なぜ金融業界はAI導入に待ったなしなのか？【2026年最新】AI Marketでの相談事例、銀行・保険会社・証券の導入事例まとめ

金融（Finance）と技術（Technology）を組み合わせたフィンテックが進むなか、AI（人工知能）の発展によってその動きはさらに加速されています。

AIの活用は、銀行などの金融業界にとって、大きなコスト削減の機会となるだけではありません。顧客にとってもより良いカスタマーサービスを受けられる可能性につながります。

本記事では、金融業界でAI導入が進む背景、AI Marketに寄せられた実際の相談事例、導入メリット、銀行・保険・証券での活用事例を紹介します。

自社でAI活用を検討する際に、どの業務から始めるべきか、どのような技術や開発会社を検討すべきかを判断する材料としてご活用ください。

なお、他業界のAI開発事例について知りたい方は業界別にAI開発事例を紹介！機能上の分類もわかりやすく解説をご覧ください。

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金融業界でAI導入が速まっている理由

金融業界は、現在、いくつかの問題を抱えています。まずはそれらの問題をまとめてみましょう。

顧客離れ

銀行と顧客の付き合い方は昨今、大きな変化を迎えています。野村総合研究所が発表した「日本の金融ビジネス」によると、銀行店舗の利用率は約半数に減少したとのこと。その一方で、ATMを月1回以上利用している人の割合が前回調査（2015年度）から51％アップ、スマートフォン向けバンキングの利用が9%アップするなど、利用者側がより効率的に銀行を利用したいと考えていると思われます。

過去の膨大なデータの処理

銀行のシステムは昔から使っているものが多く、そのことがDX（デジタルトランスフォーメーション）において足かせになっていると経済産業省が発表しています。銀行がさらに生産性を向上するには、ITを活用した新たなシステムにより、過去の膨大なデータを効率的に処理していくことが重要です。

こちらで金融業界でのデータ分析の重要性を詳しく説明しています。

金利の低下

近年は、世界的な金融緩和によって、金利が低い状態が常態化。日本銀行にいたっては、2016年1月からマイナス金利政策を導入し、銀行は現金を持っているほど損をするという事態に陥っています。
このため、金利で儲けるというかつての銀行のやり方が通用せず、ほかの儲けかたを模索したり、生産性を向上するしかなくなっているのです。

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実際にAI Marketにいただいた金融業界のAI活用相談事例

AI Marketには、金融業界における不正検知、与信判断、業務効率化、生成AIのリスク制御を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 建築図面の画像認識による住宅ローンの目的外利用検知
2. 金融業務におけるAIエージェント導入対象業務の整理
3. 生成AI利用時の金融関連コンプライアンス制御

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 建築図面の画像認識による住宅ローンの目的外利用検知

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

建築図面OCR・画像特徴抽出による住宅ローン不正利用スコアリング｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、住宅ローン申し込み時に顧客から提出される建築図面の画像データをもとに、物件が居住用ではなく投資用・事業用などの目的外利用に該当する可能性を検出したいと考えておられました。

住宅ローンは原則として居住用物件を前提としていますが、実際には図面上からは分かりにくい形で賃貸利用や事業利用が想定されるケースがあります。

提出される図面は、コピー機でスキャンされた画像や不動産会社から取得した解像度の低いデータを含むため、図面OCR、間取り認識、部屋種別の抽出、設備数のカウント、図面内テキストの読み取り、画像品質のばらつきへの対応が重要な要件として整理されました。

建築図面から抽出した情報を既存の審査データと組み合わせ、審査品質を高めたいという目的がありました。

② 金融業務におけるAIエージェント導入対象業務の整理

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

金融業務向けAIエージェントの業務分解と対話・審査支援ユースケース設計｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、金融業務におけるAIエージェントの導入可能性を検討しており、営業、審査、督促管理にAIエージェントを適用できるかを整理したい段階でした。

営業部門では、担当者が取引先を訪問した際に、商品説明や質問対応をAIエージェントが支援する構想がありました。商品内容、金利、申込条件、必要書類などを対話形式で説明できるようにすることで、営業担当者の説明品質の標準化や確認漏れの削減が期待されます。

