【2026年】金融業のAI活用事例と導入状況は？費用相場・使える補助金まで解説

銀行・信用金庫・証券会社は、人手不足と店舗削減が同時に進むなかで、事務量の多い業務をどう省力化するかという課題に直面しています。融資稟議書の作成、コールセンターの照会対応、行内の事務問い合わせ、面談記録の作成など、正確さが求められる定型業務が担当者に集中しがちです。こうしたなか、行内向けの生成AI基盤やコールセンターの音声AI、事務問い合わせのRAG（検索拡張生成）といった形で、金融業のAI活用が本格化しています。

本記事では、金融業におけるAI導入の現状から、活用領域と具体的な事例、導入費用の目安、使える補助金・助成金、そして現実的な導入ステップまでを解説します。AI導入を検討している地方銀行・信用金庫・証券会社の経営者・DX推進担当・管理部門の方の参考になれば幸いです。

金融業のAI導入の現状

金融業でも人手不足は続いています。帝国データバンクの調査では、金融業で正社員が「不足」と回答した企業は60.7%で、全体の50.8%を上回りました（2025年7月）。同時に店舗の統廃合も進んでいます。信用金庫の店舗数は2024年度末で7,059店と26年連続で減少し、地方銀行は1990年末の132行から2025年3月末には97行へと集約が進みました。限られた人員と拠点で顧客対応を維持する必要があり、事務の効率化が経営課題になっています。

この状況を背景に、金融機関の生成AI活用は急速に広がっています。日本銀行の調査では、生成AIを利用している金融機関は約5割にのぼり、前年の約3割から上昇しました（2025年度、153先対象）。業態別では大手行の約9割、地方銀行・信用金庫等でも約7割が従来型AIを利用または試行しています。「試行・検討なし」と回答した金融機関は前回の16.1%から5.2%へと減り、金融業界全体でAI活用が当たり前になりつつあります。

監督官庁の動きも活発です。金融庁は2025事務年度の金融行政方針で生成AIの活用促進を掲げ、庁内にCAIO（最高AI責任者）を設置しました。2026年3月には「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」を公表し、金融機関がAIを活用する際のリスク管理やガバナンスの論点を整理しています。金融業は顧客の資産や機密情報を扱うため、他業種以上にセキュリティと説明責任への配慮が求められますが、セキュアな環境を整えたうえでの活用は着実に前進しています。

金融業のAI活用領域と事例

金融業におけるAIの主な活用領域は、以下の5つに分類できます。

行内向け生成AI基盤	対象業務：文書作成・情報検索・規程確認 活用するAI技術：セキュア環境の生成AI（LLM） 導入の難易度：中（セキュアな基盤構築が前提）
融資・審査業務	対象業務：稟議書・審査書類のドラフト作成 活用するAI技術：生成AI・データ連携 導入の難易度：中（基幹データとの連携が必要）
コールセンター・顧客応対	対象業務：照会対応・受付の自動化 活用するAI技術：音声AI・生成AI 導入の難易度：中〜高（既存システムとの連携が必要）
行内事務の問い合わせ対応	対象業務：事務手続き・マニュアルの照会 活用するAI技術：RAG（検索拡張生成） 導入の難易度：中（社内文書の整備が前提）
営業支援・面談記録	対象業務：面談記録・提案資料の作成 活用するAI技術：生成AI・音声認識AI 導入の難易度：低〜中（生成AIで対応可能）

以下では、各領域でAIがどのような課題を解決するのか、導入にあたって何を検討すべきかを解説し、具体的な事例を紹介します。

行内向け生成AI基盤

金融機関では、公開版の生成AIをそのまま業務に使うことができません。顧客情報や機密情報を外部のAIに入力すると情報漏洩につながるため、多くの銀行が行内専用のセキュアな生成AI環境を構築しています。行員が日常的に使う文書作成、情報検索、規程の確認といった業務を、安全な環境で効率化するのが第一歩です。

導入にあたっては、クラウドのAIサービスをセキュアに利用できる基盤を整えること、行員がどの情報を入力してよいかのルールを定めることが前提になります。基盤を用意するだけでは使われないため、行員が使いこなせるようにする研修や、活用しやすい業務からの展開が重要です。

