金融機関のAIエージェント開発では、業務理解と安全なシステム連携を一緒に設計できるかを見極めることが大切です。
riplaを含む6社を、融資審査やAMLなどの用途と、既存システム連携、ガバナンスの観点から比べます。掲載情報は公開情報に基づくため、依頼時には、各社の最新の提供内容をご確認ください。
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
金融/銀行/保険業界のAIエージェント開発でパートナー選びが重要な理由
金融機関のAIエージェントは、情報を探すだけでなく、規程との照合やリスク評価、業務システムへの入力まで担うことがあります。
業務を効率化できる一方で、誤判断や過剰な権限は顧客や取引に影響します。そのため、開発の段階から統制を組み込んでおく必要があります。
業務知識とシステム開発を同時に扱う必要性
融資審査、保険金支払い、AML、投資商品販売では、参照する規程も判断の手順も異なります。そのため、LLMを導入しただけでは、使える情報や人へ引き継ぐ条件、禁止する操作を決められません。
業務を理解し、RAGやAPI、承認フロー、監査ログを合わせて設計できるパートナーが求められます。
金融庁は2025年3月、AI活用とリスク管理に関する考え方を公表しました。この考え方を踏まえ、対象業務と管理水準を決めて段階的に始める視点が重要です。
発注前のデータ・権限・責任者の整理
発注前には、利用するデータと参照できる規程、許可する操作を決めておきます。承認者も含めて決めておくと、どこまでを自動化し、どこから人が判断するかの境界がはっきりします。たとえば営業提案なら、顧客情報から候補を作る工程は支援させ、契約や融資条件の確定は担当者が承認する設計が考えられます。
PoCの評価基準は、この境界を基に定めます。勘定系や契約管理システムとの接続方式、データコードの統一状況も、事前に確かめておきます。
モデル性能だけでなく、データ整備や接続試験、障害時の手動対応まで提案できるかが選定材料になります。記録の保管方法も、同じ基準で確かめてください。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫の支援
riplaは、コンサルティングからシステム開発までを一貫して支援します。社内DXの推進で得た経験を生かし、業務成果と導入後の定着を見据えた提案を行います。
営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システムで得た経験を、個別の業務要件に合わせた開発へつなげられる点が特徴です。
特徴と強み
riplaは、AIの導入を目的にせず、業務で得たい成果からシステムを設計します。審査日数や稟議書の作成時間、問い合わせの一次解決率など、現場で測れる指標を先に置きます。そのうえで、AIに任せる範囲を決める進め方と相性があります。
要件や業務フローの整理から現場展開まで、続けて相談できます。画面や権限の設計、AI連携、テストもその中に含まれます。既存の顧客管理や営業支援も含め、業務システム全体を改善したい企業の候補になります。
得意領域・実績
基幹システムの構築経験を踏まえ、金融業務に合わせた個別開発を検討できます。活用例には、規程や商品資料から回答案を作る支援、面談記録を提案書の下書きにまとめる仕組み、申請を分類して担当部署へつなぐ仕組みがあります。
個人情報の送信先、出力の承認者、操作ログの保存期間など、運用条件も相談対象にできます。まずは社内文書検索や議事録作成で効果と利用状況を確かめ、そのうえで対象を広げる段階導入が考えられます。
株式会社NTTデータ｜金融業務とSmart AI Agentの大規模な統合
NTTデータは金融システムの開発・運用に加え、生成AIのコンサルティングや基盤構築を手がけています。さらに、複数のAIが連携する「Smart AI Agent」を掲げ、構想から運用まで支援するサービスを公開しています。
特徴と強み
モデル単体にとどまらず、既存業務やデータ基盤を含めて検討できる点が特徴です。アプリケーションやインフラもまとめて扱えます。
