【導入事例】銀行AIナレッジマネジメントで融資審査時間を70%短縮｜AIによるローン審査支援システム導入事例

開発期間：8か月

チーム体制：20名

導入背景

近年、金融業界では生成AIやAIエージェントの活用が急速に進む一方で、多くの金融機関ではデータや業務ナレッジが部門ごとに分散しており、AIを全社レベルで活用できていないという課題が残されています。

Deloitteの銀行業界レポートでは、多くの銀行が依然として分断されたデータ基盤やレガシーシステムによりAI活用の効果を十分に発揮できていないことが指摘されています。また、McKinseyの2026年調査では、AI戦略・ガバナンス・Agentic AIの運用体制まで成熟している企業は全体の約3分の1にとどまっており、AIを実業務へ展開する難しさが明らかになっています。

今回ご紹介する導入企業は、アジア市場で事業を展開する大手商業銀行です。融資業務のデジタル化を推進する中で、情報検索の非効率性と融資審査プロセスの属人化という2つの大きな課題を抱えていました。

まず、行内には規程・業務マニュアル・商品資料・金利情報・販促資料・教育コンテンツなどが複数のシステムに分散して保存されており、担当者はキーワード検索や手作業による確認に多くの時間を費やしていました。その結果、必要な情報へ迅速にアクセスできず、顧客への案内内容にもばらつきが発生していました。

さらに、融資審査では申込書類の確認、情報抽出、信用リスク評価、コンプライアンス確認などを複数のシステムで個別に実施しており、多くの工程が手作業に依存していました。そのため審査時間が長期化し、担当者の業務負荷や運用コストの増加が課題となっていました。

そこでGEMは、銀行AIナレッジマネジメントとAIを活用した融資審査支援システムを組み合わせた統合ソリューションを提案しました。ナレッジ検索からローン審査支援までを一つのプラットフォーム上で実現することで、金融機関の業務効率化と金融DXを推進しています。

課題

銀行AIナレッジマネジメント導入前の課題

① 分散したナレッジ管理と情報検索の非効率化

銀行規程、業務マニュアル、商品資料、料金表、キャンペーン情報、研修資料などが複数のシステムに分散して保存されていた

従来の検索システムはキーワード一致検索のみで、必要な情報を迅速に見つけることが困難だった

担当者によって検索結果や回答内容が異なり、顧客対応の品質にばらつきが生じていた

営業担当者は適切な融資商品や顧客セグメントを判断するため、多数の資料を個別に確認する必要があった

情報検索に時間を要することで、業務効率やコンプライアンス対応にも影響が生じていた

② 融資審査業務の属人化と非効率化

融資申込書類の確認や情報抽出を手作業で実施していた

審査担当者はリスク評価や法令・社内規程への適合確認に多くの時間を費やしていた

顧客情報や信用情報を複数システムで個別に確認する必要があり、業務が複雑化していた

手作業による審査プロセスが融資承認までの時間を長期化させていた

業務量の増加に対して審査体制を柔軟に拡張することが難しかった

ソリューション

GEMは、銀行AIナレッジマネジメントとAIによる融資審査支援を組み合わせた統合プラットフォームを開発しました。

ナレッジ検索、文書理解、リスク分析、コンプライアンス確認、融資判断支援を一つのワークフローとして統合することで、金融機関が求める高い正確性・監査性・拡張性を実現しています。

施策①

銀行AIナレッジマネジメントシステムの構築

GEMは、銀行内に分散していた規程、業務マニュアル、商品資料、料金表、販促資料、研修コンテンツなどを一元管理する銀行AIナレッジマネジメント基盤を構築しました。

セマンティック検索と意図理解型検索を組み合わせることで、従来のキーワード検索では見つけられなかった関連情報も迅速に取得できます。

さらに、生成AIを活用したAI営業アシスタントを実装し、融資商品、信用区分、商品条件、社内ルールなどについて自然言語で質問・回答できる環境を実現しました。

施策②

AIによる融資審査支援システム

GEMは、マルチエージェントアーキテクチャを採用したAI融資審査支援システムを構築しました。

OCRによる書類取り込みから情報抽出、リスク分析、コンプライアンス確認、融資判断支援までをAIが自動で処理します。

また、Human-in-the-Loop（HITL）のレビュー機能を実装し、AIが提示した審査結果をアナリストやアンダーライターが確認したうえで最終承認を行える仕組みを構築しました。

これにより、高い業務効率とガバナンスを両立したAI融資審査プロセスを実現しています。

技術スタック

• 信用情報連携： National CIC
• OCR： OCRエンジン
• AIアーキテクチャ： MCP（Model Context Protocol）
• システム連携： API Interface
• 融資管理システム： LOS（Loan Origination System）

成果物

本プロジェクトでは、銀行AIナレッジマネジメントとAIによる融資審査支援を実運用できるシステムとして構築し、以下の成果物を提供しました。

• 銀行AIナレッジマネジメントシステム
• 規程・業務マニュアル・商品資料・料金表・販促資料・研修コンテンツを統合したナレッジ基盤
• セマンティック検索・意図理解型検索機能
• AI営業アシスタント
• AIによる融資審査支援システム
• 書類自動取り込み・情報抽出機能
• AIリスク分析・コンプライアンスチェック機能
• Human-in-the-Loop（HITL）レビュー機能
• ベクトル検索・オントロジー・ナレッジグラフ基盤
• LOS・National CIC連携インターフェース

導入効果

業務効率化

• 融資審査時間を70%短縮
• 手作業によるデータ入力・情報処理を60%削減
• 書類確認や情報検索にかかる工数を大幅に削減
• 融資審査プロセスを標準化し、業務の属人化を解消
• 銀行AIナレッジマネジメントにより、必要な情報へ迅速かつ正確にアクセスできる環境を実現

ビジネス効果

• 融資承認までのリードタイムを短縮し、顧客対応スピードを向上
• 審査担当者の業務負荷を軽減し、運用コストを削減
• AIを活用した一貫性のある審査・提案プロセスにより、コンプライアンスと業務品質を強化
• 銀行AIナレッジマネジメントを中核としたAI活用基盤を構築し、今後の金融DXや生成AI活用へ拡張可能な環境を整備

銀行AIナレッジマネジメントやAIを活用した融資審査システムの導入をご検討中の企業様は、ぜひGEM JPNへご相談ください。

GEM JPNは、銀行AIナレッジマネジメントの企画・設計から、AIモデル開発、RAG基盤構築、融資審査支援システム開発、システム連携、運用改善までワンストップでご支援します。金融機関ごとの業務課題に最適なソリューションをご提案し、持続可能な金融DXの実現をサポートします。

👉 公式サイト：https://gem-corp.jp/

プロジェクト総括

銀行AIナレッジマネジメントは、単なる社内ナレッジ検索システムではありません。

金融機関が保有する膨大な知識資産をAIで活用し、融資審査、営業支援、コンプライアンス対応までを高度化する金融DXの中核基盤です。

本プロジェクトでは、銀行AIナレッジマネジメントとAIによる融資審査支援システムを統合することで、融資審査時間を70%短縮し、手作業を60%削減するとともに、業務品質の標準化と運用効率の向上を実現しました。

さらに、ナレッジ基盤、生成AI、マルチエージェントアーキテクチャ、融資システムを統合したAIプラットフォームを構築したことで、融資業務だけでなく、営業支援、顧客対応、リスク管理、コンプライアンス管理など、将来的な金融DXのさらなる高度化へ拡張できる基盤を提供しています。

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