地方銀行が生成AIで融資稟議書の作成時間95%削減、開発期間は約2カ月

融資稟議書は、行員が一件ずつ手作業でまとめる書類でした。中期経営計画では収益力の強化につながる労働生産性の向上が掲げられていた一方、現場ではその書類づくりに多大な時間が費やされていた、というのが出発点です。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとは「書類が多い」という量の話にとどまりません。稟議書は、審査に必要な材料を決まった様式に整えて並べる文書であり、書き手の判断が表れる部分と、既にどこかにある情報を写して埋める部分が混ざります。後者に相当な時間が吸われていたとすれば、行員の目利きが最も要る部分に時間を配分できていなかったことになります。経営計画に掲げた生産性向上が、日々の書類仕事によって足止めされていた構図ではないでしょうか。

日本IBMがすでに実証を終えていた生成AIのアセットをそのまま持ち込む開発方針が、この取り組みの起点にあります。銀行の書類業務に生成AIを当てるとなれば、通常は要件の詰めから作り込むことになりますが、動作の確かめられた部品を土台に据えれば、議論は「何を作るか」ではなく「自行の稟議書にどう合わせるか」へ絞り込まれます。約2カ月という開発期間は、その絞り込みが生んだ結果として説明でき、費用を抑えられた点も同じ判断から派生した効果と考えられます。

アプリケーションは同行向けに新設したクラウド基盤へ載せ、生成AIの処理は外部のAzure OpenAI Serviceから呼び出す。この二層に分けた構成は、銀行が譲れない管理面の要件と、進化の速いAIモデルの利用とを、別々に扱えるようにする設計です。自前で抱え込む範囲を基盤側に限定したことが、短期間での立ち上げと実業務での利用を両立させたのでしょう。

全店へ一斉に広げず、一部の店舗での本番利用から着手した進め方も見逃せません。稟議書の下書きは精度が足りなければ書き直しに戻る性質の作業ですから、限られた範囲で実際の案件に当てながら精度を詰め、サブシステムからのデータ連携を後から整えていく順番には合理性があります。

2024年4月から一部の店舗で本番利用が始まり、これまで行員が手作業で行っていた融資稟議書の作成時間は95%削減されています。今後は全店での運用開始に向けて、アプリケーションの精度向上とサブシステムからのデータ連携が進められ、融資以外の銀行業務へ生成AIの適用を広げる方針も示されています。95%という数字は一部店舗での実績であり、扱う案件の幅が広がる全店展開でも同じ水準を保てるかどうかは、これからの精度向上にかかっている部分と言えます。