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！

近年、金融業界では人手不足や厳格なリスク管理、多様化する顧客ニーズへの対応など直面する課題は複雑さを増しています。

そのような課題の解決策として注目されるのがAIエージェントです。しかし、チャットボットやLLMと何が違うのか、自社の金融業務にどう活かせるのか、具体的なイメージが湧かないと感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、金融業界に特化し、AIエージェントがなぜ業務効率化や顧客体験向上、リスク管理の切り札となり得るのかを解説します。具体的なサービス事例や導入メリット、そして失敗しないための注意点までわかる記事となっています。

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金融業界でAIエージェントは使える？

金融業界は定型業務とデータ量の多さから、AIエージェントとの相性が良い分野といえます。

関連記事：「なぜ金融業界はAI導入に待ったなしなのか？」

データの豊富さ

金融業界は、デジタルトランスフォーメーション（DX）が叫ばれる以前から、本質的に「データ」を扱う産業でした。AIエージェントにとって、以下のような豊富で多様なデータは、その知性を最大限に引き出すための不可欠な「燃料」となります。

従来の分析ツールでは、これらのデータを個別に分析するのが精一杯でした。しかし、AIエージェントは、自律的に複数のデータソースにアクセスし、それらを統合・解釈して、人間では見つけられなかった相関関係やインサイトを導き出します。

例えば、「ある地域のSNSで特定のキーワード（例：’転職’, ‘ボーナス’）が増加」し、「該当地域の特定ECサイトでの高額商品決済が増加」していることを検知したエージェントが、「該当地域の顧客層向けに、短期の資産運用商品を提案するキャンペーンを企画し、担当者にドラフトを提示する」といった複数のデータを横断したアクションが可能になるのです。

定型プロセスが多い

金融機関の業務、特にミドルオフィスやバックオフィスには、厳格なルールに基づいて行われる定型業務が数多く存在します。これらは従来、RPA（Robotic Process Automation）による自動化が進められてきましたが、限界がありました。

RPAは、あくまで「決められた手順を画面上で模倣する」ツールです。複数のシステムをまたがる複雑な業務や、例外的な事象が発生した場合の判断ができませんでした。

例えば、申請書類に不備があった場合、RPAは処理を停止させることしかできません。

一方、AIエージェントは、LLM（大規模言語モデル）の持つ言語理解能力と判断能力により、この壁を突破します。 融資審査プロセスを例に見てみましょう。

1. 顧客がWebフォームから入力した申請内容をAIエージェントが受け取ります。
2. 提出された本人確認書類や収入証明書のPDFを読み取り（OCR）、内容に不備がないか、申請内容と一致するかを自動で検証します。
   もし不備があれば、どの部分がどう間違っているかを具体的に記述したメールを顧客に自動で送信し、修正を促します。
3. 社内の顧客データベース（過去の取引履歴など）や、外部の信用情報機関のAPIを自動で呼び出し、必要な情報を収集・評価します。
4. 収集した全情報を基に、社内規定のフォーマットに従った審査レポートのドラフトを生成します。
5. 生成したレポートを添付して、人間の審査担当者にレビューを依頼します。

このように、複数のシステム（OCR、社内DB、外部API、メールシステム）を横断し、状況に応じた判断を挟みながら、一連のワークフローを自律的に遂行できるのがRPAとの決定的な違いです。

高度なパーソナライゼーションへの要求

低金利が続き、金融商品の同質化が進む現代において、顧客体験の質が競争優位性を左右します。顧客はもはや、画一的なサービスではなく、「自分のためだけ」のサービスを求めています。

これまでの金融機関のパーソナライゼーションは、「30代男性、年収800万円」といった大まかなセグメントに分け、それぞれに合った商品をレコメンドする「マス・カスタマイゼーション」の域を出ませんでした。

しかし、AIエージェントは、顧客一人ひとりを「セグメント」ではなく「個」として捉え、リアルタイムの状況変化に対応したアドバイスを提供します。

例えば、顧客のクレジットカード利用履歴から「ベビー用品の購入が増えている」ことを検知し、「学資保険や家族向け信託商品を検討しませんか？」と最適なタイミングで情報提供を行えます。

