りそなの実務で実証済みのAIをツール化、静岡銀行が住宅ローン提案先を予測

りそなグループの実務ですでに活用効果が実証されたAIモデルを、そのままソフトウェアに搭載するという設計が、この取り組みの中核にあります。AI活用でつまずきやすいのは、作ってみたモデルが期待した精度に届くかどうかが、動かしてみるまで分からないところです。実務で回してきたモデルを持ち込む形にすれば、その不確実性は提供する側があらかじめ引き受けたことになり、受け取る側は精度を確かめる工程を飛ばして使い始められます。導入の判断を「効果が出るかどうか」から「自社の業務に合うかどうか」へ寄せられた点が効いていると読めます。

複雑な設定や開発を不要にし、必要なデータを読み込ませるだけで予測が返る形に入り口を絞り込んだことも、実装のハードルを下げる方向に働いています。何でもできる汎用の分析基盤として作れば応用範囲は広がりますが、そのぶん学習や設定の設計を利用側が背負うことになります。用途を住宅ローンや積立投資信託といった商品のニーズ予測に限定した判断は、使い始めるまでの距離を短くする側にはっきり振れた選択でした。

出力を、顧客ごとのニーズの高さを表すスコアという形にそろえた点も見逃せません。予測結果を順位づけできる数値で返せば、営業担当者は「今日はどの顧客から連絡するか」という日々の判断にそのまま接続できます。分析の成果物を現場の行動へ変換する部分はAI活用が空回りしやすい難所であり、そこを出力形式の設計で埋めにいったやり方と言えます。