審査部門では、申込内容に対する与信判断、契約確認、本人確認、保留案件の確認などが対象業務として挙げられました。担当者によって判断にばらつきが出やすい領域に対して、AIエージェントが確認観点を提示する仕組みが検討対象となりました。

督促管理では、滞納発生時の架電対応や連絡履歴の整理、次に確認すべき事項の提示が候補となりました。

既に社内情報共有を目的としたRAG構築は別途検討されており、その後の展開としてAIエージェントを位置付けたいという相談内容でした。

③生成AI利用時の金融関連コンプライアンス制御

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：501〜1,000人

生成AIガバナンス・出力検証・AIファイアウォールによる金融コンプライアンス制御｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、生成AIの内製活用を進めるにあたり、金融業界特有の法令・コンプライアンスリスクをどのように制御するかを検討されていました。生成AIを便利な業務支援ツールとして使うだけでなく、利用者の入力内容、AIの回答内容、社外利用時の説明責任まで含めた統制が必要という課題感がありました。

特に課題として挙がっていたのは、アウトプットの制御です。生成AIの回答が一見正しく見える場合でも、金融商品取引法などの個別法令に照らして説明責任を果たしていない可能性があります。

そのため、単にハルシネーションを減らすだけではなく、回答内容が社内ルールや関連法令に反していないかを確認する仕組みが求められていました。

技術面では、プロンプト制御、禁止表現の検知、社内規程との照合、回答根拠の確認、生成AI出力のリスク分類、レビュー履歴の保存などが要件として整理されました。

AI Marketでは、上記のように、金融業界をはじめとする様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIや画像認識、与信モデル、不正検知などの活用領域は広がっていますが、実際の導入では、業務データの整備状況、既存システムとの連携、判断責任の所在、法令・コンプライアンス対応、費用対効果の整理など、人が確認すべき要素も多く存在します。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも金融業務におけるAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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金融業界にAIを導入するメリットは？

金融業界にAIサービスを導入すると、どんなメリットがあるのでしょうか。

関連記事：「金融業界でAIエージェントは使える？機能・主要サービス・企業活用事例・注意点を徹底紹介！」

データ処理の効率化

AIサービスの導入により、これまで人手で時間をかけて行ってきた業務を自動化することができます。これにより、金融業界の企業が支払ってきた年間コストを大きく削減することが可能です。このことは、同時に、消費者が支払う手数料などの低減にもつなげることができるでしょう。

効率化は、AIエージェントによって次の段階へと進化します。単一の定型作業を自動化するだけでなく、AIエージェントは複数のシステムを横断する一連の業務プロセスを自律的に実行します。

例えば、「月次レポートを作成して関係部署に送付する」という目標を与えられたAIエージェントは、以下のような複数のステップからなるタスクを、人間の介入なしに完遂します。

1. 各データベースから必要なデータを自動で収集
2. 定められたフォーマットでレポートを生成
3. 完成したレポートをメーラーを介して関係者リストへ自動的に送付

これにより、個々のデータ処理だけでなく、業務フロー全体が効率化されます。

審査の最適化

企業向けの融資や、カードローンや住宅ローンの審査も人手と時間がかかる業務です。AIサービスにより、審査業務の一部を置き換えられれば、時間のかかる部分はAIに任せ、人間が最後に重要な判定だけ行うといった効率化が可能になります。

AIエージェントは、審査プロセスの大部分を自律的に進行させるオーケストレーター（指揮者）の役割を担います。

具体的には、顧客からのローン申請を受け付けたAIエージェントが以下のような一連のワークフローを自律的に実行します。

1. OCRツールを呼び出して提出書類をデジタル化
2. 社内データベースとAPI連携して顧客の過去の取引履歴を照会
3. 外部の信用情報機関のAPIを叩いて信用スコアを取得
4. 収集した全ての情報を統合・分析して、審査レポートのドラフトと一次的な評価を生成
5. 最終承認者である人間の担当者へレビュー依頼を自動で送る

