横浜銀行と東日本銀行が導入した「行内ChatGPT」｜自動生成AIで業務効率化とDXを推進

金融業界では、デジタル化と業務効率化の推進が急務となっています。顧客サービスの高度化や規制対応に追われる中、現場の職員が日々多くの文書作成や情報検索に時間を費やしている状況が課題視されてきました。こうした背景から、横浜銀行と東日本銀行は自動生成AI「行内ChatGPT」を導入しました。

この仕組みは、文章作成や過去のナレッジ検索をAIがサポートすることで、職員の作業効率を大幅に高めるものです。両行はAIを業務に取り入れることで、業務時間の削減だけでなく、社員がより付加価値の高い業務に集中できる体制を整えることを目指しました。本記事では、AI導入の背景や課題、実際の効果、利用されている技術の詳細、関連情報や業界内の他事例、さらに横浜銀行と東日本銀行の概要について掘り下げて解説します。

行内ChatGPTの導入背景（抱えていた課題）

横浜銀行と東日本銀行が抱えていた課題は、行内業務における生産性の低さでした。職員は顧客対応や内部報告のために多くの文書を作成しており、その負担が大きなボトルネックとなっていました。さらに、必要な情報を探すのに時間を要し、業務スピードの向上が難しいという状況が続いていました。

文書作成業務の負担

銀行業務では、顧客への説明資料、稟議書、内部報告など多くの文書を日常的に作成する必要があります。特に横浜銀行と東日本銀行では、営業や管理部門の職員が文章作成に長い時間を割かれており、業務効率化の妨げとなっていました。また、文書には正確性と表現の統一性が求められるため、内容の検討や表現の調整に負荷が集中していました。こうした状況では、職員が本来注力すべき顧客対応や企画業務に十分な時間を割けず、結果として業務全体の生産性を押し下げる要因となっていたのです。AIを導入することで、こうした繰り返し作業を軽減し、業務負担を和らげることが期待されていました。

情報検索の非効率性

銀行業務では、法令遵守や内部規定に基づいた判断が求められるため、過去の事例やマニュアルを参照する機会が頻繁にあります。しかし、必要な情報が複数のシステムや資料に分散しており、職員は検索に多くの時間を費やしていました。結果として、業務スピードが低下し、顧客対応の迅速さにも影響を及ぼしていたのです。特に複雑な規制や制度に関連する情報は、検索効率の悪さが顕著でした。AIによるナレッジ検索を導入することで、必要な情報を瞬時に引き出せるようになり、職員の業務効率を飛躍的に向上させることが期待されました。

AIを導入したことで得られた効果

横浜銀行と東日本銀行が導入した「行内ChatGPT」は、文書作成や情報検索を効率化し、業務の生産性を大幅に向上させました。定型業務にかかる時間が短縮されただけでなく、職員が付加価値の高い業務へリソースを振り向けられるようになり、組織全体のDX推進にも寄与しました。

文書作成効率の向上と精度確保

行内ChatGPTの導入によって、稟議書や顧客説明用資料などの文書作成業務が大幅に効率化されました。AIは職員が入力した簡単な指示やキーワードから適切な文章を自動生成できるため、ゼロから文書を作成する時間が短縮されました。さらに、表現の揺れを減らし、統一感のある文章を提供することで、社内外に提出する資料の品質も向上しました。従来は内容確認や表現修正に時間を要していましたが、AIが下書きを作成することで作業工程を簡略化でき、担当者は最終確認と付加価値の高い部分に集中できるようになりました。結果として、文書作成のスピードと精度を両立できる体制が整ったのです。

情報検索とナレッジ活用の効率化

AIの導入は情報検索の効率化にも大きな効果をもたらしました。これまで複数の資料やシステムを横断して情報を探す必要がありましたが、行内ChatGPTは自然言語での質問に応じて関連情報を迅速に提示します。これにより、必要な情報を探す手間が大幅に削減され、判断のスピードが向上しました。特に規制関連や内部規程の確認といった業務では、検索の迅速化が業務全体の効率に直結しました。また、AIは利用履歴をもとに回答の精度を改善していくため、ナレッジの活用度も高まっています。職員一人ひとりの経験や知識を組織全体で共有しやすくなり、業務品質の底上げにもつながりました。

