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AI活用事例
業種: 金融
金融のAI活用事例
ソニー銀行、勘定系システムの機能開発に生成AIを全面適用
AI活用事例の構造図
活用
対応
確認
適用
効果
拡大
背景
開発資産
課題
アプローチを改善
AI処理
RAG型AIシステム
人の役割
開発・テスト領域
利用
実開発へ適用
成果
開発期間を20%
短縮する目論見
結論
適用範囲を拡大
https://it.impress.co.jp/articles/-/29790
ソニー銀行、勘定系システムの機能開発に生成AIを全面適用
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
AI活用事例の構造図
統合
対応
自動化
連携
判断
調整
応答
軽減
背景
分散した顧客対応
要望
定型業務の自動化
課題
即時対応の判断難
その他
Dynamics 365統合
AI処理
Copilot Studio
人の役割
フローの調整
利用
オムニチャネル対応
利用
FAQ対応と案件更新
成果
作業負荷の軽減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
北國銀行がMicrosoft Fabricでデータ基盤を刷新
AI活用事例の構造図
拡大
移行
移行
移管
削減
軽減
課題
利用者が増えない
課題
提供の長期化
課題
インフラ運用負担
AI処理
Microsoft Fabric
利用
業務部門へ移管
成果
工数40〜60%減
成果
運用負担ほぼゼロ
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26013-the-hokkoku-bank-microsoft-fabric
北國銀行がMicrosoft Fabricでデータ基盤を刷新
京都中央信金がexaBaseロープレ導入、162人が研修
AI活用事例の構造図
導入契機
実現
入力
研修利用
循環
定着
展開
課題
研修機会・
指導人材不足
要望
時間場所を問
わぬ反復練習
人の役割
シナリオ設計
AI処理
exaBaseロープレ
利用
新入職員162人が利用
方針
4ステップ
育成サイクル
結論
既存職員・営
業へ拡大検討
https://it.impress.co.jp/articles/-/29634
京都中央信金がexaBaseロープレ導入、162人が研修
京都銀行がAI不正取引検知モデルを運用開始
AI活用事例の構造図
学習
目的
支援
運用
期待
継続
背景
疑わしい取引実績
要望
対策実効性の向上
人の役割
NTTデータ開発支援
AI処理
不正取引の予測
成果
作業負荷削減期待
成果
モデル運用開始
結論
安心サービス継続
https://aismiley.co.jp/ai_news/kyotobank-ai-fraud-detection/
京都銀行がAI不正取引検知モデルを運用開始
DataRobot顧客の損保、AIで事故映像を分析
AI活用事例の構造図
入力
送信
目的
算定
支援
背景
車載カメラ映像
要望
支払いの円滑化
人の役割
映像アップロード
AI処理
AIエージェント分析
利用
保険金支払い
成果
支払いを円滑化
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/22/news007.html
DataRobot顧客の損保、AIで事故映像を分析
mimidubが示すAI音声詐欺の防御策
AI活用事例の構造図
入力
整備
脅威
悪用
実施
対策
背景
数秒の音声
課題
確認手順の未整備
AI処理
mimidub Zero Shot
人の役割
PTPの防御体制
結論
なりすましリスク
利用
ボイス訓練
https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/2607/27/news029.html
mimidubが示すAI音声詐欺の防御策
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
AI活用事例の構造図
対応
統合
分析
連携
監視
回答
短縮
判断
要望
即時・個別対応
背景
分散した顧客対応
課題
介入優先の判断
AI処理
Copilot Studio
その他
Dynamics 365統合
AI処理
感情分析
利用
FAQ即時応答
成果
対応時間の短縮
利用
介入優先判断
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
AI活用事例の構造図
刷新
解決
対応
連携
移行
軽減
保護
背景
複数ツールの利用
課題
提供遅延と運用負担
制約
高度なデータ保護
AI処理
Microsoft Fabric
その他
Microsoft Sentinel
利用
本番運用開始
成果
運用負担ほぼゼロ
成果
分析対象を拡大
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26013-the-hokkoku-bank-microsoft-fabric
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
Maisart音声分離waketekooのSaaS提供と受賞
AI活用事例の構造図
対応
分離
調整
補完
改善
提供
向上
評価
背景
音声データ活用の増加
課題
モノラル同時発話
制約
顧客データを学習不可
人の役割
情報総研との調整
AI処理
Maisart音声分離
AI処理
擬似データで学習
成果
技術開発賞を受賞
利用
waketekooを提供
成果
認識精度を向上
https://www.mitsubishielectric.co.jp/medigital/brand/articles/case/waketekoo-2607/
Maisart音声分離waketekooのSaaS提供と受賞
あいち銀行、LITRONで融資稟議書作成を効率化
AI活用事例の構造図
対応
自動化
実現
試行
比較
試算
背景
統合後の業務差異
課題
稟議書作成の負担
要望
品質と効率の両立
AI処理
稟議書素案を生成
利用
営業店で試行利用
成果
作成時間と指摘を削減
成果
年間
13,400時間見込み
https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2026/070901
あいち銀行、LITRONで融資稟議書作成を効率化
MUFGのClaude Code AI駆動開発と行内展開
AI活用事例の構造図
対象
入力
制約
体系化
評価
研修
活用
背景
大規模開発
背景
Excel設計書
制約
閉域環境
人の役割
ガイド作成
AI処理
設計書からコード生成
人の役割
成果物を評価
利用
行内研修
利用
内製開発で利用
https://speakerdeck.com/muit/enterprise-ai-driven-development-at-mufg-bank-the-real-story
MUFGのClaude Code AI駆動開発と行内展開