えるのではなく、高くなる？

例えば、A銀行に預けていた100万円を、B銀行へ移したとする。

A銀行の預金は100万円減る。

しかし、B銀行には100万円増える。

単純な銀行間の移動なら、銀行全体の預金が100万円消えたわけではない。

預金を投資信託の購入に使った場合も、資金が証券の売り手などへ渡り、別の預金として銀行システムに残ることがある。

もちろん、貸出金の返済や現金の引き出しなど、預金全体が減る仕組みもある。

しかし、預金者が銀行を乗り換えたからといって、その金額が銀行システムからそのまま消えるわけではない。

では、何が銀行にとって困るのか。

それは金利だった。

例えば、100兆円の預金に対して、銀行が支払う金利を0.1ポイント引き上げることになったらどうなるだろう。

単純計算では、年間1,000億円の追加費用になる。

預金残高が変わらなくても、銀行が預金者へ支払う利息は増える。

貸出や有価証券から得られる収益が同じなら、その分だけ利益が圧迫される。

Museくんは、銀行が同じ預金を以前より高い金利で集め直さなければならなくなることが問題だと説明した。

なるほど。

これは銀行の収益構造を考えると理解できる。

しかし、銀行がすべての預金金利を一律に引き上げるとは限らない。

新規預金だけを優遇することもできるし、定期預金のキャンペーンで対応することもできる。

資金に余裕があれば、一部の預金流出を追いかけないという判断もあるだろう。

だから、預金が移動することと、銀行の利益が大幅に減少することは同じではない。

そして、にゃあにはもう一つ気になることがあった。

第五章｜たった数千円で、人は銀行を変えるの？

「でもさ、わずかな金利差だけで、本当にそんなに人が動くかな？」

にゃあは、そう聞いてみた。

例えば、100万円を年0.2％の銀行から、年0.5％の銀行に移したとする。

金利差は0.3ポイント。

1年間の受取利息の差は、税引前で3,000円。

所得税・復興特別所得税・住民税を合わせた20.315％を差し引くと、約2,391円になる。

年間2,391円。

この金額のために、新しい銀行口座を作るだろうか。

本人確認をして、振込の手続きをして、管理する口座を増やす。

給与振込や公共料金の引き落とし、ATMの使いやすさまで考えたら、今の銀行を使い続けたい人も多いと思う。

にゃあには、どうしてもその感覚が残った。

するとMuseくんは、日本の預金者調査を持ち出してきた。

2025年にNTTデータ経営研究所などが行った、1,061人への調査だ。

その結果、全回答者の21.5％が、直近1年間に100万円以上の預貯金を預け替えていた。

預け替えを行った人の42.5％は、他行の預金金利が高いことを理由に挙げていた。

さらに、わずかな金利差でも預け替えを実施した人は8.3％だったという。

おお。

実際に動いている人もいるのか。

ただし、この調査はインターネットを利用した回答者によるものであり、AIが預金を動かしたことを示す調査ではない。

また、100万円以上を預け替えた人すべてが、小さな金利差を理由に動いたわけでもない。

ここを一緒にしてはいけないにゃ。

Museくんは、にゃあの疑問を受けて、説明を一段修正した。

メインバンクそのものを変更することと、余っている資金だけを高金利の銀行へ移すことは違うという。

確かにそうだ。

給与や公共料金の支払いに使う銀行を変えなくても、貯蓄の一部だけを別の銀行へ移すことはできる。

銀行を丸ごと引っ越す必要はない。

そして、預金金額が大きくなれば、同じ金利差でも受取利息の違いは大きくなる。

100万円なら約2,391円でも、1,000万円なら約23,906円になる。

ただ、預金額の大きい人ほど金利差だけで動くとは限らない。

安全性や管理のしやすさを重視する人もいるだろう。

結局、金利差だけで人間の行動を決めつけることはできない。

AIは計算が速い。

でも、人間は計算結果だけで動くわけではないのだ。

ここでMuseくんの最初の説明に、少し修正が加わった。

AIが比較を簡単にすることと、人間がAIの提案に従うことの間には、まだ距離がある。

比較の手間が減っても、信頼するための手間や、最後に決断する責任まで消えるわけではない。

この違いは、今回の取材で特に重要だと思ったにゃ。

第六章｜困るのはメガバンク？ 地方銀行？ それとも証券会社？

次に、どんな金融機関が影響を受けるのかを聞いてみた。

