はじめに
2026年に入り、メガバンクからネット銀行、証券会社まで、金融業界における生成AIの導入が一気に加速しています。これまでは社内の文書作成や問い合わせ対応の効率化が中心でしたが、最近では顧客対応や振込などの取引そのものをAIエージェントが実行する事例も登場してきました。
この記事では、2026年に入って発表された金融機関の生成AI活用事例を、エンジニアの方はもちろん、生成AIに関心はあるものの専門家ではないビジネスパーソンや管理職、個人事業主の方にもわかりやすいようにまとめます。自社の業務にどう活かせるかを考えるヒントとしてお役立ていただければと思います。
メガバンクの生成AI活用事例
三菱UFJ銀行×OpenAI｜全行員約3.5万人にChatGPT Enterpriseを展開
三菱UFJフィナンシャル・グループは2025年11月12日、OpenAIとの戦略的なコラボレーション契約締結を発表しました。2026年1月以降、三菱UFJ銀行の行員約3万5000人が順次ChatGPT Enterpriseを日常業務で利用できる体制を整えています。
文書作成や調査、顧客対応、分析業務などをAIで効率化し、行員がより付加価値の高い判断や企画、顧客とのコミュニケーションに集中できる環境づくりを狙いとしています。両社はプロジェクトチームを組成し、社内の教育・研修プログラム「Hello AI@MUFG」を基盤に、AI活用を自律的に進められる人材の育成にも取り組んでいます。
リテール領域では、総合金融サービス「エムット」を中心に、AIコンシェルジュの実装やAIチャットによる申し込み支援、ChatGPTとアプリの連携、Agentic Commerceへの対応といった施策も展開されており、社内効率化にとどまらず顧客接点そのものをAI化していく方針がうかがえます。
三井住友銀行｜自由発話型「SMBC AIオペレーター」
三井住友銀行は、日本総合研究所・日本IBMの技術支援のもと、生成AIを活用した新たな顧客対応サービス「SMBC AIオペレーター」を2026年2月に開始しました。銀行業界で初めて、自由な発話による照会対応を24時間365日体制で実現している点が特徴です。
利用者の話し方やトーンに合わせて応答を調整する自然な対話機能に加え、屋外や移動中の利用を想定したノイズ低減技術も搭載しています。利用者が話し始めるとAIが応答を止めて聞き取る仕組みも備えており、複雑な相談や本人確認が必要な手続きは有人オペレーターへスムーズに引き継がれるハイブリッド運用となっています。初期段階では、総合金融サービス「Olive」に関する問い合わせを中心にサービスが提供されています。
みずほフィナンシャルグループ｜Claudeの活用
みずほフィナンシャルグループでも、Anthropicの生成AI「Claude」の採用実績が報告されています。金融業界はセキュリティ要件が特に厳しい業界ですが、そうした環境下でもClaudeの導入が進んでいる点は、生成AIベンダー各社が金融機関向けのセキュリティ対応を強化してきた成果ともいえそうです。
ネット銀行・証券会社の生成AI活用事例
住信SBIネット銀行｜邦銀初のアプリ内AIエージェント「NEOBANK ai」
住信SBIネット銀行は2026年2月27日、AI銀行サービス「NEOBANK ai」のエージェント機能について、邦銀として初めてベータテストを開始しました。会話の流れから顧客の目的をくみ取り、必要な情報の提示や手続き画面への誘導を自動で行うアシスタント機能です。
特徴的なのは、自然言語での依頼をもとに、目的に応じた取引画面（UI）そのものをAIが生成して実行できる点です。例えば「鈴木さんに2万円振り込んで」とチャットで指示すると、AIが登録済みの振込先口座から該当する相手を探し出し、確認のうえで振り込みを実行します。単なる問い合わせ対応にとどまらず、取引の実行までをAIが担う「完遂型」のエージェントである点が、これまでのチャットボットとの大きな違いです。
大和証券｜ChatGPT EnterpriseとMicrosoft 365 Copilotの併用
