金融・保険のAI活用事例

【成果】 全社員約6,000人のうち、約2,000人がアクティブに利用する規模へと定着しました。社内アンケートの有効回答を基に算出した結果、月平均で2,000時間以上の業務工数削減を実現しています。有効回答数が全体の約半数であったことから、実態としてはさらに大きな削減効果が出ていると推測されます。 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、さらなる活用推進を図っていく方針です。

【成果】 検証の結果、コールセンター業務においては、一定の条件下であればAIが顧客のニーズに適切に応えられることが確認されました。AIがオペレーターの補完的な役割を担うことで、業務全体の効率化が期待できるという手応えを得ています。また、事務本部のマクロ業務では、AIが高い精度でタスクを遂行できる場面と、人間による最終確認が不可欠なケースが明確に切り分けられ、AIと人の効果的な役割分担を設計できるようになりました。 全社的な成果として、AIを業務に取り入れることに対する心理的ハードルが大きく下がっています。プロジェクト参加者が各部署に知見を持ち帰ったことで、周囲のメンバーからも「この業務に取り入れてみてはどうか」といった自発的なアイデアが生まれるなど、AIを業務の一部として受け入れる文化が着実に醸成されつつあります。

【成果】 北國銀行では、「PKSHA AI Helpdesk」の導入により、質問側は回答待ち時間が減り、回答側も効率的に対応できるようになったことで、双方の業務効率化を実現しました。 顧客の目の前で電話問い合わせをするケースが減少し、回答までの時間を事前に案内できるようになったため、より安心感のある接客が可能になっています。 また、共通の管理画面による運用でナレッジ共有が進み、他部門との連携もスムーズになりました。質問の仕方に関する研修を通じて社員のリテラシーも向上しており、自己解決率の高い運用が定着しつつあります。

【成果】 本実証実験を通じて、オペレーターが通話後に行う記録作業等の後処理時間を35%削減することを目指しています。 これにより、高い電話応答率を維持し、顧客満足度の向上に貢献することが期待されます。また、相関分析の結果を活用することで、応対品質の数値化や可視化による評価の自動化が可能となり、管理者による品質チェックの工数削減と、データに基づく効果的なオペレーター指導が実現できる見込みです。 今後は検証結果を踏まえて実業務への導入を進めるとともに、お客さま満足度を予測するモデルの構築など、生成AIの利用範囲をさらに拡大していく予定です。

【成果】 次世代営業端末の導入により、対面・非対面を問わず、顧客一人ひとりに最適化されたコンサルティングセールスが可能になりました。 オンライン面談機能により、遠方の家族が同席する契約手続きなど、多様なライフスタイルに合わせた柔軟な対応が実現しています。また、パーソナライズされた動画提案書の活用により、顧客は自身の空き時間に自分のペースで保険プランを検討できるようになりました。 AIによるプラン設計とわかりやすい画面表示の組み合わせにより、営業担当者の提案業務が高度化され、よりスムーズで説得力のある顧客コミュニケーションが期待されています。

【成果】 システムの導入により、議事録作成にかかる時間や、録音データをアップロードする手間が大幅に削減され、業務効率化を実現しています。 AIによって一字一句漏らさずテキスト化されるため、議事録の正確性が飛躍的に向上し、関係者からの修正依頼も減少しました。結果として、議事録作成にかかる時間を約3割削減するという具体的な成果を生み出しています。 当初は限定的な部署での利用からスタートしましたが、その利便性の高さが社内で口コミとして広がり、現在では25部署以上へと利用が拡大しています。現場からは「バージョンアップのたびに利便性が高まっている」との声も寄せられており、今後もさらなる活用範囲の拡大が見込まれています。

【成果】 大和総研が提供する独自の「意味チャンク」技術により、90%超という高い回答精度を実現しました。三菱UFJニコスでは、2025年2月の全社リリース後、継続的に月間30〜40%の利用率を維持しており、3カ月で約35,000回の検索が行われています。これにより、同社の従業員がこれまで何十分もかけて探していた情報が短時間で見つかるようになったほか、部署間の問い合わせのたらい回しも解消されるなど、大幅な業務効率化を達成しました。 AIに興味がある一部の社員にとどまらず、全社員が情報検索性の向上というメリットを享受しており、組織全体の競争力向上に寄与していると評価されています。三菱UFJニコスは今後、対象業務やユースケースを広げてデータ量を増やすとともに、検索後の情報整理や入力作業といった後続工程の支援にも機能を拡張していく展望を描いています。