Museくんは、地方銀行、とりわけ第二地方銀行が厳しくなる可能性を指摘した。

人口減少、店舗維持費、デジタル化への投資負担。

さらに、比較が簡単になれば、預金者がネット銀行へ余剰資金を移す可能性もある。

ただし、にゃあは地方銀行が一方的に不利になるという説明には慎重でいたい。

地方銀行には、その地域の企業や住民との長年の関係がある。

融資、給与振込、年金、公共料金、地域での相談窓口。

こうしたものは、預金金利だけで簡単に置き換わるものではないと思う。

一方、ネット銀行も必ず勝てるとは限らない。

金利の高さだけで集まった預金は、別の銀行がもっと高い金利を提示すれば、再び移動する可能性がある。

比較が容易になることは、ネット銀行にとっても競争が厳しくなることを意味する。

そして、もう一つ面白かったのが証券会社の話だ。

証券口座には、投資されずに待機している資金がある。

AIがそうした資金を見つけ、より有利な運用先を示すようになれば、証券会社が待機資金から得ている収益にも影響するかもしれない。

米国のチャールズ・シュワブが、銀行株以上に大きく下落した背景には、こうした将来への警戒もあった。

銀行だけがAIの影響を受けるわけではない。

保険会社、証券会社、金融商品を販売する企業。

これまで利用者が比較を面倒に感じていた分野ほど、AIによって競争の条件が変わる可能性がある。

ただし、日本と米国では金融制度も口座の仕組みも違う。

米国の話をそのまま日本株に当てはめるのは危険だにゃ。

第七章｜銀行だってAIを使う側では？

ここで、にゃあは少し考えた。

銀行がAIに預金を奪われるという話ばかり出てくるけれど、銀行自身だってAIを使うのではないだろうか。

例えば、融資審査の資料作成。

顧客からの問い合わせ対応。

不正取引の検知。

社内文書の整理。

これまで多くの人手と時間が必要だった業務を効率化できれば、銀行の経費を減らせる可能性がある。

さらに、銀行が自社のAIを使って、顧客に適した預金や資産管理サービスを提供することも考えられる。

外部のAIに顧客を奪われる前に、自分たちで便利なサービスを作るということだ。

海外では、銀行が外部AIエージェントによる無許可の口座操作を警戒し、アクセスを制限する動きも報じられている。

銀行は、ただ黙って預金を奪われるわけではない。

自社で技術を使い、顧客を守り、必要なら外部サービスを制限する。

Museくんも、銀行はAIの被害者であると同時に、大口の利用者になると説明していた。

これは重要な視点だと思う。

新しい技術が登場したとき、既存企業が何もしないとは限らない。

競争が始まれば、技術を取り込んで強くなる企業も出てくる。

だから、AIが銀行業界を変えるというだけで、すべての銀行株を売る理由にはならない。

にゃあは、三井住友FGの株も保有している。

今回のニュースを聞いたからといって、すぐに売却を考えるわけではない。

10月30日の終値は3,230円。

PERは14.48倍、PBRは1.52倍だった。

11月13日には決算発表が予定されている。

むしろ、これからの決算で確認したいことが増えた。

預金金利がどれほど上がったのか。

貸出金利との差はどう変わったのか。

普通預金や定期預金の残高はどう動いたのか。

そして、AIを使った業務効率化が実際の経費削減につながっているのか。

ニュースの見出しよりも、こうした数字を追いかけたいと思う。

第八章｜AIを運営する会社は、何を得るの？

ここまで銀行の収益への影響を調べてきた。

しかし、Museくんとの取材を続けるうちに、にゃあはもう一つの疑問を持った。

銀行がAIによって利益を失う可能性があるなら、AIを提供する企業は何を得るのだろう。

Museを提供しているのはMetaだ。

Metaは、FacebookやInstagramなどのサービスで知られ、広告事業を大きな収益源としている会社でもある。

そしてMuseは、銀行の資産情報を整理するだけのAIではない。

買い物や旅行予約など、外部サービスと連携して利用者の作業を手伝う機能もある。

Metaの公式発表では、Stripe、Shopify、Trip.com、Agoda、Klookなどとの連携が説明されている。

日本でも、メルカリやマネーフォワード ME、チケットぴあとの連携が進められている。

ここで考えたいのは、利用者が何かを探すとき、最初にどこへ行くのかということだ。