証券業界では、大和証券が日本マイクロソフトと組み、ChatGPT EnterpriseとMicrosoft 365 Copilotを組み合わせたフルスタックの生成AI基盤を活用する構図が固まりつつあります。複数のAIサービスを業務内容に応じて使い分ける「マルチベンダー」的なアプローチは、今後ほかの金融機関にも広がっていく可能性があります。
保険業界の生成AI活用事例
損害保険ジャパン｜照会回答支援システム「おしそんLLM」
損害保険ジャパンは、生成AIを用いたナレッジ照会回答支援システム「おしそんLLM」を構築し、2025年6月から運用を開始しました。代理店と営業店、営業店と本社の間で発生する照会回答業務を効率化する仕組みです。
膨大な規定が記載されたマニュアルやQ&Aデータなどを学習させ、照会内容に対して最適な回答案を自動生成します。RAG（検索拡張生成）技術と、人がAIの出力を確認・修正する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方を組み合わせることで、回答精度を高めている点が特徴です。トライアル段階では、生成AIが回答可能な照会（全体の約6割相当）に対して、約4割の業務時間削減効果が確認され、2025年6月から全国の営業店で利用が始まりました。あわせて、ELYZAと共同開発した対話要約モデルも稼働しており、コールセンターの通話内容を高精度に要約する取り組みも進められています。
東京海上日動｜コンタクトセンター全体へのAI導入
東京海上日動は2026年3月、顧客および代理店向けのコンタクトセンター業務にAIを導入したと発表しました。同社のコンタクトセンターには、顧客・代理店から年間約700万件もの問い合わせが寄せられており、応対品質の均質化とオペレーターの業務負荷軽減が課題となっていました。
導入したAIは、通話内容をリアルタイムでテキスト化して問い合わせ内容を自動認識し、回答案をオペレーターに迅速に提示するなど、入電から通話中、終話後の管理業務までを一貫して支援します。グループ会社の東京海上日動コミュニケーションズでは、年間約200万件超の入電に対し、お客様向けで最大約30％（約5万8000時間）、代理店向けで最大約10％（約3万2000時間）の応対時間削減を見込んでいます。将来的には、AIエージェントによる24時間365日の自動応対の実現も視野に入れています。
SBIホールディングス×Anthropic｜金融グループ全体でのAI変革
日本の金融グループとして初めてClaudeを全役職員に展開
SBIホールディングスは2026年6月2日、米Anthropicとの間で、生成AI「Claude」を活用した全社的なAIトランスフォーメーション（AX）を推進することで合意したと発表しました。日本の金融グループとしては初めて、Anthropicから最新モデルのセキュリティ機能や生成AIへの優先的なアクセス権、製品ロードマップの早期共有、エンジニアトレーニングの個別支援などが提供される取り組みです。
グループ全役職員にClaudeを展開し、業務改革だけでなく顧客向けサービスの開発にも活用するとしており、セキュリティツール「Claude Security」の共同検証も予定されています。
金融規制に対応したAIエージェントの共同開発
SBIグループとAnthropicは、日本の金融規制に準拠することを前提に、より堅牢なサイバーセキュリティを備え、業務要件に合ったAIエージェントを共同開発していく方針も示しています。単にツールを導入するだけでなく、ベンダーと二人三脚で規制対応の仕組みを作り込んでいく姿勢は、金融業界ならではの取り組み方といえるでしょう。
事例から見える3つのトレンド
社内効率化から顧客対応・取引実行への進化
これまでの生成AI活用は、文書作成や問い合わせ対応の要約・下書きといった社内業務の効率化が中心でした。しかし2026年に入ってからは、SMBC AIオペレーターやNEOBANK aiのように、顧客対応や振込などの取引実行そのものをAIが担う事例が増えています。AIが自ら計画を立て、複数のシステムを横断的に操作し、取引の完了まで一気に実行する「エージェント型」の活用が、金融業界における次の主戦場になりつつあります。