【成果】 約300人を対象としたパイロット導入の検証結果として、参加社員一人あたり年間170時間の業務削減効果が見込めることが確認されました。この確かな成果を受け、全社員への本格導入が開始されています。 今後は、AIに任せられる対応を自動化することで、オペレーターがより複雑な対応や顧客体験の向上に専念できる体制が構築される予定です。最終的には、2027年度末までに累計300万時間の業務削減を目指し、全社的なイノベーションの創出が期待されています。

【成果】 実証実験の結果、86%という高い検索精度を達成し、行員の9割が導入を希望するなど、現場から高い評価を得ています。本導入により、年間8,000時間の対応工数削減が見込まれています。 さらに、本部におけるFAQ作成やメンテナンスの作業負担が大幅に軽減されるとともに、営業店で働く行員の規程検索時間が短縮されるといった副次的な効果も期待されています。今後は、対象となる規程やマニュアルの範囲を段階的に拡大していく予定です。

【成果】 株式会社ジャルカード特約店の特定商品について、AIバーチャル顧客同士の会話から導き出されたターゲットに対してダイレクトメールを送付しました。 その結果、従来のターゲット設定による施策と比較して、購買率が3.0％向上するという明確な効果が確認されました。 今後は、さらなる実証実験を繰り返し、マーケティング領域における生成AI活用の可能性を検証していく予定です。異業種事業者との提携における商品・サービス利用促進の本格展開に向けたビジネス検討も視野に入れています。

【成果】 AIエージェントの導入により、データの有効活用が進み、提案品質の向上や業務効率の飛躍的な改善が見込まれています。 営業現場で必要な顧客情報に瞬時にアクセスできる体制が整備され、これまで以上に迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供が可能になると期待されています。 今後は、行内でのAIエージェントの活用範囲を段階的に拡大し、FSC上で実行する業務領域の拡充を進めることで、現場の営業力強化と顧客満足度のさらなる向上を目指す方針です。

【成果】 購買データを活用したターゲティング広告の配信により、顧客獲得単価（CPA）を従来の2分の1に削減することに成功しました。 また、従来は審査が通らなかった顧客に対しても、購買データを加味することでサービスを提供できる可能性が広がっています。今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を推進していく方針です。さらに、金融とリテールのデータを掛け合わせた新規ビジネスの創出も目指しています。

【成果】 開発された「投資相談AIアバター」は、2024年1月に開催された「楽天証券 新春講演会2024」にて来場者に初披露され、新たなAI体験として提供されました。NVIDIA ACEを活用した会話型相互コミュニケーションが可能なAIアバターサービスの個人向け開発は、日本初の取り組みとなります。 今後は顧客への正式提供を目指しており、投資に関する疑問をアバターを通じて直感的に解決できる環境の構築が進められています。

【成果】 導入後、新入社員やキャリア入行者がわずか数週間で顧客対応の基礎力を習得するなど、短期間での即戦力化に成功しています。また、実在の顧客応対事例を教材化することで、研修の効果が契約率や提案数といった実際の営業成果に直結するようになりました。さらに、AIによる客観的なフィードバックと反復練習の仕組みにより、現場に自己学習の習慣が自然と根付いています。 運用面においても、AIの自動生成機能により研修準備にかかるコストを70〜90％以上削減し、外部講師への依頼も不要となりました。利用回数が増えるほど1回あたりの教育コストが下がり、投資対効果（ROI）の劇的な向上を実現しています。

【成果】 AIエージェントの導入により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間を従来比で30％削減することに成功しました。報告業務の負担が軽減されたことで、顧客との対話やきめ細やかな対応に、より多くの時間を割けるようになっています。 今後は、営業部門だけでなく、本社や事務職員を含めた全職員への展開を視野に入れています。ヘルスケアや法務、教育といった専門領域に対しても、特化型の生成AIを順次開発していく予定であり、全社的な業務変革をさらに加速させていく方針です。