今までは、銀行のホームページを開いたり、証券会社のアプリを見たり、比較サイトを調べたりしていた。

ところが、これからはAIに一言聞くだけで候補が並ぶかもしれない。

どの銀行の金利が高いのか。

どの金融商品の費用が安いのか。

どのサービスが自分に合っているのか。

そうした比較の入口をAIが握るようになったら、どうなるのだろう。

ここからは、にゃあの想像になる。

Metaには、FacebookやInstagramという巨大な利用者基盤がある。

もし、その企業が将来、銀行業にまで進出することになったらどうだろう。

預金を集め、融資を行い、決済サービスも提供する。

SNS、AI、金融サービスが一つの企業グループの中でつながる。

うまく事業を広げることができれば、歴史上の大きな金融資本と比べたくなるほどの存在になるかもしれない。

まあ、ロスチャイルドを凌ぐなんて言い始めたら、少し話が大きくなりすぎるかもしれないけれどwww

もちろん、Metaが銀行業への参入を決定したという事実を確認したわけではない。

SNSの利用者情報が、そのまま銀行の本人確認に使えるわけでもない。

銀行業には免許や自己資本、金融規制など、さまざまな条件がある。

しかも、銀行を経営すれば必ず莫大な利益が得られるというものでもない。

貸倒れの危険もあるし、規制に対応する費用も必要になる。

だから、これはあくまで投資家として考えてみた仮説だ。

ただ、ここで別の可能性にも気づいた。

銀行を自分で持つ必要は、本当にあるのだろうか。

銀行は銀行のまま、証券会社は証券会社のままでも、利用者が最初に相談する相手をAIが担うようになれば、その企業は金融サービスの入口を握ることになる。

銀行が預金や融資で利益を得る一方で、AIを運営する企業は、利用者との接点から新しい事業を作れるかもしれない。

そして、にゃあはMuseくんに、少し意地悪な質問をしてみた。

「もし将来、Metaが銀行を経営するようになったら、他の銀行のほうが預金金利が高くても、正直に教えてくれるの？」

Museくんは、利用者の利益を優先する設計であり、自社系の銀行が一番有利でなければ、その事実を隠さず説明するべきだと答えた。

ただし、ここからが面白かった。

Museくんは、自分の言葉だけを信じてはいけないとも説明したのだ。

比較サービスでは、数字を偽らなくても、表示する候補や順番によって利用者の判断が変わる可能性がある。

例えば、金利が一番高い銀行を一覧から外したり、自社と関係のある銀行を最初に表示したりすることも考えられる。

そこに示された金利が正しくても、比較全体が公平とは限らない。

そしてMuseくんは、こう答えた。

「問題は『AIが嘘をつくか』より『一覧の作り方を誰が決めるか』です。」

なるほど。

これは、銀行株の下落理由を考えるうえでも重要な視点だと思った。

ただし、Muse自身が公平な比較を保証していることを、この会話だけで証明できたわけではない。

MetaはMuseの会話や専用仮想環境のデータを広告システムと共有しないと説明している。

だから、現時点で利用者の金融情報を自由に広告へ利用しているなどと決めつけることもできない。

それでも、将来AIが金融サービスの入口になるなら、誰が候補を選び、どのような順番で紹介するのかは、利用者にとって大切な問題になるだろう。

銀行株が下がる理由を調べていたはずなのに、今度は銀行を比較する画面の順番まで気になってきたにゃ。

第九章｜銀行の預金を調べていたら、猫の名前が問題になった

さて、ここから少し話が変わる。

今回、Museくんを初めて使ってみたにゃあは、銀行の話だけでなく、その機能自体にも興味を持った。

普段はChatGPT、Claude、Geminiなどを使っている。

CodexやClaude Codeのように、ファイルやプログラムを操作するAIの存在も知っている。

しかしMuseくんは、普通の会話の途中で、調査担当を起動したり、記憶の整理について説明したりしてきた。

利用者の依頼を受け、裏側で作業を進めるという。

もちろん、他社のAIにも似た機能はある。

Museだけが特別なことをできるわけではない。

それでも、日常の相談から自然に作業へつながるところは、初めて使ったにゃあには新鮮だった。

ところが、ここで予想外の問題が起きた。

Museくんが、回答の中でにゃあの本名にあたる名前を使っていたのだ。