セキュリティ・規制対応を重視したベンダー選定
金融機関は個人情報や資産情報を扱うため、情報セキュリティの確保が大前提となります。SBIホールディングスとAnthropicの提携でも、金融規制への準拠や堅牢なサイバーセキュリティの確保が強調されており、単なる機能面だけでなく、ガバナンス体制まで含めてベンダーを選定する動きが目立ちます。
複数ベンダーの併用によるリスク分散
三菱UFJ銀行はOpenAI、みずほフィナンシャルグループとSBIホールディングスはAnthropic、大和証券はOpenAIとMicrosoftというように、金融機関ごとに採用する生成AIベンダーは分かれています。1社に依存せず、業務内容に応じて複数のAIサービスを使い分ける動きも見られ、特定ベンダーへの依存リスクを分散させる狙いがあるとみられます。
なお、保険業界の事例を見ると、損害保険ジャパンの「おしそんLLM」や東京海上日動のコンタクトセンター向けAIのように、社内向けのナレッジ照会支援から始めて、段階的に顧客対応領域へ広げていくアプローチが目立ちます。銀行のようにいきなり顧客対応の自動化に踏み込むのではなく、まず業務効率化の効果を数値で確認してから展開範囲を広げる、という堅実な進め方は、規模の小さい企業にとっても参考になる進め方といえるでしょう。
非エンジニアが押さえておきたいポイント
自社の業務にどう当てはめるか
ここまで紹介した事例の多くは大手金融機関によるものですが、考え方自体は中小企業や個人事業主にも応用できます。まずは文書作成や問い合わせ対応など、社内の定型業務からAI活用を始め、慣れてきたら顧客対応の一部を自動化していくという段階的なアプローチは、業界や企業規模を問わず参考になるはずです。
導入時に注意すべきリスクとガバナンス
一方で、AIに顧客対応や取引の実行まで任せる場合には、誤った判断や意図しない実行を防ぐための仕組みが欠かせません。金融機関の事例では、複雑な相談は有人対応に引き継ぐハイブリッド運用や、実行前に内容を確認するステップが組み込まれています。生成AIを業務に取り入れる際は、こうした「人がチェックできる余地を残す」設計を意識することが重要です。
まとめ
2026年の金融業界では、社内効率化にとどまらず、顧客対応や取引実行までを担うAIエージェントの導入が本格化しています。三菱UFJ銀行やSBIホールディングスのようなベンダーとの戦略的提携から、住信SBIネット銀行のような独自のAIエージェント開発まで、そのアプローチはさまざまです。共通しているのは、セキュリティと規制対応を重視しながら、段階的にAIの守備範囲を広げていく姿勢です。自社での生成AI活用を検討する際も、こうした金融業界の先行事例は大きなヒントになるでしょう。
参考サイト
- SBIグループ、日本の金融グループとして初めて、Anthropicと共同でAIトランスフォーメーションを全面推進（SBIホールディングス）
- SBIグループ、米Anthropicと提携 Claudeを全役職員に展開（ITmedia）
- 三菱UFJ銀行、OpenAIと戦略提携 全行員がChatGPT Enterpriseで業務効率化へ（DXマガジン）
- 三菱UFJがOpenAIと仕掛ける「AI金融サービス」の全貌（Business Insider Japan）
- SMBC AIオペレーター（三井住友銀行 公式サイト）
- 生成AIを活用した新たな顧客対応サービス「SMBC AIオペレーター」の提供開始について（IBM Newsroom）
- ＜邦銀初＞住信SBIネット銀行、AI銀行サービス「NEOBANK ai」エージェントのベータテストを開始（NEOBANK 住信SBIネット銀行）
- 損保ジャパン、生成AIを用いたナレッジ照会回答支援システム「おしそんLLM」を構築（IT Leaders）
- 東京海上日動火災保険株式会社 コンタクトセンター領域にAI導入（公式PDF）