三井住友銀行：社内生成AI「SMBC-GAI」が1日7〜8万回利用に

三井住友銀行は、行内専用の生成AIチャット「SMBC-GAI」を全行に展開しています。

導入前の課題	社内情報の流出リスクから、公開版の生成AIを業務に使える安全な環境がなかった
AI導入の仕組み	専用のセキュアな社内チャット環境を2023年に全行展開し、規程検索機能なども搭載した
導入後の効果	利用が拡大し、1日あたり7〜8万回利用されるまでに定着した

出典：金融庁 AI官民フォーラム提出資料

三菱UFJ銀行も行内版の生成AI「AI-bow」をセキュアな環境で構築し、約4万人が利用しています。メガバンクを中心に、行内基盤の整備が先行しています。

融資・審査業務

融資稟議書や審査書類の作成は、金融機関の中核業務でありながら、担当者の工数を大きく消費します。過去の類似案件やCRMのデータを参照しながら文書を作成する作業は経験を要し、若手には負担が大きい業務です。審査の質を保ちつつ、作成時間をどう短縮するかが課題になっています。

生成AIは、CRMや基幹システムのデータをもとに稟議書のドラフトを自動作成する用途で実用化が進んでいます。ただし、融資判断そのものをAIに委ねるのではなく、AIが作成したドラフトを行員が確認・修正する運用が前提です。金融庁も、AIの出力には人間の関与を前提とした業務プロセスが必要だとしています。

ふくおかフィナンシャルグループ：融資稟議書の作成時間を35%短縮

ふくおかフィナンシャルグループは、融資案件の決裁稟議書の作成に生成AIを導入しました。

導入前の課題	融資稟議書の作成に、CRMやExcelのデータを参照しながらの手作業で時間がかかっていた
AI導入の仕組み	日本IBMの協力で、CRMやExcelからデータを取得して生成AIへのプロンプトを自動作成し、稟議書のドラフトを生成する
導入後の効果	稟議書の作成時間を35%短縮。2024年5月から一部店舗で本番導入し、全店へ順次展開している

出典：日経クロステックActive

コールセンター・顧客応対

コールセンターは、金融機関のなかでも人手を要する部門です。残高照会、各種手続き、商品の問い合わせなどが日々寄せられ、オペレーターの確保と教育が負担になっています。営業時間外の対応や、繁忙期の入電集中への対応も課題です。

音声AIや生成AIを使ったボイスボットは、定型的な照会や受付を自動化し、オペレーターを複雑な相談に集中させる仕組みです。24時間対応を実現したり、入電集中時の対応力を高めたりする効果があります。ただし、AIの回答をそのまま顧客に提示するのではなく、複雑な相談は人が引き継ぐ設計にすることが、金融業では特に重要です。

SBI証券：ボイスボットで1応対あたり約48%のコスト削減

SBI証券は、コールセンターにAIを活用したボイスボット「MOBI VOICE」を導入しました。

導入前の課題	従来の音声自動応答（IVR）では完了率が約20%にとどまり、多くの入電がオペレーター対応に回っていた
AI導入の仕組み	AIを活用したボイスボットで、定型的な照会・受付を自動で処理する
導入後の効果	1応対あたり約48%のコスト削減、完了率は約69%へ向上（1日平均58件を対応）

出典：モビルス 導入事例

城南信用金庫：生成AI活用チャットで有人稼働を約35%削減

城南信用金庫は、顧客応対に生成AIを活用したチャットを導入しました。

導入前の課題	入電が集中する局面で、有人対応の負荷が高くなっていた
AI導入の仕組み	生成AIを活用したチャットで、問い合わせの一次対応を自動化する
導入後の効果	入電が4倍になる局面でもチャット対応を2倍以上に伸ばし、有人稼働時間を約35%削減した

出典：ビーウィズ プレスリリース（2026年6月10日）

証券分野では大和証券が音声AIによるAIオペレーターで株価やNISAの相談に24時間対応し、三井住友銀行も生成AIと音声を組み合わせたAIオペレーターを提供するなど、顧客応対の自動化が広がっています。

