レガシー金融システムの
AI近代化ロードマップ
地方銀行・保険会社の実例に基づく
段階的AI導入戦略ガイド
Based on BCG / McKinsey / 日本銀行 / 経済産業省の公的データ | 2026年2月
エグゼクティブサマリー
51%
日本のAI業務活用率
BCG調査 11カ国中最下位
12兆円
レガシー放置の年間損失リスク
経済産業省 DXレポート
90%
AI査定による時間削減
損保ジャパン 保険金査定
19,500h
年間業務削減効果
横浜銀行 融資稟議書AI
日本のAI活用率は世界最下位水準
BCG「AI at Work 2025」- 11カ国10,600人調査
トレーニング充足率
12% 日本 vs 36% 世界平均
シャドーAIリスク
企業がツール未提供 → 従業員が無断使用 → 情報漏洩リスク
BCG "AI at Work 2025" (2025年6月)
「2025年の壁」- レガシーシステム依存の実態
56.6%
レガシーシステム使用中の企業
IPA 2024年度調査
12兆円/年
放置した場合の経済損失
経産省 DXレポート
5,118億円
モダナイゼーション市場規模(2025)
デロイト CAGR 10%成長
COBOL依存の3大リスク
- 技術者高齢化（50-60代中心）でブラックボックス化が加速
- 保守コスト増大（メインフレームライセンス+人件費）
- 移行失敗リスク（AI変換は100%正確ではない）
変化の兆し
- 全銀システム脱COBOL（2027年予定）
- 生成AIによるCOBOL解析・移行支援の台頭
- COBOL PARK設立（SCSK+FPT 2025年3月）
IPA「2024年度ソフトウェア動向調査」, 経済産業省「DXレポート」
金融機関が直面するレガシーの壁
1
人材枯渇
COBOL技術者の多くは50-60代。若手はモダン言語に集中し、技術継承が断絶
2
ブラックボックス化
設計書・仕様書が散逸。コードが唯一の設計情報で解読に膨大な時間
3
心理的障壁
「動いているシステムに触るな」- 移行によるシステム停止リスクへの恐怖
4
コスト圧迫
保守費用が増大し成長投資を圧迫。DXに回せる予算がない
明治安田生命はCOBOLシステム改修に生成AIを活用し、工数を約25%削減（2025年6月）
IPA, @IT (2025年12月)
AI先進企業 vs 後進企業 - 拡大する格差
BCG調査（2025年9月）- AI導入レベルと経営指標の相関
示唆
AI導入は「コスト削減」から「競争優位の源泉」へ。導入を先延ばしにするほど、キャッチアップコストは指数関数的に増大する
BCG "AI at Scale 2025" (2025年9月)
マッキンゼー警告: AI活用の遅れは存続リスク
1,700億ドル
銀行が失うリスクのある利益
≒ 約26兆円（2025年10月 McKinsey）
リスクシナリオ
顧客がAIエージェントを活用 → 最適な金融商品を自動選択 → 銀行の低金利口座からの利ざやが消失
対応の方向性
自社サービスにAIを統合 → 顧客体験の差別化 → AIエージェント時代の競争力確保
McKinsey (2025年10月), Bloomberg
01
成功事例分析
地方銀行・保険会社のAI導入で実際に成果を上げた7社の取り組みを詳細に分析
成功事例マップ - 7社の取り組み一覧
| 企業名 |
業種 |
AI活用領域 |
主要効果 |
| 横浜銀行 |
地方銀行 |
融資稟議書AI・ボイスボット・不正検知 |
年19,500h削減 |
| 宮崎銀行 |
地方銀行 |
融資稟議書AI |
40分→2-3分 |
| 京都銀行 |
地方銀行 |
生成AI文書検索 |
年8,000h削減 |
| 七十七銀行 |
地方銀行 |
55業務プロセスAI化 |
年32,000h削減 |
| 損保ジャパン/SOMPO |
損害保険 |
AI査定・AIエージェント |
査定時間90%減 |
| 住友生命 |
生命保険 |
AIロープレ・Vitality |