法人営業では、議事録の整理や課題分析、提案書作成のほか、商品検索も、複数の専門エージェントで分担する構成が選択肢になります。
データ保護やアクセス管理、ガバナンス整備に加え、閉域環境を含む基盤も案内されています。全社共通の基盤を目指す場合は、PoC後のモデル評価やログ管理を含め、監視と部門展開まで範囲を分けて確認しておくと、他社と比べる基準がそろいます。
得意領域・実績
融資稟議、法人営業など、複数のシステムにまたがる案件を検討する企業が候補になります。顧客接点や保険事務の業務も、同じ見方で検討できます。2026年1月の記事では、議事録整理から課題分析、提案書作成へ進む金融業務の例が紹介されています。
大規模な構想では、関係者の調整や審査に時間がかかることがあります。そのため、地域金融機関や保険会社は、対象業務と既存ベンダーとの分担、共通基盤の適用範囲を早い段階で確認しておく必要があります。データを外部へ出さない構成も、同じ段階で確かめてください。
日本電気株式会社（NEC）｜Agentic AIと金融特化のリスク検知の組み合わせ
NECは、金融インフラや金融犯罪対策のほか、生成AIやセキュアなIT基盤を組み合わせて提案しています。金融機関向けの「Agentic AI」では、効率化や新サービスを生み出す取り組みに加え、リスク管理や顧客対応も支援します。
特徴と強み
AIエージェントの開発に加え、不正・リスク検知も扱う点が特徴です。また、AML向けには、顧客や取引情報の分析、高リスク顧客の抽出ルール作成、取引リスクのスコアリング機能が案内されています。
不正と判断した根拠を示すホワイトボックス型AIは、説明責任が求められる業務で検討材料になります。モデルの説明機能だけでなく、参照データや判定時点、担当者の確認履歴まで残せるかも確かめてください。
得意領域・実績
AMLや不正送金検知を重視する金融機関が検討できます。保険・証券のリスク分析、社内検索、問い合わせ対応を重視する企業も候補になります。加えて、NECは2025年、金融機関20社が参加する共同研究会の開始を発表しました。
誤検知は、正常な取引を止めるおそれがあります。そこで、検証では検知率に加えて、誤検知と調査時間を測ります。根拠の明確さや、手動審査へ戻す条件も確かめたうえで、本番時のSLAと責任分担を決めてください。
富士通株式会社｜金融データ基盤とAIサービスの組み合わせ
富士通は金融機関向けの基幹システムや業務サービスを手がけ、データ活用や生成AIも幅広く扱います。金融向けAIの研究や導入事例も公開しており、既存業務やデータ基盤へエージェントを組み込みたい企業が検討できます。
特徴と強み
大規模システムの移行や運用を踏まえて、生成AIの業務適用を考えられる点が強みです。複数のデータを関連づけて使う場合、顧客・契約の情報から商品や規程の情報までを、品質や所在を確かめたうえで既存システムと接続する計画が欠かせません。
金融向け資料では、業務用チャットボットやソニー銀行の導入事例を含むAI活用が紹介されています（出典：富士通「AIを活用した金融業向け」）。事例を参考にしながら、自社でどこまで自動化するかを決めておくと、依頼内容が具体的になります。回答作成や承認に加えて、記録やシステム操作まで含めるかが判断の分かれ目です。
得意領域・実績
銀行・保険の事務や営業支援など、既存の大規模システムと連携する案件で候補になります。契約や申込、問い合わせの業務も、同じ枠組みで検討できます。データ連携から基盤、監視、セキュリティ審査まで一体で進めたい企業の候補にもなります。
依頼時には、他社製品との接続方法と、標準機能と個別開発の範囲を確認しておきます。クラウドやオンプレミス、閉域環境の選択肢も確かめてください。回答精度だけでなく、データ整備とAPI開発の期間や費用を分けて見積もってもらうと、各社の比較が明確になります。
日本アイ・ビー・エム株式会社｜AIエージェントの統合とガバナンス支援
IBMは金融サービス向けに、クラウドやAI、コンサルティングを提供しています。さらに、業務オーケストレーションも手がけています。
