近年、ChatGPTに代表される生成AI（Generative AI）がビジネスに大きな変革をもたらしています。金融業界やBPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）業界も例外ではなく、業務効率化やサービス向上のため積極的に生成AIを取り入れ始めています
mckinsey.com。本記事では、プロンプト（指示文）の工夫によって実現できる具体的なユースケース、金融業界およびBPO業界における最新の活用事例、そしてGPTやDifyといった既存の生成AI技術を業務にどう応用できるかを解説します。海外事例も交えながら、生成AI活用の最前線を探ってみましょう。
プロンプト設計の重要性と生成AIユースケース
生成AIを業務で役立てるには、AIへの指示文であるプロンプトの設計が極めて重要です。漠然とした質問では期待する回答は得られず、目的に沿った的確な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」が必要になります
pwc.com。このスキルはまだ新しいものの、今後あらゆるビジネスパーソンにとって重要なリテラシーになると指摘されています
pwc.com。適切なプロンプティングを行うことで、以下のような多彩なユースケースが実現できます。
- 顧客対応の自動化と高度化: チャットボットやバーチャルアシスタントによる問い合わせ対応を自動化できます。生成AIは人間らしい自然な応答を生成できるため、24時間365日の顧客対応やセルフサービスを実現し、顧客満足度の向上につなげますromptn.com。特に多言語の問い合わせにも強く、多言語対応の強化にも貢献します。ChatGPTのようなモデルは高精度な翻訳や多言語での質問応答が得意であり、問い合わせ対応を各国の言語でスムーズに行えるようになりますromptn.com。その結果、グローバルな顧客に対しても一貫したサービス提供が可能になります。
- 文章作成・要約の効率化: レポートや契約書、メールなどのドラフト作成をAIが支援します。人が一から書くよりも素早く下書きを生成し、必要に応じて修正することで文書作成の時間を大幅短縮できます。例えば、ある金融機関では投資提案書の作成時間を従来の9時間から30分に90%以上短縮することに成功していますmckinsey.com。また、長文の要約にも優れており、会議の議事録や通話記録から要点を抽出するといった作業も自動化できます。実際、日本のあるBPO企業では、通話音声を文字起こしした上で生成AIに要約させ、コールセンター後処理業務を約47%も時間短縮することに成功していますromptn.com。このように要約・執筆支援に生成AIをプロンプトで上手く使うことで、ドキュメント業務の効率と正確性が飛躍的に向上します。
- データ分析とレポーティング: 大量の業務データや財務データをAIが分析し、洞察をレポートとして生成することも可能です。生成AIは膨大なデータからパターンを見出し、人間が見落とすようなトレンドや異常値を指摘するのに役立ちますprojectpro.io。例えば、売上データの傾向分析や市場ニュースの要約によって、将来のトレンドを予測したりリスク要因を抽出したりできますprojectpro.io。また、財務報告にAIを用いることで誤りの削減にも寄与します。ある分析では、データ入力や集計・報告書作成を自動化することで、財務報告におけるエラーを最大90%減らせる可能性が示されていますprojectpro.io。このようにデータ分析から報告書作成までをプロンプトで指示しAIに任せることで、迅速かつ正確な経営インサイトの獲得が期待できます。
- ナレッジ検索・社内問い合わせ対応: 社内の大量の文書やナレッジベースに対して質問すると、生成AIが該当情報を探し出して回答するバーチャルエキスパートとして機能しますmckinsey.com。例えば金融機関では、過去の社内資料や商品知識に基づいて社員の質問に即答するAIアシスタントを導入し、業務知識の共有を促進していますmckinsey.com。米国のモルガン・スタンレーではGPT-4を使った社内アシスタントを構築し、数万におよぶ社内文書から最適な回答や要約を引き出して富裕層顧客向けアドバイスに活用していますmckinsey.com。このようにプロンプトによって知りたい情報の文脈や形式を指定すれば、AIが社内の膨大な知識から必要な情報を瞬時に引き出してくれるのです。