好感触87% |
| 第一生命 |
生命保険 |
AIチャット・AI-OCR |
330h/日効率化 |
横浜銀行 - 融資稟議書AI
日本IBMと連携、生成AIによる融資審査業務の革新
生成AIが融資先の財務データを分析し、稟議書のドラフトを自動生成。与信判断に必要な審査項目のヒアリング不足を明確化し、審査スキル向上にも貢献
日本経済新聞 (2024年11月), IBM (2024年11月)
横浜銀行 - マルチAI活用戦略
AIエージェント型ボイスボット
地銀初
5種類の証明書発行を電話で自動受付。応対時間5割削減。繁忙期月1,600件の電話受付を自動化
AI不正・リスク検知
NEC協業
マネロン・特殊詐欺のモニタリング業務にAI活用。調査対象口座を30-40%削減
モビルス (2025年), NEC
宮崎銀行 - 融資稟議書の劇的短縮
IBMと共同開発、生成AIで審査業務を変革
融資審査の人手依存による遅延が常態化していた課題に対し、2024年4月から実装を進め、93-95%の時間短縮を実現
日本経済新聞, IBM
京都銀行 - 全従業員向け生成AI文書検索
4,300人
全従業員展開
2025年2月運用開始
行内向けAIチャットボットに生成AIを活用した文書検索・回答機能を追加。内部規定・マニュアル・過去事例を即座に検索可能にし、窓口対応や事務処理のスピードを大幅に向上
日経 (2025年2月)
七十七銀行 - 東北最大の地銀によるDX戦略
Vision 2030の柱として生成AIを位置づけ
55
AI化された業務プロセス
従来の手作業をAI移行
「Vision 2030」DX戦略の柱として生成AIを位置づけ。NTT東日本と共同でセキュアなAI実行環境を構築し、段階的に55の業務プロセスに生成AIを導入
七十七銀行
損保ジャパン - AI査定と3万人AIエージェント
国内最大規模のAIエージェント導入
95%
火災保険自動化精度
AIエージェント Heylix
30,000人
AIエージェント導入
国内企業グループ最大規模
日本経済新聞, SOMPOホールディングス (2025-2026)
損保ジャパン - AI活用の全体像
2020年
AI査定開始 - 車両損傷画像から修理費AI算出
2024年
保険規定AI解析 - 生成AIで補償範囲を瞬時判定
2025年
照会回答支援 - 全国営業店で生成AI利用開始
2026年
3万人AIエージェント全社展開、代理店評価AI（Palantir AIP）
「SOMPO AIエージェント」は2025年12月時点で、単一企業グループにおける国内社員への導入数として最大規模
損保ジャパン, SOMPOホールディングス
住友生命 - AIロールプレイングシステム
エクサウィザーズと共同開発、営業職員の育成を変革
AIアバターがお客さま役を担い、営業職員とロールプレイング。伝えるべき情報を適切な順序で話せているかをAIが評価
2025年12月
生成AI活用でレベルアップ（台本なし自由対話）
導入効果
- スキルの標準化: 指導者のスキル格差を解消
- 24時間トレーニング: いつでもロープレ可能
- 臨機応変な対応力: 台本なし自由対話で実践力向上
- 一連フロー訓練: ニーズ深掘り→アポイント取得まで
住友生命 - Vitality × AIアバター
87%
サービス提案に好感触
NTTドコモビジネスと共同実証
40%
魅力度が向上したと回答
Vitalityスマート試用者
GPT-4oとAIアバターを組み合わせ、パーソナライズドメッセージで運動・健康への関心度向上を検証。保険×ヘルスケア×AIの融合事例
住友生命, NTTドコモビジネス (2025年7月)
第一生命 - AIチャットと事務自動化
73%
顧客満足度
ICHI-to-Chat利用者
ICHI-to-Chat
生成AI活用チャットサービス。LINE公式アカウントで24時間365日の顧客対応を実現。1,000万件以上の契約データからAIが最適な保険プランを提案
マルチAI-OCR
