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2026年版 金融機関向けAI活用ソリューション市場の実態と展望
金融機関におけるAI活用事例が急速に増えてきています。従来の文章生成・要約などの汎用業務だけではなく、顧客情報を利用するコア業務へ活用範囲が拡大しています。 文書作成・要約→行内情報＋RAG等→顧客情報を使った業務→AIエージェント→顧客対応・意思決定支援という方向に金融AIが進もうとしています。 本調査レポートでは、今後特に重要になると考えられる「顧客へのAI出力の直接提示」「自律的にタスクを処理するAIエージェント」などの取り組みや方向性について詳細に分析し、金融機関向けAI活用ソリューション市場の将来のあり方を考察します。
| 発刊日 | 2026年11月13日 | 体裁 | 324頁 |
|---|---|---|---|
| 資料コード | C68113700 | PDFサイズ | 3.0MB |
| カテゴリ | 流通小売、物流、一般・事業所向けサービス、金融 / 情報通信 / 海外情報掲載 | ||
| 調査資料価格 | 220,000円（税込）～ 価格表を開く | ||
| 書 籍 | 定価 220,000円 （ 本体 200,000円 消費税 20,000円 ） |
|---|---|
| PDFレギュラー | 定価 220,000円 （ 本体 200,000円 消費税 20,000円 ） |
|
セット (書籍とPDFレギュラー) |
定価 253,000円 （ 本体 230,000円 消費税 23,000円 ） |
|
PDFコーポレート (法人内共同利用版) |
定価 440,000円 （ 本体 400,000円 消費税 40,000円 ） |
|
セット (書籍とPDFコーポレート) |
定価 473,000円 （ 本体 430,000円 消費税 43,000円 ） |
|
PDFグローバルコーポレート (法人内共同利用版) |
定価 660,000円 （ 本体 600,000円 消費税 60,000円 ） |
※セット価格は、同一購入者の方が書籍とPDFの両方を同時にご購入いただく場合の特別価格です。
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リサーチ内容
調査のポイント
第Ⅰ章 総論
1．市場概況
1.1．金融機関向けAI活用ソリューション市場の定義
1.2．金融分野におけるAI活用領域
1.3．生成AI・RAG・AIエージェントの位置付け
2．市場形成の背景・外部環境
2.1．金融機関におけるAI利用の拡大
2.2．生成AI利用の本格化
2.3．金融業務におけるデータ活用の進展
2.4．AIガバナンス・セキュリティ
3．金融機関におけるAI活用の進展
3.1．文書作成・検索等の行内業務支援
3.2．RAG・内部データを活用した業務支援
3.3．融資・審査・営業等のコア業務への適用
3.4．顧客接点へのAI活用
3.5．AIエージェントによる業務処理
4．金融機関向けAI活用ソリューション市場の構造
4.1．金融機関とAIソリューション事業者の関係
4.2．内製・共同開発・外部サービス利用
4.3．金融業務特化型ソリューションの拡大
5．市場規模
5.1．金融機関向けAI活用ソリューション市場規模推移と予測（2024年度～2030年度）
5.2．金融機関のAI投資の見通し
6．市場展望
6.1．AIエージェントの構築・管理基盤と開発支援
6.2．融資業務向け特化型ソリューションの拡大
6.3．顧客接点における外部AIとの接続
6.4．市場拡大を抑える要因
第Ⅱ章 金融機関向けAI活用ソリューション市場の実態
1．市場概況
1.1．概況
1.2．ビジネスモデル
2．事業実績動向
3．事業強化に向けた取組み
3.1．AI審査・AIスコアリングに関する取組み
3.2．融資稟議書作成支援AIに関する取組み
3.3．リテールAIに関する取組み
3.4．不正検知・リスク管理に関する取組み
3.5．生成AI・AIエージェントに関する取組み