- コード生成・ソフトウェア開発支援: 生成AIはプログラミングの領域でも威力を発揮します。自然言語で要件や処理内容をプロンプトとして指示すれば、AIがコードの一部を生成したりバグを修正したりすることができますmckinsey.com。銀行など金融機関では、古い汎用機システムのコードを最新言語へ自動変換する試みにもAIを活用していますmckinsey.com。レガシーコードを解析して新しい言語で書き直す作業は人的負担が大きいですが、AIが下訳を行うことでエンジニアの生産性を飛躍的に向上できます。また、ソフトウェアテストやコードレビューの自動化にも応用されており、技術部門の開発スピード加速に寄与していますmckinsey.com。このように、プロンプト次第でAIがプログラマーの頼れる相棒となり、システム開発・保守の効率化につながります。
以上のようなユースケースは、プロンプトの工夫によって実現度が大きく変わります。生成AIに何を「させたい」のか明確に伝えることで、単なる会話AIに留まらない実務的な成果が得られるのです。
金融業界における生成AIの最新活用事例
金融機関では、生成AIの導入が 顧客サービス から 内部業務効率化 まで幅広く進んでいます。マッキンゼーの調査によれば、世界の金融機関の約20%がすでに生成AIを導入し、さらに60%が今後1年以内の導入を計画しているといいます
projectpro.io。まずは銀行業で実際に動き出している最新事例を見てみましょう。
- 高度なチャットボットによる顧客対応: 多くの銀行が、生成AIを搭載したチャットボットで顧客対応を強化しています。従来のFAQ型ボットより自然な対話が可能なため、口座残高照会から融資相談まで幅広い質問に的確に答えることができます。生成AI活用の初期段階では、とくにこのような顧客サービスの改善が重視されており、各社が競って取り組んでいる分野ですmckinsey.com。例えばJPモルガン・チェース銀行は、社内にChatGPTに類似した対話型AI「コイン（COiN）」を導入し、140,000人の社員が日常業務で活用できる環境を整備しています（※参考：同社プレス発表）。これにより顧客問い合わせへの迅速な回答や、社内手続きのガイダンス提供など、サービスと生産性の両面で効果を上げています。
- 社内ナレッジ活用・レポート作成の効率化: 社員向けのAIアシスタントを導入する動きも活発です。米国の大手金融機関モルガン・スタンレーでは、GPT-4を活用した社内向けAIアシスタントを構築し、富裕層顧客への提案資料作成に活用していますmckinsey.com。このアシスタントは数万件に及ぶ社内リサーチ資料や過去のやり取りを横断的に検索し、アドバイザーからの質問に即座に回答したり、顧客との面談内容を要約してフォローアップのメール文面を自動生成したりしますmckinsey.com。その結果、顧客対応に必要な情報収集や文書作成の時間が大幅に削減され、より多くの時間をコンサルティング本来の業務に充てられるようになりました。また、別の銀行では、投資判断に関するブリーフィング資料の作成時間を従来比で90%短縮する取り組みも報告されていますmckinsey.com。このように社内の知識検索やレポート生成に生成AIを用いることで、行員の生産性向上とサービス品質向上を両立させているのです。
- パーソナライズされたマーケティング: 生成AIは、マーケティング分野でも新たな価値を生んでいます。ある銀行ではGPTをベースにしたエンジンを使い、顧客一人ひとりのプロフィールや取引履歴に応じたハイパーパーソナルなマーケティングメッセージを自動生成していますmckinsey.com。これにより、キャンペーンの企画からメール配信までのリードタイムを短縮しつつ、内容の精度と効果を高めることができましたmckinsey.com。従来はマーケティング担当者が手作業でセグメントごとに作成していた販促メールも、AIがプロンプトに基づき最適な文面を即座に提案してくれるため、マーケティング業務の効率化と成果向上に寄与しています。