行内事務の問い合わせ対応

金融機関の行員は、事務手続きの方法を確認するために、膨大なマニュアルや通達を参照しています。「この手続きの必要書類は」「この取引の処理方法は」といった照会は日常的に発生し、ベテラン行員や本部への問い合わせに時間がかかっています。参照すべき文書が多く、探すこと自体が負担になっています。

RAG（検索拡張生成）は、社内のマニュアルや通達をAIが検索し、質問に対して根拠とともに回答する仕組みです。膨大な文書のなかから必要な情報を引き出す時間を短縮できます。導入にあたっては、回答の根拠となる文書を整備し、AIの回答が正しいかを確認できる状態にしておくことが前提です。

三菱UFJ信託銀行：事務照会のRAGで年間約6.5万時間の削減を見込む

三菱UFJ信託銀行は、行内の事務問い合わせにRAGとAIエージェントを搭載した生成AI「Kasanare」を導入しました。

導入前の課題	年間12,000件以上の事務問い合わせがあり、マニュアル約2,600ファイルや通達・FAQなどから答えを探す負荷が大きかった
AI導入の仕組み	RAGとAIエージェントを搭載した生成AIが、社内文書を検索して質問に回答する。約2,000人の常時利用を見込む
導入後の効果	約10か月で現場運用の水準に到達し、高い回答精度を実現。全社展開時には年間約6.5万時間の削減を見込む

出典：カサナレ プレスリリース（2025年8月27日）

愛知県の碧海信用金庫も庫内文書を検索するRAGを導入するなど、行内・庫内の事務照会の効率化は地域金融機関にも広がっています。

営業支援・面談記録

渉外担当者にとって、顧客との面談記録の作成は手間のかかる業務です。面談後に内容を思い出しながら記録を作成する作業は時間がかかり、記録の質も担当者によってばらつきます。提案資料の作成にも時間を取られ、顧客と向き合う時間が削られています。

音声認識AIと生成AIを使えば、面談の音声から議事録や面談記録のドラフトを自動作成できます。渉外担当者は記録作成の時間を減らし、顧客対応や提案の準備に注力できます。ただし、顧客情報を扱うため、セキュアな環境で運用することが前提になります。

みずほフィナンシャルグループ：面談記録AIで作成時間を70%以上削減

みずほフィナンシャルグループは、面談記録を自動作成するAI「Wiz Create（めんきくん）」を導入しました。

導入前の課題	対面・オンライン会議の面談記録の作成に、渉外担当者の時間が取られていた
AI導入の仕組み	Amazon Bedrock上のClaudeなどを活用し、面談の音声を自動で議事録・面談記録に変換する
導入後の効果	議事録の作成時間を70%以上削減、1人あたり月4時間以上を削減。継続利用意向は93%以上

出典：Business Insider Japan（2025年6月27日）

金融業のAI導入にかかる費用の目安

領域別の費用レンジ

金融業のAI導入費用は、対象領域と導入形態によって幅があります。金融機関はセキュリティ要件が高いため、同じAI活用でも他業種よりコストがかかる傾向があります。以下は一般的な費用感の目安です。実際の費用は要件や契約条件により異なります。

導入領域	費用目安	備考
生成AI法人ツール	月額2,700〜4,500円/人	Microsoft 365 Copilot、Claude Team、Google Workspace（Gemini込）など
社内チャット（RAG型SaaS）	月額1万〜30万円	利用規模・機能により変動
RAG構築（中規模）	初期200万〜800万円＋月額30万〜100万円	社内文書量・連携要件により変動
独自システム開発	初期500万〜数千万円	基幹連携を伴う本格導入
高セキュリティ要件への対応	初年度400万〜1,000万円（中規模）	法務レビュー・運用・研修を含む

金融機関がコストを抑える進め方

金融機関であれば、まずはセキュアに利用できる生成AI法人ツール（月額数千円/人）で、文書作成や情報検索から始めるのがコストを抑えた導入方法です。行内基盤やRAGの本格構築は投資が大きくなるため、効果が見込める業務から段階的に進めます。メガバンクのような大規模基盤をそのまま模倣するのではなく、自庫・自社の規模に合った範囲で始めることが現実的です。