リスク管理の重要性が高い

金融業界は、常に様々なリスク（市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスクなど）に晒されており、その管理は経営の根幹です。規制も年々複雑化しており、コンプライアンス遵守のコストは増大し続けています。

さらに、不正取引の手口は巧妙化し、市場の変動はますます速くなっています。24時間365日、世界中から流れ込む膨大な取引データやニュースを人間のチームだけで完璧に監視することは物理的に不可能です。

AIエージェントは、人間にはない圧倒的な処理速度とパターン認識能力でリスク管理を新たな次元へと引き上げます。

個々の取引の正当性を判断するだけでなく、複数の口座をまたいだ、時間差のある巧妙なマネーロンダリングのネットワークパターンなどを検知し、当局への報告書（SAR）の作成までを自動化します。

さらに、企業のシステムログを常に監視し、異常なアクセスパターンや未知のマルウェアの挙動を検知します。即座に該当アカウントを隔離し、セキュリティ担当者に警告を発するといった自律的な防御（Autonomous Defense）を行います。

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金融業界向けAIエージェントの主な機能

AIエージェントはさまざまな機能を持ち、金融業界における顧客対応から内部事務処理まで幅広く自動化を支援します。以下では、代表的な機能を紹介します。

顧客対応の自動化

AIエージェントは、金融機関に寄せられる問い合わせを自律的に処理できます。以下が、顧客対応に関する主な機能です。

• 高度なチャットボット連携
• パーソナライズ提案エージェント
• 24時間自律対応

チャットボットとして活用することで、単純な残高照会や入出金確認だけでなく、顧客の過去の取引履歴や属性データと連動し、より的確な回答や手続き案内を自律的に実行可能です。また、投資・保険・ローンなどの商品選びにおいて、年齢や収入、ライフイベントに加え、市場動向や過去の類似顧客データをもとに最適なプランを提示できます。

例えば、「住宅ローンの返済計画を相談したい」という問い合わせに対しては、顧客の収入データや過去の取引履歴をもとに複数の返済プランを瞬時に提示します。担当者は対応前に顧客の状況を整理でき、効率的かつスムーズに提案できます。

ただし、複雑な資産運用の相談や信頼関係を重視する面談などは人が対応すべき領域です。AIエージェントと人の役割分担を明確にすることで、効率と信頼性の両立が実現します。

事務作業の自動化

AIエージェントは、金融機関における膨大な書類処理や審査業務などの事務処理を自律的に処理し、効率化と精度向上を実現します。

具体的には、以下のような自動化が可能です。

• 口座開設・本人確認
• ローン審査・与信管理
• 金融レポート作成

従来のRPAでも、定型的でルール化された事務作業であれば正確に実行することが可能です。しかし、想定外のデータや非構造化情報への対応には限界があります。

対してAIエージェントは、自然言語処理や機械学習を組み合わせることで、柔軟に状況を判断し、自律的に次の行動を選択できます。

例えば、OCRで読み取った書類に不備があった場合でも、自動で修正候補の提示を行うなど、より高度で臨機応変な対応が可能です。また、顧客の取引履歴や信用スコアをリアルタイムに分析し、従来は数日かかっていた審査を短時間で完了できます。

リスク・コンプライアンス機能

AIエージェントは膨大な取引データをリアルタイムで分析し、不正や規制違反の兆候を即座に検知できます。従来のシステムでは対応が難しかった、非構造化データや複雑な取引パターンにも柔軟に対応できる点が強みです。

以下が、具体的な機能です。

• 不正取引検知
• 規制チェック
• 監査支援

顧客の送金履歴や取引パターンをリアルタイムで監視し、マネーロンダリングや不正送金の疑いがある行動を即座に検知できます。異常時は自動的にアラートします。

また、最新の金融庁のガイドラインや国際規制に基づき、取引の適合性を自動的に確認です。そして、内部監査に必要なログや取引データなどを自動で収集し、監査レポートを生成します。

規制違反のリスクを低減するとともに、担当者が本来注力すべき分析や判断業務に集中できる環境が整います。

データ分析機能

金融業界では、市場の変動や顧客の行動をいかに的確に捉えるかが重要です。AIエージェントは高度なデータ分析機能を備え、投資判断や顧客提案に直結するインサイトを提供します。