- リスク管理・コンプライアンスへの活用: 金融業界ではリスク管理や規制対応にもAI活用が期待されています。生成AIは大量の法令文書やニュースを短時間で読み込み要点をまとめることが得意です。ある銀行では、気候変動に関するリスク問合せへの回答準備に生成AIを使ったところ、回答準備にかかる時間を2時間以上から15分未満に短縮し、しかも約90%の正確性で応答できたと報告されていますprojectpro.io。また、融資審査ではソーシャルメディアやニュース記事といった非構造データをAIが分析し、借り手の信用リスク評価に役立てる動きもありますprojectpro.io。こうした活用によって、高度なデータ分析によるリスク予測や規制遵守チェックが人手をかけずに行えるようになりつつあります。ただし、リスク領域では完全にAI任せにせず人間が結果を検証する体制も重要です。
- ソフトウェア開発とITコスト削減: 金融機関では古くから使われている基幹システムが多く存在し、そのモダナイズ（刷新）が課題です。生成AIをコーディングに活用することで、このレガシーシステムの近代化を加速できます。例えば大手銀行のIT部門では、長年動いているCOBOLなどの旧式コードを現代的な言語へ半自動で変換するのにAIを使っていますmckinsey.com。具体的には、人間が書いたサンプルをプロンプトで示すことで、AIが類似したコード変換を大量に行えるように訓練します。また、新規開発においても開発者のAIコーディングアシスタントを導入し、バグ検出やテストケース生成を自動化して生産性を高めていますmckinsey.com。マッキンゼーの分析では、生成AIによるコード補助は銀行の技術負債の解消やソフトウェアデリバリーの迅速化につながると指摘されていますmckinsey.com。このように金融業界では、フロントの顧客対応からバックエンドのIT開発まで、生成AIが幅広く活用され始めているのです。
BPO業界における生成AIの最新活用事例
BPO業界（業務委託・アウトソーシングの業界）でも、生成AIの導入が大きな注目を集めています。BPO企業はクライアント企業の様々な業務プロセスを代行しますが、その効率や品質を飛躍的に向上させる手段としてAI活用が進んでいます
microsourcing.com。生成AIはルーチン業務の自動化によってスタッフの手作業を減らし、より付加価値の高い業務に人手を振り向けることを可能にします
microsourcing.com。ここでは、BPO分野での具体的な活用例をいくつか紹介します。
- コンタクトセンター業務の効率化: コールセンターや問い合わせ対応業務は、多くのBPO企業が担う中核業務です。ここに生成AIを導入することでオペレーター支援と自動化を両立させる事例が登場しています。例えばアルティウスリンク株式会社では、電話応対をリアルタイムにテキスト化し、それをAzureの大規模言語モデルで要約してCRMに自動記録する仕組みを実証実験しましたromptn.com。プロンプトの工夫や要約モデルの選定など約2か月にわたる検証の結果、人間が行っていた通話後の記録作業を平均で47.3%も時間短縮できることが確認されていますromptn.com。この人とAIの半自動連携により、オペレーターは煩雑な記録業務から解放され、より高度な顧客対応に集中できるようになります。コンタクトセンターにおけるこの先進事例は、業務効率とサービス品質の両立に成功したものとして注目されていますromptn.com。
- カスタマーサポートBPOへのAIネイティブサービス: 日本では生成AIを全面的に活用した新しいBPOサービスも登場しています。例えばカラクリ株式会社は、自社の生成AIソリューション「KARAKURIシリーズ」を駆使して顧客サポート業務を受託代行する「AIネイティブなBPOサービス」を開始しましたprtimes.jp。このサービスでは、専門チームがクライアント企業に代わって顧客対応のDXを推進します。具体的には、顧客の声分析（VoC分析）やメールの自動作成といったAIツールを駆使し、問い合わせ対応を高度に効率化しますprtimes.jpprtimes.jp。生成AIが提案する回答やメール文面をプロの目でチェックしつつ活用することで、高品質な応対を維持しながら外注コストを圧倒的に削減できる点が売りですprtimes.jpprtimes.jp。このように、AI×BPOの新サービスモデルが国内で誕生しており、デジタル人材不足に悩むコールセンターの課題解決や、BPO業界自体のビジネスモデル変革につながっています。
