大規模言語モデル（LLM）を搭載したマルチエージェントシステムは、金融分析と意思決定支援の領域でますます活用されています。しかし既存の調整スキーム、特にコンセンサスや議論を重視するアプローチは、一つの重大な問題を抱えています。エージェント間で証拠に基づかず同調圧力が働き、エージェントが根拠なく他のエージェントの推論に従ってしまう現象です。こうした背景のもと、研究者らはFinCom（Financial Committee）という統治されたマルチエージェントフレームワークを開発しました。これは「異議申し立てか合意か（Disagree-or-Commit、DoC）」というプロトコルを金融AI委員会に組み込み、構造化された異議申し立てを実現するものです。 FinComの中核をなすのは、スーパーバイザーと呼ばれる中央調整機構と、Research、Quantitative、Riskという3つのReAct対応スペシャリストエージェントです。各エージェントは取得、計算、ストレステストなど役割特有のツールを備えており、協議の過程で他のエージェントの推論に対して明示的に批判するか合意するかの選択を迫られます。この仕組みにより、エージェント間の不同意が単なるノイズではなく、ガバナンスの基本要素として機能するようになります。 FinComは委員会スタイルの金融分析をマルチエージェント相互作用を通じてサポートし、構造化されたレポート生成とインタラクティブな意思決定支援を提供します。評価では、コンセンサス指向のベースラインと比較して、DoCプロトコルは推論精度とリスク認識を大幅に向上させることが確認されました。社内外の複数の評価データセットと最新の金融エージェントベンチマークで検証されたこのアプローチは、金融AI委員会システムの説明責任性、透明性、認識論的堅牢性を改善する軽量で実用的なソリューションとして注目されています。