用途として挙げられているのは、信用評価や財務報告、不正検知などです。顧客サービスやコンプライアンスも含まれます。また、既存データやアプリケーションとの統合も重視しています。
特徴と強み
IBMは、チャット機能単体よりも、エージェントと業務アプリケーションをつないで一連の作業を進める構成を示しています。例として、watsonx Orchestrateでは、財務や調達の業務にエージェントを組み込み、企業データや既存アプリと連携する方法が案内されています。
金融では、データの配置や利用者別の閲覧範囲、モデルやプロンプトの評価方法を押さえることが欠かせません。ハイブリッドクラウドやアクセス制御に加えて、監査記録まで含めた提案を受けられるかは、全社基盤を検討する際の判断材料です。
得意領域・実績
審査や財務分析、コンプライアンス確認など、複数の業務でAIを使いたい大手金融機関が検討できます。顧客対応や決算照合、SOC運用の業務も、同じ枠組みで扱えます。公開情報では、情報収集や推論に加えて、外部ツールを使う動作も説明されています。
セキュリティ用途では、自動遮断や設定変更を許す範囲を明確にします。担当者の承認が必要な操作と、緊急時のみ自動化する操作、記録を残して事後確認する操作を分けてください。そのうえで、モデル提供者と開発会社、金融機関の責任を契約に定めておきましょう。
アクセンチュア株式会社｜業務変革とAIエージェント導入の一体的な進め方
アクセンチュアは、金融サービスの業務改革を支援するほか、データ・AIやシステム開発、運用変革にも取り組んでいます。AIを個別ツールとして導入するだけでなく、業務プロセスや組織、人材の変化も含めて進めたい企業が候補にできます。
特徴と強み
業務プロセスや組織の役割、データモデルを、エージェントや導入後の定着と一つの変革計画として扱える点が特徴です。営業情報の収集や融資分析、保険契約者への案内など、部門横断の業務で、人の役割も含めて検討できます。コンプライアンス確認も、この対象に含まれます。
OpenAIとの協業では、エージェントによる全社変革を支援しています。顧客サービスやバックオフィスへの導入も対象です。利用するモデルやクラウドが決まっている場合も、金融データの扱いと評価方法を確かめておく必要があります。
得意領域・実績
全社のAI戦略や業務改革を同時に進める大手銀行・保険・証券会社が検討できます。顧客接点やデータ基盤も、同じ計画の中で扱えます。
また、2026年3月の記事では、M&Aでのエージェント活用が紹介されています。AIと協働するためのスキル向上も説明しています。
大規模案件は、構想から実装まで広がるため、期間や費用も大きくなることがあります。そこで、戦略や業務設計、開発、運用の見積もりは、分けて出してもらいます。内製と委託の範囲、成果物をどちらが使えるか、誤作動時の補償条件を確かめてください。
金融/銀行/保険業界のAIエージェント開発会社を選ぶポイント
知名度だけで選ぶと、PoCの後に本番化できないことがあります。そこで、候補企業は、精度とデータ連携に加えて、権限や説明記録、現場の承認まで一体で評価しましょう。
候補を比べるときは、案件の要件に照らして見ていきます。
- 業務経験：自社に近い金融業務での導入内容と評価方法
- データと接続：参照元、API方式、既存システムとの分担
- 統制と運用：承認権限、監査記録、障害対応、責任範囲
業界名だけでなく業務単位で見る実績と経験
金融向けという業界名だけで判断せず、自社に近い業務の実績を尋ねましょう。業務の例には、融資稟議や保険金査定、AMLがあります。営業支援やコンタクトセンターも含まれます。
導入の前後で使った評価指標や、確認時間の変化、誤回答や誤検知への対応を、具体的に確かめてください。公開事例の数値は、データの品質や業務の範囲が違うほか、利用者数や既存システムの状態も異なるため、そのまま当てはまるとは限りません。そこで、自社データによる小規模な検証で基準値を把握します。
XAI・RAG・API連携までの技術力