- 業務品質管理とナレッジ共有: BPO業務ではヒューマンエラー防止やサービス品質の均一化も重要です。生成AIはその点でも力を発揮しています。例えば、書類の入力ミスや手順漏れを検知する自動品質チェックにAIを使うことで、人手では見過ごしがちなエラーを未然に防ぐことができますromptn.com。また、新人オペレーターの問い合わせ対応を支援する対話型FAQとしてChatGPTを活用すれば、ベテランの知見をAI経由で提供でき、オペレーター全体の対応品質を底上げできますromptn.com。さらに、社内ナレッジの高度化にも生成AIは有用です。過去の対応履歴や製品知識を学習させておけば、チャットボットがオペレーターからの質問に即答し、問題解決のヒントを提示するといったナレッジマネジメント支援が可能になりますromptn.comromptn.com。このように、BPO業務に散在する知識やチェックリストをAIが吸収し、的確に活用することで、サービスのばらつきを減らし高水準なアウトプットを維持できるようになります。
- 人事・バックオフィス業務への応用: BPO企業はしばしば人事や経理といったバックオフィス業務の代行も行いますが、そこでも生成AIは役立ちます。採用業務のアウトソーシングでは、応募者の履歴書やSNSの公開情報をAIが分析して適性を判断したり、面接日程調整のメールを自動生成したりといった支援が考えられます。実際にBPO大手のベルシステム24では、採用代行サービス「BellBiz BPO」に生成AIを取り入れ、応募者対応の効率化を図る取り組みがなされています（※参考：同社導入事例の紹介資料）。また、経理代行では領収書や請求書のデータ読み取りにAI-OCRを組み合わせ、仕訳やレポート作成まで自動化する例もあります。これらバックオフィス領域でのAI活用により、定型業務の自動化と人材不足の緩和が期待できます。
以上のように、BPO業界では人が行っていた業務プロセスをいかにAIで支援・代行させるかが大きなテーマとなっています。もっとも、生成AIは万能ではなく、ときに不正確な回答を返すリスクも指摘されています
microsourcing.com。そのためBPOでは、人間のチェックを織り交ぜた**“人＋AI”の協働**が重要とされています
microsourcing.com。実務ではAIが提示した内容をオペレーターや管理者が確認・修正することで、精度を担保しながら効率化の恩恵を受けるケースが多く見られます。こうした人間とAIのバランスを取りつつ、迅速で高品質なサービス提供を実現することが、今後のBPOにおける生成AI活用のカギと言えるでしょう。
GPTやDifyなど生成AI技術の業務適用に向けて
では、上記のような活用を実現するために、具体的にどのような生成AI技術を業務へ適用できるのでしょうか。現在利用可能な代表的なツールとその適用方法について考察します。
GPT系モデルの活用: OpenAIの提供するGPT-4などの大型言語モデルは、API経由で企業システムに組み込んだり、マイクロソフトAzure OpenAIサービスを通じて利用したりすることができます。これにより、自社のアプリケーションやチャットボットに高度な言語理解・生成能力を持たせることが可能です。例えば、社内問い合わせ対応ボットにGPTを採用し、自社の社内規程やマニュアルを学習させれば、社員からの質問に的確に答える社内ヘルプデスクAIが構築できます。機密データの取り扱いが問題となる場合でも、API連携時にプロンプトに含める情報を制御したり、オンプレミス環境で動かせる大規模言語モデル（オープンソースのLLMなど）を活用したりすることで、安全性と利便性のバランスを取ることができます。重要なのは、小さくても具体的なユースケースからパイロット導入を始め、社内でのAI活用ノウハウを蓄積することです。プロンプトの書き方やAIの応答傾向を社員が体験し学ぶことで、徐々に業務に適した使い方が洗練されていきます。
ノーコード開発プラットフォームの活用: Difyのようなプラットフォームは、非エンジニアでも簡単に生成AIを使ったアプリやチャットボットを構築できる画期的なツールです
chatgpt-enterprise.jp。Difyはオープンソースで提供されており、自社サーバーにインストールして無料で利用することも可能です
note.com。最大の特徴はノーコードでAIアプリ開発が可能な点で、専門知識がなくてもドラッグ＆ドロップや簡単な設定で、自社業務に合わせたAIアシスタントを作成できます