費用を比較する際は、ツールの利用料だけでなく、付帯コストも考慮します。金融業では、セキュリティ要件を満たすための環境整備、法務レビュー、監査対応、行員向けの研修などが発生します。RAGを構築する場合は、根拠となる社内文書の整備も必要です。これらを含めたトータルコストで判断しましょう。後述する助成金を活用すれば、人材育成にかかる費用を抑えることも可能です。

金融業にAIを導入するメリット

人手不足と事務負荷の軽減

金融業のAI導入で最も効果が出やすいのは、稟議書作成・事務照会・面談記録・コールセンター対応といった定型業務の省力化です。稟議書作成で35%短縮、面談記録で70%以上削減、コールセンターで約48%のコスト削減といった事例があるように、人手を要してきた業務ほどAIの効果が表れます。削減できた時間を、顧客対応や審査判断など人にしかできない業務に振り向けられます。

店舗削減下での顧客接点の維持

店舗や人員が減るなかで、顧客接点をどう維持するかは金融機関の共通課題です。音声AIによる24時間対応や、生成AIチャットによる問い合わせの一次対応は、限られた人員でも顧客サービスの水準を保つ助けになります。入電が集中する局面でも、AIが一次対応を担うことで、オペレーターは複雑な相談に集中できます。

審査・文書業務の時間削減とノウハウの活用

融資審査や事務手続きは、ベテランの経験に依存しやすい業務です。RAGで社内マニュアルを検索可能にする、生成AIで稟議書のドラフトを作成するといった取り組みは、若手でも一定水準の業務ができる環境をつくります。個人の頭の中にあった知識を組織で共有し、審査や事務の対応力を底上げできます。

金融業のAI導入に使える補助金・助成金まとめ

金融業のAI導入で使える補助金・助成金には、注意が必要です。中小企業向けの補助金（デジタル化・AI導入補助金、ものづくり補助金、小規模事業者持続化補助金）は、資本金や従業員数の要件があり、地方銀行や大手証券会社は規模要件を超えて対象外となることが多く、信用金庫・信用組合も協同組織金融機関という性格から対象になりにくい面があります。一方、人材開発支援助成金は業種・規模を問わず活用できるため、金融機関にとって最も実用的な制度です。

人材開発支援助成金	所管：厚生労働省 対象：雇用保険適用事業主（業種・規模不問） 補助率：最大75%（中小企業。大企業は減率） 活用場面：行員・職員のAI活用研修、DX人材育成
デジタル化・AI導入補助金	所管：中小企業庁（経済産業省） 対象：中小企業・小規模事業者（規模要件あり） 補助率：1/2〜2/3 活用場面：規模要件を満たす小規模な事業者に限る
金融庁の支援施策	所管：金融庁 対象：金融機関 補助率：補助金ではない 活用場面：AI活用に関する実証・伴走支援やガイドライン提供

人材開発支援助成金

厚生労働省が所管する助成金で、従業員のスキルアップ研修にかかる費用を助成する制度です。雇用保険の適用事業所であれば業種・規模を問わず対象で、銀行・信用金庫・証券会社も活用できます。「人への投資促進コース」ではAI・データサイエンスなど高度デジタル人材の育成訓練が対象で、中小企業の経費助成率は最大75%です。「事業展開等リスキリング支援コース」も、DX推進に伴うリスキリング訓練に活用できます。AIツールの導入と併せて、使いこなせる人材の育成を進めることで、導入後の定着率が高まります。詳細は人材開発支援助成金の詳細解説をご覧ください。AI研修サービスの選び方はオンラインAI研修のおすすめ比較や企業向けAI研修の比較も参考になります。

デジタル化・AI導入補助金（旧：IT導入補助金）

2026年度から名称が「デジタル化・AI導入補助金」に変更された制度です。AI機能を搭載したソフトウェアやクラウドサービスの導入費用が対象で、通常枠は補助率1/2以内、補助額は5万円から450万円です。ただし対象は中小企業・小規模事業者に限られ、資本金3億円以下または従業員300人以下という規模要件があります。地方銀行や大手証券会社は規模要件を超えるため対象外となるのが通例で、活用できるのは規模要件を満たす小規模な事業者に限られます。自社が要件に該当するかは公募要領で確認しましょう。AI導入に活用できる補助金・助成金の全体像はAI導入に使える補助金・助成金一覧でも解説しています。