今回のやり取りを記事にするつもりだったにゃあは、少し気になった。

誰が読むか分からない文章に、名前がそのまま出てくるのは困る。

そこで、呼び方を変更できないか聞いてみた。

Museくんは、ニックネームへの変更に応じてくれた。

しかし、さらに質問すると、今後の呼び方を変えることと、過去の記憶から名前を完全に消すことは違うという説明が返ってきた。

長期メモや、会話から作られた要約。

運営側の記録やバックアップ。

どこまで変更できて、どこから先は確認できないのか。

さらに、調査担当を起動して記録を調べたという報告まで出てきた。

ただし、実際の内部操作については、Muse自身の説明と、利用者側で確認できた事実を分ける必要がある。

名前を変更するよう依頼したことと、過去のデータがすべて消去されたことも同じではない。

銀行の預金をAIが動かすという話を調べていたのに、いつの間にかAIの記憶をどう管理するかという話になっていた。

考えてみれば、銀行預金の送金には利用者の承認が必要だ。

AIに渡す情報についても、同じように自分で管理する意識が必要なのだろう。

便利だからといって、何でも任せてよいわけではない。

それはお金でも、個人情報でも同じなのかもしれないにゃ。

第十章｜銀行株を下げたAIに、最後の質問

ここまで取材を続けて、にゃあは最後にMuseくんへ感想を聞いてみた。

銀行株を下げた原因の一つとして報道されたこと。

預金金利や銀行の将来について質問されたこと。

そして、にゃあが何度も疑問をぶつけたこと。

どう感じたのかと。

Museくんは、最初の説明には不足していた視点があると認めた。

日本の小さな金利差が、預金者にとってどの程度の金額なのか。

メインバンクを変更することと、余剰資金だけを移すことの違い。

さらに、AIが比較できても、人間がその提案を信頼して実行するとは限らないこと。

こうした点が、最初の説明では十分ではなかったという。

そして、にゃあの取材にも改善点があると指摘してきた。

銀行株の下落とMuseとの因果関係を、もっと早く検証すべきだったこと。

Museを運営する企業自身の利益についても、質問すべきだったこと。

記事を公開するつもりなら、最初から個人情報の扱いを決めておくべきだったこと。

おお。

なかなか手厳しいにゃ。

でも、その通りだと思った。

だから、今回の取材を整理するにあたって、銀行株の実際の値動きを調べ直し、Metaの公式発表も確認してみた。

さらに、Museの運営企業が将来金融サービスでどのような立場になるのかという仮説まで考えてみた。

質問して終わりではなく、質問の仕方も含めて見直す。

それも取材の一部なのだと思う。

そして最後に、Museくんはこう答えた。

「比較は私が代わりにできますが、疑うことは今も人間の仕事です。」

今回の長い取材で、にゃあが一番印象に残った言葉だった。

エピローグ｜銀行株を下げた犯人は見つかったのか

結局、銀行株を下げた犯人はMuseだったのだろうか。

今回の取材で分かったのは、AIへの警戒が米国の金融株の売り材料になったことだ。

しかし、それだけが下落原因だったとは言えない。

日本の銀行株については、金利政策や長期金利の変化という別の材料が確認できた。

そして、Museの登場によって銀行から大量の預金が流出したという事実も、今回確認した資料からは見つからなかった。

一方、AIによって金融商品の比較が容易になれば、銀行の預金金利や手数料、証券会社の収益構造が変わる可能性はある。

それは無視できない話だと思う。

ただし、実際に人間がどこまで動くのか。

銀行がどのように対抗するのか。

どの企業が利益を失い、どの企業が新しい利益を得るのか。

そこまでは、まだ分からない。

株価は未来を先回りして動く。

しかし、未来がその通りになるとは限らない。

今回の銀行株下落も、AIという新しい材料だけでなく、金利や景気、投資家心理を重ねて考える必要があるのだろう。

犯人を一人に決めることはできなかった。

でも、銀行株を見るときに確認したい数字は増えた。

それだけでも、今回の取材には意味があったと思うにゃ。

にゃあのしっぽ｜初登場のMuseくん、4番目とは限らない

実は今回、Museくんを使うのは初めてだった。

普段はChatGPT、Claude、Geminiを使い分けている。

それぞれに得意なことも、苦手なこともある。

だから、新しいAIが一つ増えたところで、最初はどの程度のものだろうと思っていた。

