信託銀行が全社員6,000人に生成AIを開放、月2,000時間超の業務削減

2023年春頃、生成AIという言葉は広く知られていたものの、多くの社員にとってそれが自分の仕事とどう結びつくのか、具体的なイメージが湧かない状態にありました。この事例が出発点に置いたのも、特定業務の非効率を潰すことではなく、まず全社員に可能性を体感してもらい、現場から「こんな改善ができるのではないか」という声を引き出すことでした。

編集部の見立てでは、ここでの本当の困りごとは、解くべき課題が足りなかったことではなく、課題が現場の一人ひとりの手元に散らばったまま、経営や企画の側から見えていなかったことにあります。日々の翻訳や要約に費やされている時間は、担当者にとっては当たり前の作業として処理されるため、改善対象として言語化されにくい。だからこそ、上から用途を定義しに行くのではなく、ツールを先に配って使い道を発見させるという順番が選ばれたのではないでしょうか。

用途を先に決めずに全社員へ配るという設計が、この取り組みの骨格です。通常、AI導入は投資対効果を説明するために対象業務と対象部門を絞り込むところから始まりますが、ここではその順番が反転しています。誰にどの業務で効くかを事前に特定できないなら、判断できる人の数を最大化したほうが早い、という割り切りが働いたと考えられます。結果として、企画職の壁打ちのように当初は想定しにくい使い道まで拾い上がる状態が生まれました。

入口を翻訳と要約という汎用業務に置いたことも、定着を後押ししたはずです。英文の和訳や現地ローカル社員向けの英訳、長文の要約は、部門や職種を問わず今日その場で試せる作業であり、成果の良し悪しをその人自身がすぐ判断できます。この「試して確かめるまでが短い」用途が最初にあったからこそ、コード生成やVBAツールの作成のような、一歩踏み込んだ使い方へ進む人が出てきたのでしょう。

未知のリスクを、導入前に洗い切るのではなく運用しながら潰していく進め方も見逃せません。実際、運用の過程で追加のリスク対応事項が次々と発生していますが、提供元であるAVILENが都度の相談に応じる形でプロジェクトが進んでいます。全社規模で先に配るという判断は、この伴走体制とセットでなければ成立しにくい。リスクの棚卸しを完了条件にしない代わりに、発生時の応答速度を確保するという役割分担が置かれています。

約6,000人の社員のうち、約2,000人がアクティブに利用する規模へ定着しました。社内アンケートの有効回答をもとに算出した業務工数の削減は月平均2,000時間以上で、有効回答が全体の約半数だったことから、実際にはこれを上回る削減が生じていると見られています。今後は金融業界における生成AI活用のトップランナーを目指し、活用推進を続けていく方針です。