chatgpt-enterprise.jp。例えば、社内のFAQデータベースに接続したカスタマーサポートチャットボットや、営業支援のための対話型資料作成ツールといったものを迅速に試作できます。さらにDifyは、GPT-4だけでなくClaudeやGoogleのGemini、MetaのLlamaなど複数のAIモデルを統合利用できる柔軟性を持っています
note.com。用途に応じて最適なモデルを選び、必要なら外部のデータソースやAPIとも連携できるため
note.com、業務プロセスに深く組み込んだ高度なAIソリューションを実現できます。企業向けの有償プランも用意されていますが、小規模な検証であればまず無料プランで試してみるのがおすすめです
chatgpt-enterprise.jp。このようなプラットフォームを活用すれば、素早く安価にAI導入の効果検証を行い、自社に最適な活用法を模索することができます。
導入にあたってのポイント: 既存の生成AI技術を業務適用する際には、いくつか留意すべき点があります。まず、データの準備と品質です。モデルに与えるプロンプトや社内データの質が低いと、AIの出力も満足いくものになりません。社内文書の整理や対話ログの蓄積など、AIが学習・参照できる知識基盤を整備することが重要です。また、セキュリティとプライバシーへの配慮も欠かせません。特に金融分野では個人情報や機密情報を扱うため、外部のクラウドAIを使う場合は情報漏えい対策を講じるか、必要に応じてオンプレミスでモデルを運用する検討も必要でしょう。さらに、前述のように人間との協働もポイントです。生成AIの回答は便利な反面、事実と異なる内容（いわゆる幻覚）を含む可能性があります。そのため、最終的な意思決定や対外的な文章の確認は人間が行うプロセスを残し、AIはあくまで意思決定支援ツールとして位置付けるのが現実的です
microsourcing.com。このようなガバナンスを効かせながら運用すれば、リスクを最小化しつつ生成AIの恩恵を享受できるでしょう。
おわりに
金融業界・BPO業界における生成AIの活用事例とユースケースを見てきました。プロンプト設計を駆使した生成AIは、顧客対応の高度化から内部業務の効率化まで、幅広い領域で大きな可能性を秘めています。当初はカスタマーサービスや文章生成といった分野から導入が進みましたが
mckinsey.com、最近では高度な分析や意思決定支援、ソフトウェア開発にまで応用が広がっています。海外では大手金融機関が次々と社内AIアシスタントを投入し、生産性向上に成果を上げていますし
mckinsey.com、国内でもコンタクトセンター業務への実装など先進的な例が登場しています
romptn.com。とはいえ、生成AI導入は魔法の杖ではなく、効果を最大化するには段階的な実証と改善のサイクルが欠かせません。小さな成功体験を積み重ねながらプロンプティングのコツや運用ルールを社内に浸透させ、人とAIの協働体制を築くことが重要です。適切に活用すれば、生成AIは金融・BPO業界のビジネスプロセスを革新し、これまでにない付加価値を生み出す原動力となるでしょう。各企業が自社の課題に即した形でこの新技術を取り入れ、競争力強化につなげていくことが期待されます。
最後に、生成AIの技術進化は日進月歩です。OpenAIのGPTシリーズのみならず、多数の競合モデルや支援ツールが次々と登場しています。例えば、オープンソースのDifyのように誰もがAIを使いこなせる時代も目前です
note.com。今後も国内外の最新事例にアンテナを張りつつ、自社での創意工夫を重ねていくことで、生成AI活用の果実を最大限に享受できるでしょう。企業のデジタルトランスフォーメーションにおいて、生成AIは極めて強力な武器となり得ます。ぜひ一歩踏み出し、この潮流をビジネスに取り込んでいきましょう。
参考文献・情報源：本記事で引用した内容は、マッキンゼーやPwCによる業界分析
pwc.com、海外金融機関の事例報道
mckinsey.com、国内企業のプレスリリース
prtimes.jp、専門ブログ記事
microsourcing.comなど信頼性の高い公開情報に基づいています。各引用箇所に出典を明記しておりますので、詳しく知りたい方は【】内のリンク先もぜひご参照ください。
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