4．主要事業者のビジネス環境に関する見解
4.1．地域金融機関における審査の効率化と人手不足への対応
4.2．カード・住宅ローン分野における不正検知需要
4.3．汎用生成AIの普及・内製化に伴う外部事業者の役割の変化
5．主要事業者の課題
5.1．人材の確保
5.2．金融機関のシステム環境への対応
5.3．金融機関側の運用体制の整備
5.4．現場での利用定着
5.5．導入条件と費用の整理
6．主要事業者の展望
6.1．サービス拡充と販路の拡大
6.2．SIerによる法人営業・融資プロセスの一体支援
6.3．金融機関の外販・内製化と外部事業者の役割
7．市場規模推移と予測
7.1．市場予測と導入の見通し
7.2．市場拡大を支える横展開と事業者の差別化
第Ⅲ章 金融機関のAIへの取組み動向
Ⅰ サマリー
1．AI・生成AIの導入状況
1.1．生成AIの利用拡大と導入段階の変化
1.2．全行的な推進組織の整備と業務部門の役割
2．業態別のAI活用状況
2.1．業態別のAI導入環境と活用の方向性
2.2．大手銀行と地域金融機関におけるAIの導入・開発方式
2.3．デジタルバンクおよびその他の金融機関におけるAI活用
3．主な活用領域
3.1．業務別の活用状況と適用形態
3.2．法人営業・融資：情報活用と業務支援の範囲
3.3．顧客接点：オペレーター支援と顧客向け直接サービスの区分
3.4．システム開発・リスク管理におけるAI活用と従来型AIの役割
4．AI活用段階の変化
4.1．顧客情報の利用範囲とデータ連携の要件
4.2．業務プロセスへの統合と利用形態の変化
4.3．活用範囲によって異なる人材・データ・リスク管理上の課題
4.4．金融機関向けAIソリューション需要の構造的変化
Ⅱ メガバンク
1．AI活用の背景・狙い
2．AI活用の方向性
2.1．AIの活用範囲
2.2．共通AI基盤を構築する3つの方式
2.2.1．三菱UFJ銀行のAI活用の戦略・方向性
2.2.2．三井住友銀行のAI活用の戦略・方向性
2.2.3．みずほ銀行のAI活用の戦略・方向性
2.3．AIエージェントによる業務処理の範囲と役割
3．重点施策
3.1．行内文書検索の共通業務基盤化
3.2．法人営業・ウェルスマネジメント：情報収集から提案準備へ
3.3．融資・審査：文書作成支援と与信判断の区分
3.4．顧客接点：行員の確認を経ないAI回答
3.5．AIエージェントを活用した個別作業の連結と自動処理の範囲
4．AIの開発・導入体制
4.1．技術組織と業務部門の役割分担
4.2．内製開発と外部企業との協業
4.3．AI投資の拡大と業務実装を支える人材・組織の整備
5．導入時のボトルネック
5.1.大量の行内情報の整理と正確なアクセス
5.2．AIの回答を銀行業務で活用するための精度確保と確認体制
5.3.顧客向けAIサービスにおける情報管理と応答品質の確保
5.4．AI活用の拡大に対応するモデル管理とガバナンス体制
6．導入効果
6.1．AI利用の拡大と業務効率化の進展
6.1.1．生成AIの活用状況
6.1.2．メガバンクの導入効果の状況
6.2．領域別の効果
6.2.1．情報検索における効果
6.2.2．法人営業に関する効果
6.2.3．融資に関する効果の状況
6.2.4．AIエージェントに関する効果の状況
6.3．AI投資の拡大と経済効果の具体化
6.3.1．三菱UFJ銀行における導入効果に対する考え方
6.3.2．三井住友銀行における導入効果に対する考え方
6.3.3．みずほ銀行における導入効果に対する考え方
7．課題
7.1．個別業務の効率化から一連の業務プロセスへの展開
7.2．顧客別情報の活用と取引機能への接続
7.3．AIエージェントの運用拡大に伴う管理体制の整備
8.展望
8.1．AIエージェントの適用拡大
8.1.1．三菱UFJ銀行のAIエージェントに対する方向性
8.1.2．三井住友銀行のAIエージェントに対する考え方
8.1.3．みずほ銀行のAIエージェントに対する方向性
8.2．顧客接点の高度化と個別金融サービスへの展開