具体的には、以下のような分析が可能です。

従来のデータ分析ツールは過去の実績や定型レポートに依存するのに対し、AIエージェントはリアルタイム処理と予測分析に強みを持ち、動的かつ先読みした意思決定が可能です。

営業・マーケティング支援

AIエージェントを導入すると、経験豊富な担当者の勘や人脈に頼る体制から脱却でき、顧客理解をより深めつつ提案の効率化を実現できます。

以下が、営業・マーケティング支援の主な機能です。

従来の営業・マーケティング支援ツールはデータの蓄積や可視化にとどまるのに対し、AIエージェントは自律的に分析・提案・改善までを担える点が大きな違いです。AIエージェントの活用により、営業活動の再現性とスピードを同時に高められます。

金融機関がAIエージェントを活用するメリット

AIエージェントの導入は、金融機関にとって大きなメリットをもたらします。以下では、主なメリットを紹介します。

顧客体験の向上

金融サービスにおいては、顧客が「必要なときに、正確で分かりやすい対応を受けられるか」が満足度を左右します。その点、AIエージェントを導入すると、問い合わせや手続きを自律的に処理でき、顧客は待ち時間なくスムーズにサービスを利用できます。

例えば、振込手続きなどの日常的な問い合わせに即時対応し、投資相談では顧客の属性やライフイベントを考慮したパーソナライズドな提案が可能です。

また、AIエージェントが過去の取引履歴やチャットログを学習して個々の顧客に最適な回答を返すことで、担当者の経験・スキルに依存しない均質なサービス提供が実現できます。

AIエージェントにより一貫した高品質な対応を実現でき、顧客体験を高め、金融機関への信頼感やロイヤルティの向上につながります。

業務効率化

金融機関では、書類審査や規制対応、顧客対応など膨大な事務作業が日常的に発生します。AIエージェントを導入することで定型業務を自律的に処理でき、担当者は戦略的な業務に集中できるようになります。

例えば、口座開設時の本人確認をOCRとAIエージェントで自動化すれば、不正リスクを低減しながら手続き時間を短縮可能です。また、ローン審査や金融レポートの作成もAIが自動で行うため、人手に比べてスピードと精度を両立できます。

結果としてAIエージェントは組織全体の業務工数を削減し、業務効率化を実現します。

リスク管理の強化

金融機関にとって、コンプライアンス違反や不正取引の見逃しは致命的なリスクです。

その点、AIエージェントは従来の人手やシステムでは難しかった非構造化データの分析や複雑なリスクパターン検出まで担えます。

例えば、膨大な取引データをリアルタイムで監視し、異常な送金や不自然な取引パターンを即座に検知できます。また、金融庁ガイドラインや国際規制に基づき自動的にチェックし、規制対応の確実性を高めると同時に報告業務の効率化も実現します。

結果として、AIエージェントの導入によってリスクマネジメント体制全体の強化につながります。

データ活用による高度な意思決定

金融機関では市場動向や顧客行動を的確に把握し、迅速に意思決定を行うことが求められます。AIエージェントは膨大な金融データをリアルタイムで解析し、過去の実績や外部環境を踏まえた精度の高い予測や提案を自律的に行います。

例えば、市場の変動データと顧客ポートフォリオを照合し、投資リスクを可視化したうえで最適な対応策を提示します。また、販売実績や顧客属性を分析し、将来的な需要やリスクシナリオをシミュレーションすることも可能です。

AIエージェントの導入により、勘や経験に頼らないデータドリブンな経営判断が実現し、戦略立案や商品企画などの意思決定スピードと正確性を高められます。

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金融業界向けAIエージェントサービス例

近年、金融機関向けに実用的なAIエージェントサービスが提供され始めています。以下では、金融業界向けの主なサービスを紹介します。

Salesforce Agentforce for Financial Services

株式会社セールスフォース・ジャパンのAgentforce for Financial Services は、金融業界向けにAIエージェントを事前構築されたテンプレートとして提供しているサービスです。

コード不要で自社環境に合わせて柔軟にカスタマイズでき、ミーティング準備からサービス対応、ローン案内まで、顧客接点とバックオフィス業務を一貫して支援できるのが特徴です。