これにより、人間は断片的な作業から解放され、最も重要な「最終判断」に集中できるようになります。

異常検知による不正行為の予防

クレジットカードやキャッシュカードの不正利用、保険金の不正請求、不正取引、振込詐欺といった不正行為は、金融業界の頭痛の種です。AIサービスによって「疑わしい行動」を検知することで、人間では見つけられなかったような不正が早期に発見できる可能性があります。

AIによる異常検知は、従来の人間による監視では見逃されがちな微細な異常パターンを識別することができます。

さらに、従来のAIが「検知とアラート」に留まっていたのに対し、AIエージェントは検知後の初期対応（インシデントレスポンス）までを自律的に実行します。

横浜銀行が導入したNECのサービスのように、AIが調査対象口座を絞り込むだけでなく、AIエージェントはさらに踏み込みます。不正の疑いがある取引を検知すると、以下の一連の初動対応を自律的に完結させます。

1. リスクレベルに応じて口座やカードを一時的にロック
2. SMSやメールで顧客本人に自動で確認通知
3. 関連する取引ログや顧客情報を収集・整理
4. 人間の不正調査担当者向けにインシデントレポートを自動作成

これにより、被害の拡大を即座に防ぐと同時に、人間の担当者はより詳細な調査と根本原因の分析に専念できるようになります。

関連記事：「AIによる不正検知で精度は上がる？AI Marketのリアルな相談事例、仕組み・導入成功事例・費用の考え方をわかりやすく解説！」

需要の予測

AIが得意とする分野に、過去のデータから未来を予測する、予測分析という分野があります。これを利用することで、顧客が必要とするサービスの種類やその量を事前に予測でき、効率的にプロモーションを打ち出したり、人員配置を行ったりできるでしょう。

雇用の効率化

これまでにも述べてきたとおり、これまで多くの人手を使って時間をかけて行ってきた業務を、AIサービスにより短時間で終わらせることができる可能性があります。これにより、AIサービスにできる業務はAIサービスに任せ、人間にしかできない業務に人的リソースを集中することが可能です。

顧客満足度の向上

AIサービスは対顧客向けサービスにも応用可能です。例えば、顧客からの問い合わせに対して自動的に回答する、AIを利用したチャットボットがあります。金融機関への顧客からの問い合わせは、実はパターン化されており、AIよって大部分が解決可能です。実際、アメリカのある金融機関では、チャットボットを導入したことで、1人の顧客が抱える問題を解決する時間が、従来の47分から4分へと91％も短縮させられました。

新しい働き方の提供

金融業界に働く人の業務には、あまり創造性のない単純作業も多く含まれていました。そのような作業をAIサービスに代替させることで、人間には創造性の高い業務を多く任せることができ、働き甲斐を高めることが可能となるでしょう。

AI Marketでは金融業に強いAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

金融業界でのAI導入事例①銀行

まずは金融業の代表ともいえる、銀行への導入事例です。

AIを活用した稟議書検索システム（京都銀行）

京都銀行では、AIを活用した稟議書検索システムの試行を開始しています。これは、今までは経験に頼っておこなっていた、過去の稟議書等のなかから類似性の高い事例を抽出するものです。短時間かつ高確率で検索できるため、経験の少ない人でも短時間で稟議書の作成が可能となります。さらに、作成文書の自動チェックや、文書作成時の予測入力も行えるとのことです。

AIを活用した顔認証（セブン銀行）

セブン銀行では、世界No.1の精度をほこる顔認証技術を搭載した次世代ATMを開発し、順次導入しています。口座開設や住所変更時に必要となる本人確認を、対面ではなく、AIを活用した顔認証を使ってATMで行えるようになります。
また、ATMごとの現金の需要の予測もAIで行っているとのことです。

AIによる校閲・校正支援（みずほ銀行）

みずほ銀行では、凸版印刷が開発したAIによる校閲・校正支援システムの実証実験を行っています。広告制作物においてこのシステムを活用することにより、作業者の負荷削減やヒューマンエラーの減少などの業務効率化が確認されたとのことです。