8.2.1．三菱UFJ銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
8.2.2．三井住友銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
8.2.3．みずほ銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
Ⅲ デジタルバンク
1．AI活用の背景と導入の目的
1.1．非対面金融サービスと顧客の利便性向上
1.2．行内の反復業務の自動化と業務運営の効率化
2．AI活用の方向性とサービス構造
2.1．対話型取引支援と生成型インターフェース
2.2．顧客別サービスのパーソナライズとデータ活用
3．主な業務におけるAI活用
3.1．法人口座開設審査とAI面談
3.2．顧客分析・信用審査へのAI活用
3.3．顧客相談の自動化とオペレーターの業務支援
3.4．異常取引の検知と金融犯罪対策に伴う事務
3.5．勘定系システム開発への生成AI適用
4．AIの開発・調達体制と運用管理
4.1．AIの開発・調達方式と役割分担
4.2．自行のAI技術の外部事業化
4.3．顧客向けAIの運用管理と機能変更
5．銀行APIと外部AIエージェントの連携
5.1．BaaSとAIエージェントによる金融機能の利用方式
5.2．外部AIによる金融情報照会と取引実行の管理
5.2.1．情報照会と資金移動の権限区分
5.2.2．重複実行の防止とエラー時の復旧
6．導入効果と評価基準
6.1．業務別に確認された効果
6.1.1．法人口座開設審査の改善
6.1.2．住宅ローンAI審査の処理能力の拡張
6.2.運用段階と業務特性に応じた評価基準
6.2.1．従来型AIサービスの運用効果の評価
6.2.2．顧客向け試験運用サービスの評価
7.課題
7.1．非対面金融取引におけるAIの役割分担
7.2．従来型AIと新規生成AIサービスの運用・評価
7.3．外部AIによる金融機能の利用と実行権限の管理
8.展望
8.1．顧客向けAIの取引支援機能の拡大
8.2．AI信用審査の外部事業化と銀行APIの利用拡大
Ⅳ 地方銀行
1．AI活用の背景と導入目的
1.1．営業店・本部間の情報照会業務の効率化
1.2．地域企業の情報と審査・提案ノウハウの共有
2．AI活用の方向性
2.1．共通AIの利用拡大と専門業務向けAIの開発
2.2．地方銀行別の共通AIと専門業務向けAIの推進状況
3．主な業務別AI活用
3.1．行内規程・業務マニュアル検索と本部照会業務の改善
3.2．法人営業のための顧客分析と提案書作成支援
3.3．融資稟議書作成支援
3.4．融資業務の複数工程の連携とAIエージェント
3.5．資料作成業務支援
4．地方銀行におけるAIの開発・共同利用方式と役割分担
5．AI導入の主なボトルネック
5.1．行内規程・業務文書の最新性の管理
5.2．顧客情報の分散と定性情報の活用
5.3．融資・営業に必要な品質基準への対応
5.4．定型データの正確性の担保と判断支援
5.5．導入・運用費用
5.6．外部技術への依存とサービス変更への対応
6．AI導入効果と成果の評価
6.1．融資稟議書作成の効率化と品質改善
6.2．法人営業における訪問準備と提案品質の改善
6.3．本部資料作成自動化の効果検証
6.4．成果の評価への考え方
7．課題
7.1．営業店・本部業務の連携と処理結果の検証
7.2．共同利用環境における銀行別の検証・運用能力
8.展望
8.1．法人営業・融資業務の実用化拡大
8.2．共同利用サービスの拡大と銀行別業務への適用
第Ⅳ章 海外における金融機関のAI活用
1．海外動向を見る視点
2．海外金融機関のAI活用動向
2.1．生成AIの業務活用
2.1.1．全行展開の一段落と管理指標の変化
2.1.2．業務移管の始まり：ソフトウェア開発
2.1.3．国内金融機関との違い
2.2．RAG・内部データ活用
2.2.1．行内システムとの接続とデータ管理
2.2.2．取引データのモデル資産化
2.2.3．国内金融機関との違い
2.3．融資・リスク管理・顧客対応等への活用
2.3.1．融資：判定の自動化と分析の支援