PFU「ABBYY FlexiCapture」活用。紙の書類業務を自動化。「今まで2人必要だった作業が1人で済む」レベルの効率化
第一生命, PFU
成功企業に共通する5つのパターン
1
小さく始めて大きく育てる
全社導入ではなく特定業務から。宮崎銀行は融資稟議書1業務から、京都銀行はチャットボットから段階拡大
2
外部パートナーとの協業
IBM、NEC、エクサウィザーズ、Palantir等。自社リソースだけで完結しない
3
経営トップのコミットメント
七十七銀行「Vision 2030」、SOMPOグループ全社AI戦略など、トップダウンの意思決定
4
既存業務の効率化から着手
いきなり新サービスではなく、稟議書作成・文書検索・電話対応など既存業務の改善から
5
定量的な効果測定
全社で「時間削減」「コスト削減」「精度向上」を数値化し、次のフェーズへの投資判断材料に
導入効果の定量比較
注: 第一生命の数値はAIチャットボットの1営業日あたり330時間 × 年間250営業日で試算。各社の集計対象範囲・算出方法は異なる点に留意
02
失敗パターンと課題
AI導入で成果が出ない企業に共通するアンチパターンと、金融機関特有の構造的課題
AI導入失敗の5大アンチパターン
1
ビッグバン刷新症候群
全システムを一度に置き換えようとして失敗。段階的移行なしのリスク集中
2
PoC止まり
実証実験は成功するが本番環境への展開で頓挫。組織の変革が伴わない
3
ベンダー丸投げ
自社に知見が蓄積されず、ベンダーロックイン。運用コストが膨張
4
現場不在の導入
経営層の号令だけで現場の業務フローを無視。利用率が上がらない
5
効果測定なき投資
KPI未設定のまま導入。「なんとなくAI」で終わり、次の投資判断ができない
COBOL移行失敗 - なぜ「AI変換」だけでは不十分か
AI変換の限界
- 業務ロジック・ビジネス意図・歴史的仕様背景の理解は不可能
- 金融・公共の複雑な例外処理は誤変換リスクが高い
- AI変換は100%正確ではない
- 最終品質担保には人間による「新旧対向テスト」が必須
成功する移行アプローチ
- 生成AIでCOBOLコードの解析・ドキュメント化を先行
- 段階的な機能単位での移行（ビッグバン禁止）
- 新旧システム並行稼働で結果を比較検証
- 「レガシーコードラボ」方式で次世代人材を育成（トヨタシステムズ事例）
IPA, @IT (2025年12月), トヨタシステムズ/IBM (2025年10月)
シャドーAIリスク - 企業が見落とす新たな脅威
12%
十分なAIトレーニングを受けた日本の労働者
世界平均 36%
?
シャドーAI利用率
企業把握外のAI利用（BCG警告）
企業がAIツールを提供しない
↓
従業員が個人のChatGPT等を業務使用
↓
機密情報がAIに入力される
↓
情報漏洩リスク
対策: 3つの必須施策（BCG提言）
- 1. 十分なトレーニングの提供
- 2. 適切なAIツールの企業提供
- 3. 経営リーダーの明確な支援と方針表明
BCG "AI at Work 2025"
「動いているシステムに触るな」- 心理的障壁の克服
変えない理由
- 移行中のシステム停止リスク
- 「今は安定している」という安心感
- 移行失敗時の責任問題
- 短期的コスト増への抵抗
VS
変えるべき理由
- 保守コストの年々増大
- 技術者退職による維持不能化
- 競合他社のAI活用による差別化
- 顧客体験の劣化（24/7対応不可等）
「何もしない」は最もリスクの高い選択肢。レガシー放置のコストは年々増大し、最終的には「移行するか、事業を閉じるか」の二択になる
03
AI近代化ロードマップ
地方銀行・保険会社が実践できる段階的AI導入の具体的フレームワーク
Crawl - Walk - Run フレームワーク
BCG推奨の段階的AI導入アプローチ
Crawl（6-12ヶ月）
業務効率化AI
チャットボット、文書検索、OCR等の低リスク領域から
Walk（12-24ヶ月）
コア業務AI
