銀行における生成AIを活用した海外拠点ガバナンスの高度化 ー 事務手続書作成業務の効率化事例から

銀行の事務手続書作成プロセスに生成AIを組み込むことの目的は、作成リードタイムを大幅に短縮することに加え、担当者間の知見の差による記載粒度・表現のばらつきを統一し、アウトプットの標準化を進めることにある。これにより、拠点間の事務品質の均質化・標準化が実現し、本部が拠点間の例外・逸脱を把握しやすくなることで、ガバナンス管理が実効的に機能するようになる。

加えて、生成AIによる本部事務手続との機械的で網羅的なマッピングの実施は、単なる担当者の省力化にとどまらず、担当者による紐づけ作業の見落としを防ぎ、担当者はダブルチェックに集中できることも企図している。
これらの目的を結実させるためのアプローチとして、生成AIに対して「事務手続書を作成せよ」といった漠然とした指示を投じるだけでは不十分であり、より期待された結果を得るために生成AIの特性を正しく理解した上で、高度なプロンプトエンジニアリング（AIへの指示設計）を行うことが求められる。 

具体的には、対象システムを導入した際の想定To-Beワークフローやオペレーションマニュアル、本部事務手続などの各種インプット資料を事前に生成AIに読み込ませて十分に学習をさせた上で 、人間（実務エキスパート）が作成した「正解のサンプル成果物（模範解答）」を提示する手法（Few-Shotプロンプティング）が有効である 。これにより、生成AIに対して生成すべきフォーマット、銀行事務手続として求められる記載粒度、および地域標準として求められる文脈を事前に学習させ 、最終的に狙ったフォーマット・文脈で高精度なアウトプットを生成AIによって自動生成できるようにすることが効率化のポイントとなる 。

上記のアプローチは以下プロセス①②の通りに進められる。

生成AIによる事務手続書の自動生成プロセスにおいて、以下のように処理を3つのステップへ分割し、生成AIへの処理負荷を分散させながら段階的に学習させる手法が有効である。 

• 第1ステップ（インプット情報の学習）：対象システムの1つのプロダクト（例えば信用状発行事務）に係るTo-Beワークフロー、オペレーションマニュアル、および最上位規程である本部事務手続をサンプルとして生成AIに読み込ませて学習させる。 
• 第2ステップ（アウトプットフォーマット・表現・文脈の学習）：人間が手作成した「正解のサンプル成果物（完成版の手続書。例えば信用状発行に係る地域標準事務手続書）」を提示し、目指すべきアウトプットのフォーマットや記載粒度、銀行事務特有の文脈を Few-Shot プロンプティング（例示による学習）の形で学習させる。 
• 第3ステップ（自動生成）：上記第1・第2ステップで投入した信用状発行事務のインプット情報とサンプル成果物の作成プロセスを生成AIが忠実に学習したことを前提に、別プロダクト（例えば信用状アメンドメント事務）のTo-Beワークフローやオペレーションマニュアル、本部事務手続の該当部分をアップロードし、同一フォーマット・文脈を維持しながら、信用状アメンドメント用の事務手続書の自動生成を実行する。この際、各事務プロセスが「本部事務手続のどの章・節の規程と紐づいているか」を自動的にマッピングさせ、根拠規程のトレーサビリティも同時に充足させる 。

上記のような1つのプロダクトの事務手続書の新規作成に関して、人間が手作業で行えば1週間から数週間を要するこの一連のプロセスを、上記のような複数ステップの実行によってわずか数十分で約50%～70%の精度を持った1stドラフトとして自動生成させることが可能となる。

【技術的・運用の壁を克服する実践的TIPS】
上記のような生成AIを実務で活用する際、よく直面する課題がある。インプットとなるプロンプトの指示やファイルの情報量が膨大になるほど、生成AIの「Attention（注意力）」が分散し、要点を見失ってアウトプットのクオリティが低下する、という現象である。
この課題に対する実践的なTIPSとして、プロンプトでは一括での大量処理を避け、インプットファイルをできるだけ少量化・軽量化して要点のみを学習・解析させたり、インプット（学習）の処理とアウトプット（生成）の処理を複数回に分けて段階的に実行したりと、プロセスを細分化することが有効である。
試行錯誤を重ねながらプロンプトを継続的に改善していくプロセスこそが、最終的にはより良いアウトプットを生み出すための要点となる。

上記①の処理を実行したとして、対象プロダクトの事務手続書が100%の精度で完成するわけではない。最終的には人間（有識者）によるダブルチェック、および加筆修正が必要となる。この人間による加筆修正作業は、プロダクトの複雑性にもよるが、おおよそ数日間は要する想定ではある。ともあれ、最終的には人間の手によって、実務上でも読み手が理解しやすく、かつ本部事務手続とのリファレンスも正しく紐づいた高度なガバナンスも両立した、効果的な事務手続書を完成することができる。

本取り組みを通じて示されたのは、生成AIを海外拠点ガバナンス高度化に活かすうえで、技術の導入だけでは不十分であるという事実である。実効性を持たせるためには、以下2つの条件がそろっていることが求められる。

1. 銀行業務・海外事務手続の深い知見：生成AIのアウトプット精度は、例外処理・事務手続体系などを十分に理解したうえで、いかに精度の高い「完成版の事務手続書」を最初のサンプルとして用意できるかに大きく左右される。このサンプルの作成にあたっては、銀行業務への深い知見を持つ人材が関与することが不可欠である。
2. 生成AIを実業務に組み込むインテグレーション力：生成AIに漠然と指示するだけでは期待した成果は得られない。自動生成したい成果物のイメージを明確に持ち、そのために必要なインプット情報やステップを十分に理解して、プロセスとして構造化する力が、AI活用の巧拙を分ける。

この2つの条件は、本取り組みのような事務手続書作成に限らず、プロジェクト管理業務や顧客サービス高度化、内部監査対応など、ガバナンス高度化に関わる幅広い領域に共通して求められるものである。また、本取り組みで実証された事例はまだ完成形ではなく、プロンプトの継続的な改善と生成AIモデルの進化により、1stドラフトの完成度はさらに高まることが期待される。海外拠点ガバナンスの高度化は、生成AIの進化とともに、その可能性を広げ続ける領域である。

アビームコンサルティングは、銀行業務への深い知見と生成AIの実業務へのインテグレーション力の両面を備え、本取り組みのような海外拠点ガバナンス高度化を支援している。本テーマにご関心をお持ちの方は、ぜひお気軽にお問い合せいただきたい。