2.3.2．リスク管理・金融犯罪
2.3.3．顧客対応
2.4．AIエージェントに関する取組み
2.4.1．業務の補助から業務の担当へ
2.4.2．エージェントの監督体制
2.4.3．外部AIエージェントと金融機能の接続
3．海外主要金融機関のAI活用状況
3.1．生成AI・行内業務支援
3.2．RAG・内部データ連携
3.3．コア業務への適用
3.4．顧客接点におけるAI活用
3.5．AIエージェント・自律処理
3.6．主要金融機関別のAI活用状況比較
4．海外の金融関連企業によるAI活用・提供の動向
4.1．Nova Credit
4.2．FICO
4.3．Prism Data
4.4．Zest AI
4.5．EnFi
4.6．Shift Technology
第Ⅴ章 個別企業の実態
【メガバンク】
1．三菱UFJ銀行
2．三井住友銀行
3．みずほ銀行
【デジタルバンク】
4．ドコモSMTBネット銀行
5．GMOあおぞらネット銀行
【地方銀行】
6．常陽銀行
7．広島銀行
8．中国銀行
9．あいち銀行
【金融機関向けAIソリューションベンダー】
10．NTTデータ
11．日立製作所
12．三菱総合研究所
13．セカンドサイトアナリティカ
第Ⅰ章 総論
1．市場概況
1.1．金融機関向けAI活用ソリューション市場の定義
1.2．金融分野におけるAI活用領域
1.3．生成AI・RAG・AIエージェントの位置付け
2．市場形成の背景・外部環境
2.1．金融機関におけるAI利用の拡大
2.2．生成AI利用の本格化
2.3．金融業務におけるデータ活用の進展
2.4．AIガバナンス・セキュリティ
3．金融機関におけるAI活用の進展
3.1．文書作成・検索等の行内業務支援
3.2．RAG・内部データを活用した業務支援
3.3．融資・審査・営業等のコア業務への適用
3.4．顧客接点へのAI活用
3.5．AIエージェントによる業務処理
4．金融機関向けAI活用ソリューション市場の構造
4.1．金融機関とAIソリューション事業者の関係
4.2．内製・共同開発・外部サービス利用
4.3．金融業務特化型ソリューションの拡大
5．市場規模
5.1．金融機関向けAI活用ソリューション市場規模推移と予測（2024年度～2030年度）
5.2．金融機関のAI投資の見通し
6．市場展望
6.1．AIエージェントの構築・管理基盤と開発支援
6.2．融資業務向け特化型ソリューションの拡大
6.3．顧客接点における外部AIとの接続
6.4．市場拡大を抑える要因
第Ⅱ章 金融機関向けAI活用ソリューション市場の実態
1．市場概況
1.1．概況
1.2．ビジネスモデル
2．事業実績動向
3．事業強化に向けた取組み
3.1．AI審査・AIスコアリングに関する取組み
3.2．融資稟議書作成支援AIに関する取組み
3.3．リテールAIに関する取組み
3.4．不正検知・リスク管理に関する取組み
3.5．生成AI・AIエージェントに関する取組み
4．主要事業者のビジネス環境に関する見解
4.1．地域金融機関における審査の効率化と人手不足への対応
4.2．カード・住宅ローン分野における不正検知需要
4.3．汎用生成AIの普及・内製化に伴う外部事業者の役割の変化
5．主要事業者の課題
5.1．人材の確保
5.2．金融機関のシステム環境への対応
5.3．金融機関側の運用体制の整備
5.4．現場での利用定着
5.5．導入条件と費用の整理
6．主要事業者の展望
6.1．サービス拡充と販路の拡大
6.2．SIerによる法人営業・融資プロセスの一体支援
6.3．金融機関の外販・内製化と外部事業者の役割
7．市場規模推移と予測
7.1．市場予測と導入の見通し
7.2．市場拡大を支える横展開と事業者の差別化
第Ⅲ章 金融機関のAIへの取組み動向
Ⅰ サマリー
1．AI・生成AIの導入状況
1.1．生成AIの利用拡大と導入段階の変化
1.2．全行的な推進組織の整備と業務部門の役割
2．業態別のAI活用状況
2.1．業態別のAI導入環境と活用の方向性
2.2．大手銀行と地域金融機関におけるAIの導入・開発方式