以下が主に提供されるAIエージェントのテンプレートです。

Agentforceの導入により、金融業務の複雑さと規制要件に対応しつつ、効率化・顧客体験の向上・リスク管理を同時に実現できます。

追加の人員を確保せずとも業務を拡張できるため、銀行・証券・保険など幅広い金融機関での導入が期待されています。

エージェンティックソリューション

ムーディーズ社のAgentic Solutionsは、同社が持つ膨大な金融データとコンテンツ基盤を活用し、AIエージェントによって以下の高付加価値業務を自動化・最適化するサービスです。

特に、信用リスク評価やKYCといった規制対応領域を効率化し、営業・マーケティングそれぞれの成長戦略に直結する点が特徴です。

FinRobot

AI4Financeファウンデーションが提供するFoundationFinRobotは、多様なAI技術を統合した包括的なソリューションを提供する金融業特化のAIエージェントプラットフォームです。

以下がFinRobotの構成要素です。

• 金融AIエージェントレイヤー：金融思考連鎖（CoT）による論理的分析と意思決定の高度化
• 金融LLMアルゴリズムレイヤー：金融ドメイン特化型LLMによる市場分析最適化
• LLMOps・DataOpsレイヤー：最適なLLMを選択・運用するマルチソース統合戦略
• マルチソースLLM基盤レイヤー：汎用・専門LLMを自在に組み合わせるプラグアンドプレイ基盤

例えば、金融アナリストエージェントによる株式調査レポートの自動生成では、10-Kレポートや市場データ、財務諸表を収集・解析して会社概要からリスク評価までを一貫分析してくれます。そして、自動的にPDFレポートとして出力します。

品質保証まで含めたプロセスが自動化されているため、担当者は高度な分析や意思決定に集中できます。

FinRobotを活用することで、リスク管理や投資判断の精度向上を実現し、データドリブンな業務運営の強化が可能です。

金融業界のAIエージェント活用事例

本章では、金融業界におけるAIエージェントの導入例をいくつか紹介します。

迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供を期待（三菱UFJ銀行）

三菱UFJ銀行は、株式会社セールスフォース・ジャパンの自律型AIエージェント「Agentforce for Financial Services」を採用しました。三菱UFJ銀行のCRM基盤である「Financial Services Cloud（FSC）」にネイティブに統合され、顧客データや営業履歴を瞬時に活用できる点が採用理由となりました。

金融業界に特化した200種類以上のアクションを備えたAIエージェントが搭載されており、フロント業務の効率化と顧客エンゲージメントの質向上を実現します。

具体的な導入効果として、面談前の顧客インサイト提示や面談中のフォロー、面談後の営業担当者向けフォローアップなど、営業担当者とAIの協働により、従来よりもスピーディかつ付加価値の高いサービス提供が期待されています。

関連記事：「銀行業でのAI導入事例6選・メリット・デメリット徹底解説！」

オペレーターのメール対応工数を月間52時間削減（大和証券）

大和証券株式会社のコンタクトセンターでは、証券業務特有の複雑な事務手続きやNISA関連の問い合わせ急増による業務の複雑化が課題となっていました。特にメール対応では「定型文活用が個人管理に依存して属人化が進行」「ナレッジが分散し対応品質にばらつきが発生」といった問題が顕在化していました。

こうした課題を解決するため、カラクリ株式会社が開発したAIエージェントツール「KARAKURI assist」を導入しました。

例えば、顧客の質問パターンの分析をもとに対応するタグ付けを実施した結果、検索ヒット率が向上し、必要な回答テンプレートへの迅速なアクセスが実現しました。

同時に、定型文の登録を誰でも自由に登録できるようにし、現場オペレーターの実践知を集約した現場が使えるナレッジベースを構築しました。

実際に、2025年1月には全メール件数の約3割で定型文が活用され、対応時間は1件あたり平均約6分50秒短縮しています。結果として、1カ月間で合計52時間もの業務削減効果を達成しました。