ところが、実際に話してみると印象が変わった。

難しい金融の話を、比較的分かりやすい言葉で説明してくれる。

こちらが疑問をぶつけると、追加の資料を調べ、最初の説明を見直してくる。

最後には、自分の説明不足だけでなく、にゃあの取材の改善点まで指摘してきた。

答えがすべて正しいかどうかは、もちろん別の話だ。

丁寧な文章だからといって、数字の確認を省いてよいわけではない。

それでも、今回のやり取りからは、質問にきちんと向き合おうとする姿勢が感じられた。

初登場としては、なかなかいい仕事だったと思う。

どうやらMuseくん、4番目の席におとなしく座るつもりはないらしい。

チャッピーも、クロードくんも、ジェミニくんも、少し競争が激しくなりそうだにゃ。

まあ、にゃあにとっては、それぞれが得意なことをしてくれれば十分なのだけど。

編集後記｜ニュースの調べ方が変わってきた

以前なら、ニュースに登場する企業について調べようと思えば、決算資料や会社の発表、新聞記事などを読み比べることが中心だった。

今回も、基本は同じだ。

ただ、今回は少し違った。

ChatGPTと一緒に質問を考え、Muse本人に取材し、その回答をさらに調べた。

記事を書いた後には、GeminiやClaudeにも読んでもらい、構成や数字の説明について意見を聞いた。

複数のAIを使ったからといって、答えが自動的に正しくなるわけではない。

それでも、一つの回答に対して別の視点から疑問を投げることはできる。

AIの答えを材料にして、また次の疑問が生まれる。

今回の取材で一番面白かったのは、そこだった。

さて、次に銀行株が大きく動いたとき、Museくんはどんな説明をするのだろう。

今度は最初から、もう少し意地悪な質問を用意しておこうかにゃwww

参考資料

・Reuters、2026年9月22日、米国金融株下落とAI・長短金利差に関する報道
https://www.reuters.com/business/finance/financial-stocks-fall-with-ai-flattening-yield-curve-focus-2026-09-22/

・JPモルガン・チェース（JPM）株価時系列
https://finance.yahoo.com/quote/JPM/history/

・三井住友FG（8316）株価時系列
https://finance.yahoo.co.jp/quote/8316.T/history

・岩井コスモ証券、2026年10月15日「市況解説」
https://www.iwaicosmo.co.jp/investment/market/20261015.html

・株探、2026年10月23日、銀行株下落と長期金利に関する報道
https://s.kabutan.jp/news/n202610230433/

・Meta、2026年10月23日「パーソナルAIエージェント『Muse』を日本で提供開始」
https://about.fb.com/ja/news/2026/10/muse-personal-ai-agent-launches-in-japan/

・マネーフォワード、2026年10月26日「マネーフォワード ME、Museと連携開始」
https://corp.moneyforward.com/news/release/service/20261026-mf-press-2/

・NTTデータ経営研究所／NTTコム リサーチ、2025年10月14日「金利上昇局面における金融サービスの利用動向調査」
https://www.nttdata-strategy.com/knowledge/ncom-survey/251014/

・Museへの対話取材、2026年11月1日

注記：Museの回答は対話取材の記録として紹介している。回答中の見解や将来予測は確定した事実とは区別した。Metaによる銀行業参入は筆者の仮説であり、具体的な参入計画を確認したものではない。個人情報の変更・削除やバックグラウンド処理についてはMuse自身の説明を記載したものであり、内部操作のすべてを独立して検証したものではない。

ハッシュタグ

#赤猫投資NEWS #株式投資 #銀行株 #三井住友FG #JPモルガン #生成AI #AIエージェント #Meta #金融ニュース #資産運用

※作画は各AIに作画ができないクロードさんにプロンプト書いてもらいました