2.3．デジタルバンクおよびその他の金融機関におけるAI活用
3．主な活用領域
3.1．業務別の活用状況と適用形態
3.2．法人営業・融資：情報活用と業務支援の範囲
3.3．顧客接点：オペレーター支援と顧客向け直接サービスの区分
3.4．システム開発・リスク管理におけるAI活用と従来型AIの役割
4．AI活用段階の変化
4.1．顧客情報の利用範囲とデータ連携の要件
4.2．業務プロセスへの統合と利用形態の変化
4.3．活用範囲によって異なる人材・データ・リスク管理上の課題
4.4．金融機関向けAIソリューション需要の構造的変化
Ⅱ メガバンク
1．AI活用の背景・狙い
2．AI活用の方向性
2.1．AIの活用範囲
2.2．共通AI基盤を構築する3つの方式
2.2.1．三菱UFJ銀行のAI活用の戦略・方向性
2.2.2．三井住友銀行のAI活用の戦略・方向性
2.2.3．みずほ銀行のAI活用の戦略・方向性
2.3．AIエージェントによる業務処理の範囲と役割
3．重点施策
3.1．行内文書検索の共通業務基盤化
3.2．法人営業・ウェルスマネジメント：情報収集から提案準備へ
3.3．融資・審査：文書作成支援と与信判断の区分
3.4．顧客接点：行員の確認を経ないAI回答
3.5．AIエージェントを活用した個別作業の連結と自動処理の範囲
4．AIの開発・導入体制
4.1．技術組織と業務部門の役割分担
4.2．内製開発と外部企業との協業
4.3．AI投資の拡大と業務実装を支える人材・組織の整備
5．導入時のボトルネック
5.1.大量の行内情報の整理と正確なアクセス
5.2．AIの回答を銀行業務で活用するための精度確保と確認体制
5.3.顧客向けAIサービスにおける情報管理と応答品質の確保
5.4．AI活用の拡大に対応するモデル管理とガバナンス体制
6．導入効果
6.1．AI利用の拡大と業務効率化の進展
6.1.1．生成AIの活用状況
6.1.2．メガバンクの導入効果の状況
6.2．領域別の効果
6.2.1．情報検索における効果
6.2.2．法人営業に関する効果
6.2.3．融資に関する効果の状況
6.2.4．AIエージェントに関する効果の状況
6.3．AI投資の拡大と経済効果の具体化
6.3.1．三菱UFJ銀行における導入効果に対する考え方
6.3.2．三井住友銀行における導入効果に対する考え方
6.3.3．みずほ銀行における導入効果に対する考え方
7．課題
7.1．個別業務の効率化から一連の業務プロセスへの展開
7.2．顧客別情報の活用と取引機能への接続
7.3．AIエージェントの運用拡大に伴う管理体制の整備
8.展望
8.1．AIエージェントの適用拡大
8.1.1．三菱UFJ銀行のAIエージェントに対する方向性
8.1.2．三井住友銀行のAIエージェントに対する考え方
8.1.3．みずほ銀行のAIエージェントに対する方向性
8.2．顧客接点の高度化と個別金融サービスへの展開
8.2.1．三菱UFJ銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
8.2.2．三井住友銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
8.2.3．みずほ銀行の顧客接点の高度化に対する方向性
Ⅲ デジタルバンク
1．AI活用の背景と導入の目的
1.1．非対面金融サービスと顧客の利便性向上
1.2．行内の反復業務の自動化と業務運営の効率化
2．AI活用の方向性とサービス構造
2.1．対話型取引支援と生成型インターフェース
2.2．顧客別サービスのパーソナライズとデータ活用
3．主な業務におけるAI活用
3.1．法人口座開設審査とAI面談
3.2．顧客分析・信用審査へのAI活用
3.3．顧客相談の自動化とオペレーターの業務支援
3.4．異常取引の検知と金融犯罪対策に伴う事務
3.5．勘定系システム開発への生成AI適用
4．AIの開発・調達体制と運用管理
4.1．AIの開発・調達方式と役割分担
4.2．自行のAI技術の外部事業化
4.3．顧客向けAIの運用管理と機能変更
5．銀行APIと外部AIエージェントの連携