ほかにも銀行業界の事例や導入について詳しく知りたい方は、銀行業でのAI活用のメリットや活用方法、海外事例までの記事をご参考ください。

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金融業界でのAI導入事例②保険

銀行だけでなく、保険会社にもAIサービス導入の動きがあります。その事例をご紹介しましょう。

チャットボット自動応答による保険診断（ライフネット生命保険）

ライフネット生命保険では、LINEおよびFacebook Messengerでのチャットボット自動応答による保険診断・見積もりを可能としています。チャットボットによって保険診断・見積もりが可能なため、対面での相談が難しい方や、電話をかけるのに躊躇してしまう方でも気軽に利用することができるでしょう。

ドローンの画像をAIで解析して保険金額を算定（東京海上日動）

東京海上日動火災保険が導入したのは、ドローンで撮影した画像をAIが解析して保険金額の算定を行うサービスです。これまでは、自然災害によって住宅や工場、倉庫で被害が発生すると、保険会社の担当者が現地におもむいて保険金額の算定を行う必要がありました。これを、ドローンによる空撮画像をAIで解析するという手法に置き換えることで、自動的かつ迅速に具体的な損傷状況や損害額を算出することができ、保険金支払いまでの期間を大幅に短縮することが可能です。

車両修理見積をAIで自動点検（三井住友海上）

三井住友海上火災保険では、自動車事故の車両修理見積をAI技術で自動点検するシステムを導入しています。これにより、専門社員による見積書の点検を省略し、迅速に顧客へ保険金を支払うことが可能となります。

ほかにも保険業界の事例や導入について詳しく知りたい方は、保険業界のAI活用事例！活用メリット4つも解説の記事をご参考ください。

金融業界でのAI導入事例③証券

証券会社でも積極的にAIサービスの導入を進めています。これらがその事例です。

コールセンターでの通話内容をAIを使って分析（みずほ証券）

みずほ証券では、音声認識技術によってテキスト化されたコールセンターでの通話内容をAIを使って分析するという取り組みを行っています。これにより、これまでは専門の担当者が通話内容を聞いてモニタリングしていた業務を置き換えることができ、大幅な業務時間の短縮効果が確認されたとのことです。

コールセンターでAIによる音声認識を用いたシステムを導入した事例についてはこちらの記事で特集しています。
コールセンターへのAIシステム導入を今すぐ検討されている方は、コールセンター向けおすすめAIサービスをこちらで紹介していますのでご覧ください。

マーケット情報をチャットボットで提供（三菱UFJモルガン・スタンレー証券）

三菱UFJモルガン・スタンレー証券では、AIを活用した「マーケットAI」を導入しています。これは、マーケット情報をチャット形式で回答するチャットボットで、日本株や米国株、外国為替、指数といったマーケット情報提供や、事務手続きの案内を24時間年中無休で対応できるものです。さらに投資信託など、情報提供の範囲を拡大していく方針となっています。

問い合わせをチャットボットで回答（松井証券）

松井証券でもAIを活用したチャットボットサービスを導入しています。「各種手続き」、「税制・確定申告」、「口座開設」の3つのカテゴリーに関する問い合わせに対してAIが対応しており、カバーできる範囲はさらに拡大していくとのことです。

証券会社でのAI導入事例について、こちらの記事でさらに紹介しています。

金融業界のAI導入についてよくある質問まとめ

AIサービスの導入は避けられない！

ここまでに見てきたように、AIサービスは未来の絵空事ではなく、すでに導入されているものであり、高い実績を上げています。

顧客満足度向上や業務効率化の点で、今後はAIサービスの導入は避けられない時代となるのではないでしょうか。

ただし、金融業務では、AIの精度だけで導入可否を判断することはできません。

利用するデータの品質、既存システムとの連携、担当者による最終判断、法令・社内規程との整合性、監査時に説明できる記録管理まで含めて検討する必要があります。

自社のどの業務にAIを活用できるのか、既存データで検証できるのか、どの開発会社に相談すべきかを判断するには金融業務とAI技術の両方を踏まえた整理が必要です。

AI Marketでは、金融業界でのAI活用を検討する企業に対して、課題のヒアリングから要件整理、適したAI開発会社の選定・紹介まで支援しています。

金融業務でAI導入をご検討中の際は、ぜひご相談ください。