金融・保険・投資のAI活用｜業界別ソリューション

財務三表を集めて、資金繰りや事業性評価の所見を文章にして、稟議に回す。面談のあとは意向確認の記録を清書する。紙やFAXで届いた申込書を基幹システムに打ち直す——。金融・保険・投資の現場は、「判断」そのものより、その前後の文書仕事に時間を取られていませんか。

大切な判断は、これからも人が下します。だからこそ、下書き・下調べ・転記といった「準備の時間」をAIに任せて、目利きや顧客対応という本業に集中する。それが、この業界でAIにできることです。

しかも、むずかしいプログラミングは要りません。業務を一番よく知っているあなた自身が、AIに頼んで、その場で道具をつくれる時代になりました。

Exteryは、金融・保険・投資の分野での支援実績があります。専門用語をなるべく使わず、御社の実際の稟議書・意向確認記録・決算書を前に「作って、見せる」ところから始めます。最終判断は必ず人が持つ進め方を前提に設計します。

こんな「あるある」、ありませんか？

信用金庫・信用組合の営業店、独立系・乗合の保険代理店、IFA・証券外務、M&A仲介・事業承継・サーチファンド——。現場でよく聞く「うちのことだ」を、そのまま並べました。

稟議書・審査書類づくりに、1件で数時間。 顧客概況を集め、財務三表・試算表・資金繰り表を読み込み、事業性評価や与信の所見を文章化して、内部承認まで回す。営業店で職員が最も工数を割く仕事のひとつで、決算期や期末には机の上が書類で埋まる。
ベテランの「目利き」が、引き継げない。 与信・審査の勘所、格付の判断、特約の知識、顧客ごとの過去対応が、個人の記憶と手帳の中。高齢化・採用難でIT人材の確保も難しく、退職と一緒に会社の財産が消えていく。
面談の記録が手間、しかもコンプラ負荷が増えている。 商談のたびに意向把握・比較推奨の記録を清書する。2026年6月施行の改正保険業法で、乗合代理店の意向確認・比較推奨の記録作成義務は強化され、法令順守責任者を置く体制づくりも求められる。「どう推奨したか」を書面で残す事務が、手作業のままでは重い。
紙・PDF・FAXの二重入力が、なくならない。 保険の申込書・成績証明書、融資の決算書・試算表が紙／PDF／FAXで届き、基幹システムへもう一度手入力。読み間違い・打ち間違いが、そのまま事務ミスにつながる。
約款も過去稟議も、必要なときに探せない。 商品約款・社内規程・過去のQ&A・稟議事例が、フォルダとベテランの頭に散在。照会応答が特定の人に集中する。反社チェック、AML/CFT、KYC、重要事項説明の整合確認といった「照らし合わせ」作業も、慢性的に発生している。
（M&A・事業承継）デューデリの資料の山を、人力で読み切っている。 データルーム（VDR）に積まれた契約書・財務資料を一枚ずつ確認し、企業概要書（IM）やノンネームシート、DDレポートを手作業でまとめる。後継者不在の案件が増えるほど、限られた人数では追いつかない。

こうした痛みの根っこは、与信・目利き・約款・取引条件といった「暗黙知」が個人に滞留していること。そして、その周りに「定型だけど大量」の文書仕事が積み上がっていることです。

Exteryのアプローチ

Exteryは、大きく2つの入口から、この業界のAI活用を支えます。ひとつは、現場の職員が構築を演習する小型ツール（AI研修）。もうひとつは、業務の仕組みそのものを一緒につくるシステム（AIバディ）。小さくはじめて、必要になったら仕組みへ育てていけます。

どちらの場合も、顧客に重要な影響を及ぼす判断は、必ず人が最終確認する設計にします。これは金融庁のAIディスカッションペーパーが示す方向性とも一致し、AIは「下書き・下調べ」まで、決めるのは審査役・担当者という前提を崩しません。