5.1．BaaSとAIエージェントによる金融機能の利用方式
5.2．外部AIによる金融情報照会と取引実行の管理
5.2.1．情報照会と資金移動の権限区分
5.2.2．重複実行の防止とエラー時の復旧
6．導入効果と評価基準
6.1．業務別に確認された効果
6.1.1．法人口座開設審査の改善
6.1.2．住宅ローンAI審査の処理能力の拡張
6.2.運用段階と業務特性に応じた評価基準
6.2.1．従来型AIサービスの運用効果の評価
6.2.2．顧客向け試験運用サービスの評価
7.課題
7.1．非対面金融取引におけるAIの役割分担
7.2．従来型AIと新規生成AIサービスの運用・評価
7.3．外部AIによる金融機能の利用と実行権限の管理
8.展望
8.1．顧客向けAIの取引支援機能の拡大
8.2．AI信用審査の外部事業化と銀行APIの利用拡大
Ⅳ 地方銀行
1．AI活用の背景と導入目的
1.1．営業店・本部間の情報照会業務の効率化
1.2．地域企業の情報と審査・提案ノウハウの共有
2．AI活用の方向性
2.1．共通AIの利用拡大と専門業務向けAIの開発
2.2．地方銀行別の共通AIと専門業務向けAIの推進状況
3．主な業務別AI活用
3.1．行内規程・業務マニュアル検索と本部照会業務の改善
3.2．法人営業のための顧客分析と提案書作成支援
3.3．融資稟議書作成支援
3.4．融資業務の複数工程の連携とAIエージェント
3.5．資料作成業務支援
4．地方銀行におけるAIの開発・共同利用方式と役割分担
5．AI導入の主なボトルネック
5.1．行内規程・業務文書の最新性の管理
5.2．顧客情報の分散と定性情報の活用
5.3．融資・営業に必要な品質基準への対応
5.4．定型データの正確性の担保と判断支援
5.5．導入・運用費用
5.6．外部技術への依存とサービス変更への対応
6．AI導入効果と成果の評価
6.1．融資稟議書作成の効率化と品質改善
6.2．法人営業における訪問準備と提案品質の改善
6.3．本部資料作成自動化の効果検証
6.4．成果の評価への考え方
7．課題
7.1．営業店・本部業務の連携と処理結果の検証
7.2．共同利用環境における銀行別の検証・運用能力
8.展望
8.1．法人営業・融資業務の実用化拡大
8.2．共同利用サービスの拡大と銀行別業務への適用
第Ⅳ章 海外における金融機関のAI活用
1．海外動向を見る視点
2．海外金融機関のAI活用動向
2.1．生成AIの業務活用
2.1.1．全行展開の一段落と管理指標の変化
2.1.2．業務移管の始まり：ソフトウェア開発
2.1.3．国内金融機関との違い
2.2．RAG・内部データ活用
2.2.1．行内システムとの接続とデータ管理
2.2.2．取引データのモデル資産化
2.2.3．国内金融機関との違い
2.3．融資・リスク管理・顧客対応等への活用
2.3.1．融資：判定の自動化と分析の支援
2.3.2．リスク管理・金融犯罪
2.3.3．顧客対応
2.4．AIエージェントに関する取組み
2.4.1．業務の補助から業務の担当へ
2.4.2．エージェントの監督体制
2.4.3．外部AIエージェントと金融機能の接続
3．海外主要金融機関のAI活用状況
3.1．生成AI・行内業務支援
3.2．RAG・内部データ連携
3.3．コア業務への適用
3.4．顧客接点におけるAI活用
3.5．AIエージェント・自律処理
3.6．主要金融機関別のAI活用状況比較
4．海外の金融関連企業によるAI活用・提供の動向
4.1．Nova Credit
4.2．FICO
4.3．Prism Data
4.4．Zest AI
4.5．EnFi
4.6．Shift Technology
第Ⅴ章 個別企業の実態
【メガバンク】
1．三菱UFJ銀行
2．三井住友銀行
3．みずほ銀行
【デジタルバンク】
4．ドコモSMTBネット銀行
5．GMOあおぞらネット銀行
【地方銀行】
6．常陽銀行
7．広島銀行
8．中国銀行
9．あいち銀行
【金融機関向けAIソリューションベンダー】
10．NTTデータ
11．日立製作所
12．三菱総合研究所
13．セカンドサイトアナリティカ