説明可能性は、自然な文章を生成できることとは別の話です。判断に使った情報と参照規程、モデルの版を後から追える設計が必要です。人の修正や入力時刻も、同じように残しておきます。
RAGでは、回答に出典を示せるか、規程の更新を検索に反映する流れがあるかを確かめてください。勘定系や契約管理への接続は、読み取り、下書き、承認後の登録に段階を分けて進める方法があります。
そのうえで、データ整備やAPI認証、タイムアウト後の再実行を聞いてください。二重登録の防止や操作記録の保管方法も、同じ質問に含めます。
契約前に確認するプロジェクト管理と責任分界
誤提案、誤検知、誤登録が起きた際の責任を、金融機関・開発会社・クラウドやモデルの提供者の間で決めておきます。SLAには稼働率だけでなく、応答遅延や障害連絡、復旧目標を含めてください。さらに、モデル変更の通知や漏えい時の対応も入れておきます。
自律性も段階に分けられます。社内検索や文書の下書き、社内データの参照や分類と、顧客への回答や取引操作を区別し、影響が大きいほど承認と監視を強めます。このため、まず限定用途でデータと運用を整え、評価を通過した業務から範囲を広げる方法が現実的です。
よくある質問
金融機関での導入は、費用や期間に加えて、安全性を保ったまま適用範囲を広げられるかも検討事項になります。発注前によく挙がる疑問を、順に見ていきます。
金融機関のAIエージェント開発費用はいくらですか？
費用は、対象業務やデータ整備の範囲、既存システムとの接続、セキュリティ条件によって変わります。利用者数や監視範囲も、費用を左右します。また、画面上で試すPoCと、勘定系へ接続する本番システムとでは、必要な開発や審査が異なります。
見積もりは、企画や要件定義、データ整備、RAG・モデル評価の工程ごとに分けてもらいます。API開発や審査、監視、クラウド利用料も、別々に示してもらいます。初期費用と月額費用に加えて、モデル変更や障害対応にかかる費用も含め、投資対効果を検討しましょう。
AIエージェントの暴走や誤回答はどう防ぎますか？
権限は必要最小限にし、読み取り、下書き、承認後の実行を分けます。そのうえで、顧客対応や取引操作には人の確認を置き、根拠がない回答を止める仕組み、異常操作の検知、判断と操作の記録を組み合わせます。
通常時の動作だけでなく、復旧手順も試験しておきます。回答が不安定な場合のモデルの切り戻し、API障害時の手動受付、誤検知で止めた取引の再審査担当を、あらかじめ決めておくと、運用時の影響を抑えられます。
銀行や保険会社はどの業務からAIエージェントを始めるべきですか？
初期導入には、人が最終確認できる業務が適しています。効果を測りやすく、誤りも手作業で直せるからです。たとえば、規程検索や議事録・稟議書の下書きのほか、問い合わせの分類や営業情報の要約も含まれます。
運用が安定したら、顧客・契約・取引データの参照や担当者への提案へ広げます。さらに、顧客手続きや自動実行を検討します。
評価では、正答率のほか、作業時間や確認負担、誤回答、問い合わせの再発を見ます。そのうえで、段階ごとの移行条件を定めます。
まとめ
金融分野の開発会社は、モデルの新しさだけで選ばず、業務理解や既存システムとの接続で比べます。説明記録や人の承認、運用責任も、同じ比較の中に含めてください。紹介した6社の支援範囲や得意領域を、自社の課題と照らし合わせることが選定の出発点です。
安全に測定できる業務からの開始
まずは、人が確認できる業務で効果と安全性を測ります。その間に、出典表示や権限、記録の仕組みを整えます。異常検知や手動復旧も同じ段階で用意したうえで、検証結果を見ながら、顧客対応や取引操作へ慎重に広げる進め方が適しています。
参考にした公開情報
各社が公表しているサービス・事例の原文は、以下から確認できます。
- 金融庁のAI資料／NTTデータのAIエージェント／金融業界の事例
- NECのAgentic AI／AIリスク検知／富士通の金融AI資料
- IBMの金融AIエージェント／アクセンチュアとOpenAI／M&AでのAI活用
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。