研修で構築を演習する（小型ツール）

専門知識は要りません。非エンジニアの現場職員が、ふだんの言葉でAIを使って、自分の業務に合った道具を自分で作れるようになります。

稟議・所見の「たたき台」づくり。 決算書PDFを渡して「所見のたたき台を作って」「この試算表から資金繰りの懸念点を3つ挙げて」と頼むだけで、稟議書・審査書類の素案づくりが動き出す。ゼロから書く時間を、確認・磨き込みの時間に変えます。
面談メモ → 意向確認記録の下書き。 商談の録音やメモをAIに渡して、意向把握・比較推奨の記録や商談メモのたたき台を用意。改正保険業法で強化された記録づくりの負担をやわらげます（内容は担当者が確認・修正して確定）。
提案文・案内文・マーケットコメントの初稿。 顧客向けの案内文、保険見直しの提案、投資レポートやマーケットコメントの下書きを短時間で。大量のリサーチレポートを横断で要約・比較し、意思決定を速める使い方も、研修その日に身につきます。
社内の「聞ける相手」づくり。 約款・社内規程・よくあるQ&Aを読み込ませ、職員が話し言葉で質問すると社内資料から答えてくれる、簡易な問い合わせ役をつくる。「この特約、◯◯のとき使える？」に、その場で下調べができます。

AIバディで、仕組みをつくる（システム）

「もっと本格的に」「先に手を動かしてほしい」——そんなときは、月額でまるごと引き受けるAIバディが、御社の隣で仕組みそのものを一緒につくります。採用や大きな投資に頼らず、「AIの実務担当」を置く感覚で。社長を下から支えます。

稟議書・DDレポートの下書き。 顧客概況と財務情報を集約して、稟議書や財務DDレポートの素案を生成。融資判断に必要な観点を網羅した形にし、審査役が最終確認する運用を組みます。事業承継のデューデリでは、データルーム内の契約書・財務資料をAIが先に読み、重要条項やリスク要因にフラグを立てて、担当者が高リスク箇所の精査に集中できるようにします。
社内の書類に詳しい「検索できるAI」（属人化の解消）。 約款・社内規程・過去の稟議事例・Q&Aを読み込ませ、「過去の類似案件は？」「この論点の根拠は？」に出典つきで即答する社内AIを構築。照会応答が特定の人に集中する状態を、和らげます。
申込書・帳票のAI-OCRデータ化（二重入力ゼロへ）。 紙／PDF／FAXの申込書・成績証明書・決算書をAIで自動データ化し、基幹システムへの二重入力をなくしていく。読み取り→登録の流れを整え、転記ミスを減らします。
コンプライアンス・チェックの下支え。 募集文書・重要事項説明の記載整合チェック、反社／AML観点の一次スクリーニング、意向確認・比較推奨の記録の保存とモニタリング事務を軽くします。ここでも判断は人が持ち、AIは「気づきを渡す」役に徹します。

導入後に、目指せる変化

※ 効果は事業所の状況によって変わります。数値をお約束するものではなく、目指せる変化としてご覧ください。

書類づくりの時間が、判断と顧客対応の時間に変わる。 稟議書・審査書類・DDレポートの下書きをAIが下支えすることで、ゼロから書く時間を短くし、本来の与信判断や目利き、お客様との対話に時間を回せることを目指せます。
「あの人しか作れない」から、「みんなで回せる」へ。 稟議も意向確認記録も、特定の職員への依存をやわらげ、休んでも止まらない・新人でも回せる状態に近づけます。属人化をゆるめ、技術継承の不安を小さくします。
面談・意向確認の記録がラクに、コンプラにも強く。 記録づくりの手間を軽くしながら、改正保険業法で強化された記録義務に対応しやすい形へ。「書けていない」不安を減らしていきます。
紙・FAXの二重入力と転記ミスが減る。 申込書や決算書の打ち直しを圧縮し、事務の正確さと共有のしやすさを両立することを目指せます。
約款も過去稟議も、「探せる」に。 散らばっていた社内知識を横断で検索できるようにして、照会応答の集中を緩和。反社チェックやAML/CFTの照らし合わせも、下支えできます。
ベテランの目利きが、「残る形」になる。 稟議や約款、過去案件をAIに読ませて活用する過程で、暗黙知が少しずつ会社の資産へ。教育・引き継ぎのコストを下げていきます。
最終判断は、これからも人が持つ。 AIは下書き・下調べまで、決めるのは審査役・担当者。この「人の関与」を前提にした設計だからこそ、規制やコンプライアンスを気にする現場でも、安心して一歩を踏み出せます。

大がかりに一度で変える必要はありません。効果を体感しやすいところから小さく始めて、続けながら広げていく——それがExteryの進め方です。

稟議書も企業概要書も、下書きはAIに数分で

こんな「あるある」、ありませんか？

Exteryのアプローチ

研修で構築を演習する（小型ツール）

AIバディで、仕組みをつくる（システム）

導入後に、目指せる変化

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