金融庁の支援施策

金融庁は、金融機関のAI活用を後押しする施策を進めています。2025事務年度の金融行政方針で生成AIの活用促進を掲げ、2026年3月には「AIディスカッションペーパー」を公表しました。これらは補助金ではありませんが、AI活用のリスク管理やガバナンスの考え方を示すもので、導入を検討する際の指針になります。金融業に特化してAI導入費を直接補助する国の制度は現時点では見当たらないため、費用面では人材開発支援助成金の活用が中心になります。

金融業がAI導入を進めるための現実的なステップ

ステップ1：業務の棚卸しとデータ取り扱いルールの整備

最初に、自庫・自社の業務のなかで「時間がかかっている作業」「照会が多い作業」「属人化している作業」を洗い出します。稟議書作成、事務照会、面談記録、コールセンター対応などが候補になります。同時に、顧客情報や機密情報を扱うため、どの情報をAIに入力してよいか、取り扱いのルールを先に定めておきます。金融業では、この情報管理ルールの整備が特に重要です。

ステップ2：セキュアな生成AIから試す

セキュアに利用できる生成AI法人ツールは、月額数千円で文書作成や情報検索から試せます。まずは機密情報を含まない業務で、1〜2か月試してみましょう。行員がどこまで活用できるかを見極めながら、入力してよい情報の範囲を運用のなかで固めていきます。導入前に「事務照会にかかる時間を○%削減する」といった指標を設定しておくと、継続判断がしやすくなります。

ステップ3：効果の見込める領域への本格導入

生成AIで効果が確認できたら、RAGによる事務照会システムや、コールセンターの音声AI、稟議書作成支援など、効果の見込める領域に本格導入を進めます。金融業はセキュリティ要件が高く、基幹システムとの連携も絡むため、ベンダーと連携して要件を整理しながら進めます。人材開発支援助成金を活用すれば、導入に併せた行員の研修費用を抑えられます。

ステップ4：運用定着とガバナンスの整備

ツールの導入後は、行員への研修と、業務フローへの組み込みが必要です。AIの出力をどの工程で使い、人が確認・判断すべき部分はどこかを明文化します。特に金融業では、機密情報の管理、AIの出力の検証、監査・当局への説明ができる体制の整備が欠かせません。攻めの活用と守りのガバナンスのバランスを取りながら、効果が確認できた業務から段階的に展開します。

まとめ

金融業のAI導入は、行内向け生成AI基盤・融資審査・コールセンター・事務照会・営業支援の5つの領域で実用段階に入っています。メガバンクが先行していますが、地方銀行・信用金庫・証券会社でも、稟議書作成の35%短縮やコールセンターの約48%コスト削減といった成果が出ており、セキュアな生成AIツールであれば比較的小さく始められます。

一方で、金融業は顧客の資産と機密情報を扱い、規制と説明責任が重い業種です。機密情報の管理を徹底する、AIの出力を必ず検証する、監査・当局に説明できる体制を保つ、といった点は欠かせません。まずは機密情報を含まない業務でセキュアな生成AIを試し、情報管理ルールと効果を固めてから、効果の見込める領域へ段階的に広げていく流れが無理なく進められます。

AI JOURNALを運営する一般社団法人 日本AI導入支援協会（J-AIX）では、金融業向けのAI導入相談を無料で受け付けています。まずはお気軽にお問い合わせください。

参考URL

• 日本銀行「金融機関における生成AIの利用状況とリスク管理（2025年度）」
• 帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2025年7月）」
• 金融庁「AIディスカッションペーパー（第1.1版）」
• 金融庁「AI官民フォーラム提出資料」
• ふくおかフィナンシャルグループ「融資稟議書作成での生成AI活用」
• モビルス「SBI証券 導入事例」
• カサナレ「三菱UFJ信託銀行 導入事例」
• みずほフィナンシャルグループ「面談記録AIの活用」
• 厚生労働省「人材開発支援助成金」
• デジタル化・AI導入補助金2026「公式サイト」