「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業のDX担当者が、同じ悩みを抱えています。華々しい成功事例を見聞きするたび、自社の状況とのギャップにため息をつくこともあるでしょう。しかし、成功企業は決して特別な魔法を使ったわけではありません。彼らは、自社の業務に深く根差した「見過ごされがちな課題」に真摯に向き合い、その解決策としてAIというツールを戦略的に選択したのです。今回ご紹介するのは、地方銀行である宮崎銀行が、行員の大きな負担となっていた融資稟議書の作成業務をAIで劇的に効率化した事例です。この物語は、あなたの会社の明日を変えるかもしれない、リアルなヒントに満ちています。
宮崎銀行がAIで乗り越えた壁
導入前の課題：膨大な稟議書作成に忙殺される日々
融資は銀行の根幹をなす業務ですが、その裏側では、行員たちが膨大な事務作業に追われていました。特に大きな負担となっていたのが「融資稟議書」の作成です。一件の融資を実行するためには、顧客の財務状況、事業計画、市場環境、担保評価など、多岐にわたる情報を収集・分析し、論理的で説得力のある稟議書としてまとめる必要があります。この作業は、高い専門知識と経験が求められるだけでなく、単純に多大な時間を要するものでした。
ある若手行員は、日中は顧客訪問や相談対応に奔走し、支店に戻ってから深夜まで稟議書作成に追われるのが日常でした。何度も書き直しては、ベテランの上司から「この分析の根拠はどこにある？」「将来性の見通しが甘い」と厳しい指摘を受け、頭を抱える日々。ベテラン行員であれば、長年の経験から勘所を押さえた質の高い稟議書を比較的短時間で作成できますが、そのノウハウは個人の頭の中にあり、組織として共有・継承されにくい「暗黙知」となっていました。結果として、稟議書の品質は担当者によってバラつきが生じ、承認プロセスが滞る原因にもなっていました。何より、本来最も時間を割くべきである「顧客との対話」や「事業の将来を共に考えるコンサルティング」といった付加価値の高い業務の時間が、この社内向け文書作成業務によって圧迫されていたのです。これは、宮崎銀行にとって見過ごすことのできない、深刻な経営課題でした。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
この根深い課題に対し、宮崎銀行のDX推進チームが着目したのがAIの活用でした。しかし、彼らは既成のAIツールを闇雲に導入しようとはしませんでした。まず行ったのは、現場の行員への徹底的なヒアリングと業務プロセスの可視化です。そして、稟議書作成業務のボトルネックが、情報の収集・整理と、それを基にした文章のドラフト作成にあることを突き止めました。
次に彼らが注目したのは、行内に蓄積された膨大な「過去のデータ」でした。特に、これまでに承認されてきた質の高い融資稟議書は、ベテラン行員の知見が詰まった「組織の宝」です。このデータを教師データとしてAIに学習させることで、稟議書作成を支援する独自のシステムを開発できるのではないかと考えました。
プロジェクトは、スモールスタートで始まりました。まずは特定の部署を対象に、AIが関連情報をデータベースから収集・整理し、稟議書のドラフトを自動生成するプロトタイプを開発。現場の行員に実際に使ってもらい、「この表現はもっと具体的でないと伝わらない」「この分析視点が抜けている」といったフィードバックを収集しました。その声を反映してAIモデルの改善を繰り返す、アジャイルな開発プロセスを採用したのです。重要なのは、AIに最終判断を委ねるのではなく、あくまで人間の「優秀なアシスタント」として位置づけたこと。AIが作成したドラフトをたたき台に、行員が最終的な分析や考察を加え、顧客に合わせた微調整を行う。この「AIと人間の協業」モデルを前提にシステムを設計したことが、現場のスムーズな受け入れに繋がりました。
驚きの成果：95%の時間削減と、創出された新たな価値
AI導入がもたらした成果は、関係者の想像を遥かに超えるものでした。これまで一件あたり何時間もかかっていた稟議書の作成時間が、実に95%も削減されたのです。これは単なる数字上のインパクトに留まりませんでした。行員は、これまで稟議書作成に費やしていた膨大な時間から解放され、新たな価値を創出する活動にエネルギーを注げるようになったのです。
例えば、顧客訪問の頻度を増やし、より深いコミュニケーションを取れるようになりました。事務的な手続きの話だけでなく、顧客の事業の悩みや将来の展望についてじっくりと耳を傾け、付加価値の高い金融ソリューションを提案する。そんな「伴走者」としての役割を、より高いレベルで果たせるようになったのです。これは顧客満足度の向上に直結し、銀行としての競争力を大きく高める結果となりました。
さらに、副次的な効果として、人材育成の側面でも大きな変化が生まれました。若手行員は、AIが生成する質の高い稟議書のドラフトを見ることで、優れた文章構成や分析の切り口を効率的に学べるようになりました。これは、まるで優秀な先輩が常に隣で指導してくれるようなもので、OJT（On-the-Job Training）の効果を飛躍的に高めたのです。ベテランの「暗黙知」がAIを通じて「形式知」へと転換され、組織全体のスキルレベルの底上げに貢献しました。AIは業務を効率化しただけでなく、行員の働きがいを高め、組織を強くする原動力となったのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- ポイント1：課題の的を絞る
AI導入を成功させる最初の鍵は、「何でもできる魔法の杖」として期待するのではなく、解決すべき具体的な課題を一つに絞り込むことです。宮崎銀行は「稟議書作成の時間短縮」という明確な目標を設定しました。あなたの組織で最も時間がかかり、多くの社員が負担に感じているノンコア業務は何か。まずはそこを特定することから始めましょう。 - ポイント2：社内のデータを「お宝」と見なす
多くの企業には、日々の業務を通じて蓄積された膨大なデータが眠っています。宮崎銀行が過去の稟議書データを活用したように、それらのデータはAIを育てるための貴重な教師データとなり得ます。自社特有のノウハウが詰まったデータを使ってAIを教育することで、汎用ツールにはない、自社に最適化された強力な武器を生み出すことができます。 - ポイント3：AIを「アシスタント」として導入する
AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間がより創造的な仕事に集中するための時間を生み出す。この「AIとの協業」という視点が不可欠です。AIにドラフト作成や情報収集などの作業を任せ、人間は最終判断や顧客との対話といった本質的な業務に注力する。この役割分担を明確にすることで、現場の抵抗を減らし、導入効果を最大化することができます。
今回の宮崎銀行の事例が示すのは、AIが単なる業務効率化ツールに留まらず、社員の働きがいを高め、顧客への提供価値を向上させ、ひいては企業全体の競争力を強化する戦略的パートナーになり得るという事実です。AI導入は、まず身近な課題を見つめる小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