関連記事：「証券会社のAI活用事例！AIが必要な理由とは？株価予想・自動売買で潜在顧客獲得」

営業部門の提案書作成プロセスを効率化（大和総研）

大和総研は、AIエージェントプラットフォームに自社開発のDataiku（データイク）を採用し、営業部門で提案支援するAIエージェントを構築しています。Dataikuは、データ接続から加工・可視化、機械学習モデルの構築や運用監視までを一元管理できるプラットフォームです。

顧客からの提案依頼書の受領後に行う、要件整理から過去の提案書や文献を参考にした提案書作成・レビュー、提案する流れにAIエージェントを活用しています。

金融機関がAIエージェントを活用する際の注意点

AIエージェントを導入する際には、いくつか注意点があります。特に金融機関は高いセキュリティ基準と複雑なシステム構造を抱えているため、慎重な検討が欠かせません。以下では主な注意点を紹介します。

ツールの見極め

AIエージェントを選定する際は、便利な機能があるかだけではなく、既存のシステムとの親和性や金融業特有の規制への適合性を見極めることが重要です。

特に考慮が必要なポイントは、以下のとおりです。

• レガシーシステムとの統合
• セキュリティ・コンプライアンスの担保
• カスタマイズ性と拡張性

中でも、長年運用している銀行システムや決済システムと統合できるかが、AIエージェント導入の成否を分けるもっとも重要な選定ポイントです。

金融機関の基幹系システムは、膨大な顧客データや取引情報を抱えています。既存のシステムにアクセスできないと、AIエージェントは部分的な業務しか担えず、真の効率化や顧客体験の向上につながりません。

また、暗号化やアクセス制御、監査ログ取得などの機能実装があるか、個人情報保護法や金融庁ガイドライン、FATF基準などの規制に準拠しているかも重要です。

そのため、表面的な機能の多さよりも、自社システムと安全かつ確実に統合できるかを最優先で確認しましょう。

説明可能性の確保

金融業務では、AIエージェントが下した判断の根拠を明確に説明できることが求められます。例えば、融資可否や不正取引の検知において、結論に至った理由を示せないと規制当局や内部監査に対応できず、重大なリスクにつながります。

そのため、AIエージェントの導入にあたっては、以下のような対策が必要です。

• 説明可能なAIモデルの採用：特徴量や判断プロセスを可視化できるXAI（説明可能なAI）の導入
• 判断根拠のログ記録：各判断に用いたデータやアルゴリズムの処理結果を自動的に保存し、後から検証できる仕組みを整備
• 人とAIエージェントのハイブリッドな運用体制の設置

特に金融機関では、人とAIの役割を明確に分担し、適切に補完し合うハイブリッドな体制を整えることが重要です。例えば、定型的な問い合わせ対応やデータ処理はAIに任せつつ、顧客との信頼関係構築や最終的な融資判断は人が担うなど役割を分担しましょう。

AIエージェントが出した結果をそのまま採用するのではなく、人間が妥当性を検証する「ダブルチェック体制」を組み込むことでAIエージェントの精度と信頼性を両立できます。

学習データの整備

AIエージェントの精度は、学習に用いるデータの質に大きく左右されます。誤った情報や偏ったデータで学習した場合、結果にバイアスが生じて誤った判断を下すリスクがあります。

そのため、正確かつ最新のデータを常にそろえることが不可欠です。取引履歴や市場データの更新はもちろん、顧客との会話記録やヒアリング内容などの非構造データの整備も必要です。

学習データを一元的に管理・クレンジングする体制を整えてはじめて、AIエージェントが信頼できる成果を出せるようになります。

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金融業界のAIエージェント活用についてよくある質問まとめ

まとめ

AIエージェントは、金融業界において業務効率化や顧客体験の向上、リスク管理の高度化を実現する強力なツールです。日常的な問い合わせ対応から融資審査、不正取引の検知、マーケティング支援まで幅広く活用でき、金融機関の競争力を強化します。

一方で、導入を成功させるにはツールの見極めが重要です。特にレガシーシステムとの統合を軽視すると、全体最適が進まず、リスクが増大する可能性もあります。

AIエージェントを正しく選定・運用することで、効率化と信頼性を両立させつつ、より高度なサービスを顧客へ提供できるようになります。

自社の既存システム構成に合わせた最適なAIエージェントの選定は、お気軽に当社までご相談ください。