行内ChatGPTで使用したAI技術

横浜銀行と東日本銀行の「行内ChatGPT」は、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした自動生成AIを活用しています。自然言語処理によって質問に答えたり文書を生成する仕組みを持ち、セキュリティを確保した環境で運用されている点が特徴です。加えて、行内のナレッジや業務データと連携することで、より実務に即した回答が可能となっています。

大規模言語モデルによる自然言語処理

行内ChatGPTの中核となるのは、大規模言語モデル（LLM）による自然言語処理技術です。利用者が入力した質問や指示を理解し、人間に近い自然な文章を生成することが可能です。これにより、職員はシステム操作に特別な知識を必要とせず、普段の言葉で入力するだけで適切な回答を得られます。

例えば「住宅ローンの手続きに必要な書類を教えて」と入力すれば、関連する情報を整理して提示する仕組みです。従来のキーワード検索ではヒットしにくい内容も、文脈を理解して提示できるため、情報活用の幅が広がりました。大規模言語モデルの強みである言語理解と生成能力が、銀行業務における効率化を支える基盤となっています。

セキュア環境でのAI運用

金融機関にAIを導入する上で最大の課題はセキュリティ確保です。横浜銀行と東日本銀行では、行内ChatGPTを外部ネットワークと切り離したセキュアな環境で運用しています。利用者の入力データが外部に送信されることはなく、内部規定に基づいた情報管理体制が徹底されています。

これにより、顧客情報や行内資料が不適切に利用されるリスクを防ぎつつ、AIの利便性を享受できるようになりました。さらに、学習データも銀行業務に即したものを採用することで、汎用的な回答ではなく実務に直結した応答が可能となっています。セキュリティと実用性を両立した仕組みは、金融機関ならではの要件を満たすために不可欠な工夫といえるでしょう。

行内ChatGPTAI技術の関連情報

横浜銀行と東日本銀行が導入した行内ChatGPTの基盤技術である大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理は、金融業界に限らず幅広い分野で応用が進んでいます。説明可能性や透明性を重視したAI運用も社会的に注目されており、信頼性を確保しながら活用範囲を広げる取り組みが各所で展開されています。

金融業界でのAI活用の広がり

金融業界では、業務効率化やリスク管理を目的にAI導入が進んでいます。与信審査では、過去の取引データや外部情報をAIが解析し、融資リスクを迅速に評価する仕組みが導入されています。資産運用の分野では、顧客の投資嗜好や市場データを学習したAIがポートフォリオ提案を行い、個別最適なサービスを実現しています。

また、コールセンターでは自然言語処理を活用したチャットボットが顧客対応を担い、応答スピードと満足度の向上に寄与しています。横浜銀行と東日本銀行の事例も、こうした流れの一環として位置付けられ、AIの活用が金融サービス全体に広がっていることを示しています。

説明可能なAI（XAI）の必要性

AIの活用が進む中で課題となるのが「なぜその答えを導いたのか」という透明性です。特に金融分野では、AIの判断結果をそのまま利用するだけでは不十分であり、根拠を明確に示すことが求められます。この点で注目されているのが説明可能なAI（XAI）です。XAIは、AIがどのようなデータや要因をもとに結論を導いたかを可視化し、人間が理解できる形で提示する技術です。これにより、利用者や規制当局に対して信頼性を担保することが可能になります。横浜銀行と東日本銀行が行内ChatGPTをセキュア環境で運用している背景にも、透明性と説明責任を確保する必要性があるといえるでしょう。XAIの導入は今後のAI活用を拡大する上で不可欠な要素です。H2：そのAI技術の関連情報（約200字）

横浜銀行と東日本銀行が導入した行内ChatGPTの基盤技術である大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理は、金融業界に限らず幅広い分野で応用が進んでいます。説明可能性や透明性を重視したAI運用も社会的に注目されており、信頼性を確保しながら活用範囲を広げる取り組みが各所で展開されています。

金融業界でのAI活用の広がり

金融業界では、業務効率化やリスク管理を目的にAI導入が進んでいます。与信審査では、過去の取引データや外部情報をAIが解析し、融資リスクを迅速に評価する仕組みが導入されています。資産運用の分野では、顧客の投資嗜好や市場データを学習したAIがポートフォリオ提案を行い、個別最適なサービスを実現しています。また、コールセンターでは自然言語処理を活用したチャットボットが顧客対応を担い、応答スピードと満足度の向上に寄与しています。横浜銀行と東日本銀行の事例も、こうした流れの一環として位置付けられ、AIの活用が金融サービス全体に広がっていることを示しています。