融資審査支援、保険査定AI、リスク検知等の判断支援
Run（24ヶ月〜）
全社AI活用
AIエージェント全社展開、自律的業務遂行、新サービス創出
Crawl
京都銀行（文書検索）
第一生命（チャット）
Walk
横浜銀行（融資AI）
損保ジャパン（査定AI）
Phase 1: Crawl - 「まず動く」
低リスク・高効果の業務効率化から着手（6-12ヶ月）
| 施策 | 対象業務 | 期待効果 | 参考事例 |
|---|
| 社内チャットボット | 規定・マニュアル検索 | 問合せ対応50%削減 | 京都銀行 |
| AI-OCR | 帳票・書類の読取 | 事務作業40%効率化 | 第一生命 |
| AIボイスボット | 電話受付の自動化 | 応対時間50%削減 | 横浜銀行 |
Phase 2: Walk - 「コア業務へ拡張」
判断支援・専門業務へのAI適用（12-24ヶ月）
| 施策 | 対象業務 | 期待効果 | 参考事例 |
|---|
| 融資稟議書AI | 融資審査の書類作成 | 作成時間93%削減 | 宮崎銀行 |
| AI保険査定 | 損害査定・保険金算出 | 査定時間90%削減 | 損保ジャパン |
| AI不正検知 | マネロン・詐欺検知 | 調査対象30-40%削減 | 横浜銀行 |
| AIロープレ | 営業職員育成 | スキル標準化 | 住友生命 |
Phase 3: Run - 「AI-First組織へ」
全社的AI活用と新サービス創出（24ヶ月〜）
目指す姿
- 全社員がAIを日常ツールとして活用（SOMPO 3万人モデル）
- AIエージェントによる自律的業務遂行
- AI × 人間のハイブリッド意思決定
- 顧客体験の根本的変革（24/7自動対応）
成功の鍵
- 経営トップの強いコミットメント
- 全社的なAIリテラシー教育（日本は12%→目標50%+）
- セキュアなAI実行環境の整備
- 段階的な成功体験の積み上げ（Phase 1-2の実績が基盤）
COBOL近代化のAI活用アプローチ
Step 1: AI解析
生成AIでCOBOLコードの設計書・仕様書を自動生成
明治安田: 工数25%削減
Step 2: 段階移行
機能単位で新システムへ移行
ビッグバン禁止
Step 3: 並行稼働
新旧システムを同時運用
結果を比較検証
Step 4: 完全移行
全機能の移行完了
旧システム廃止
市場規模
レガシーモダナイゼーション市場: 2025年5,118億円（CAGR 10%成長）。需要は今後も拡大
支援サービス
COBOL PARK（SCSK+FPT）、re:Modern（CTC）、レガシーコードラボ（トヨタシステムズ+IBM）等の専門サービスが続々登場
投資対効果の試算モデル
| フェーズ | 初期投資 | 年間効果 | 回収期間 | リスク |
|---|
| Phase 1 (Crawl) |
500-2,000万円 |
1,000-5,000万円 |
3-6ヶ月 |
低 |
| Phase 2 (Walk) |
2,000万-1億円 |
5,000万-3億円 |
6-18ヶ月 |
中 |
| Phase 3 (Run) |
1-10億円 |
3-20億円 |
12-36ヶ月 |
高 |
注: 上記は地方銀行（従業員1,000-5,000人規模）を想定した概算値。実際の投資対効果は組織規模・既存システム構成・AI活用領域により大きく異なる
まとめ - レガシーからの脱却は「今」始める
Run
AI-First組織
全社AIで競争優位確立
「何もしない」が最大のリスク。BCG調査が示すように、AI先進企業と後進企業の格差は売上1.7倍、TSR 3.6倍と急速に拡大している。地方銀行・保険会社こそ、段階的アプローチで着実にAI近代化を進めるべきタイミングは今である。
本レポートのデータソース: BCG "AI at Work 2025", McKinsey (2025), 日本銀行 金融システムレポート, 経済産業省 DXレポート, IPA, 各社プレスリリース・IR資料