説明可能なAI（XAI）の必要性

AIの活用が進む中で課題となるのが「なぜその答えを導いたのか」という透明性です。特に金融分野では、AIの判断結果をそのまま利用するだけでは不十分であり、根拠を明確に示すことが求められます。この点で注目されているのが説明可能なAI（XAI）です。XAIは、AIがどのようなデータや要因をもとに結論を導いたかを可視化し、人間が理解できる形で提示する技術です。これにより、利用者や規制当局に対して信頼性を担保することが可能になります。横浜銀行と東日本銀行が行内ChatGPTをセキュア環境で運用している背景にも、透明性と説明責任を確保する必要性があるといえるでしょう。XAIの導入は今後のAI活用を拡大する上で不可欠な要素です。

同じ業界のAI導入事例

金融業界では、横浜銀行や東日本銀行以外にもAIの導入が急速に広がっています。大手メガバンクから地方銀行まで、多様な形で生成AIや自然言語処理技術を活用し、業務効率化や顧客サービスの強化を図っています。ここでは代表的な事例を取り上げ、行内ChatGPTとの違いや共通点を探ります。

三菱UFJ銀行の生成AI活用

三菱UFJ銀行は、生成AIを業務改革の一環として導入し、資料作成や顧客対応支援に活用しています。特に、会議資料や営業文書のドラフトをAIが作成する仕組みを導入することで、担当者の作業時間を大幅に削減しました。また、顧客対応ではFAQシステムに生成AIを組み合わせ、複雑な問い合わせにも自然な文章で回答できるようにしています。この取り組みにより、業務効率化だけでなく顧客満足度の向上にもつながりました。横浜銀行と東日本銀行の事例と同様、文書作成支援や情報検索の効率化に重点を置いている点が特徴的です。

みずほ銀行のAIリスク分析導入

みずほ銀行は、リスク管理部門にAIを導入し、融資や市場取引に伴うリスクを迅速に評価できる体制を構築しました。AIは膨大な取引データや市場情報を解析し、従来は数日かかっていたリスク評価を短時間で行えるようにしました。さらに、説明可能なAI（XAI）を取り入れることで、AIが導いたリスク評価の根拠を明示し、内部監査や規制当局への説明責任を果たせる仕組みを整えています。横浜銀行と東日本銀行が重視した「透明性」や「信頼性」とも共通する取り組みであり、AIを導入する際の重要な方向性を示しています。横浜銀行と東日本銀行の概要

横浜銀行と東日本銀行は、ともに地域金融を担う主要銀行です。両行は地銀グループ「コンコルディア・フィナンシャルグループ」に属し、地域経済の発展と顧客支援を使命としています。デジタル技術の活用にも積極的で、行内ChatGPTの導入もその一環として業務効率化とサービス高度化を目指しています。

横浜銀行の概要

横浜銀行は、神奈川県を中心に展開する日本最大規模の地方銀行です。設立以来、地域経済に密着した金融サービスを提供しており、法人・個人双方に幅広い商品やサービスを展開しています。近年はデジタル戦略を強化し、スマートフォンアプリやオンラインバンキングの充実に加え、AIやデータ活用による顧客サービスの向上に取り組んでいます。行内ChatGPTの導入は、こうしたDX推進の一環であり、内部業務の効率化を通じて顧客対応の質をさらに高めることを狙っています。横浜銀行は、伝統と革新を両立させながら、地域の中核金融機関として成長を続けています。

東日本銀行の概要

東日本銀行は、東京都を中心に関東一円で営業展開する地方銀行で、地域社会と中小企業の支援に力を注いでいます。地域金融の担い手として、企業の資金調達や事業承継の支援に加え、個人顧客に向けた住宅ローンや資産形成サービスも幅広く提供しています。デジタル化の推進にも積極的で、近年はオンライン相談やキャッシュレスサービスなどを導入し、利便性向上を図っています。行内ChatGPTの導入は、業務効率を改善するだけでなく、顧客対応に割ける時間を増やすことにつながり、地域に密着したサービス力の強化に直結しています。東日本銀行は地域金融機関としての使命を果たしつつ、DXを通じた新たな価値創造を進めています。