金融・保険業の業務自動化：照会、顧客管理、請求書類の入力

照会と入力は、システムをまたいで残る

NTT データは、山陰合同銀行の RPA の導入を発表した際、預金の照会業務を「膨大な口座数について、複数システムへ繰り返し照会処理を行うことから、事務負担が大きい業務」と説明しています。

金融機関は RPA を早くから導入してきました。日本生命は 2019 年の時点で、180 の業務に 200 のロボットを置き、事務作業を年間 7 万時間減らしていました。それでも、同社の担当者は「ロボを適用できた業務は２割程度ではないか」と述べています。手書きの書類を読む作業や、内容を見て判断する作業は、決まった手順を繰り返す RPA だけでは自動化できません。

業務	手作業が残るところ	すでにある仕組み
行政機関からの預貯金等照会	紙で届く照会への対応	銀行、信用金庫、信用組合の概ね 8 割以上が、オンラインの照会サービスに対応（対応予定を含む）
弁護士会照会など	照会書の読み取りから、名寄せ、残高、取引明細の調査、回答書の作成まで	—
継続的顧客管理	返送された回答書と顧客情報の見比べ、入力	郵送のほか、アプリなどで回答を得る方法も
保険金・給付金の請求	書類の読み取り、契約の照会、支払査定のシステムへの入力と点検	大手の保険会社では、自社で AI-OCR を導入する例も

継続的顧客管理は、すべてのお客様が対象

金融庁のマネロン・テロ資金供与対策ガイドラインの FAQ は、継続的顧客管理について「基本的には、全ての顧客が継続的顧客管理の対象」としています。お客様に確かめる方法は、「郵送物を送付し、顧客から回答を得る方法が一般的」です。

全国銀行協会は、「継続的顧客管理に対しては苦情が多く寄せられ、回答率も低いのが現状」と説明しています。回答が届けば、回答書と顧客情報を見比べて、変わった項目を入力します。届かなければ、再び依頼します。どちらも件数の多い事務です。

保険金・給付金の請求は、書類の入力と点検が重い

生命保険協会によると、2024 年度の入院給付金の支払は 800 万件、手術給付金は 561 万件でした。

第一生命保険は、請求に必要な書類について、「紙書類の文字をシステムへ入力する作業や、内容を点検する作業が業務を圧迫していた」と説明しています。対象の帳票は 700 種類、年間 1,700 万枚に及びます。

支払の判断は人の仕事です。保険会社向けの監督指針は、「高度な法的判断又は医学的判断を要するもの」について、支払部門の担当者だけで判断せず、法務部門や医師などの意見を聞く態勢を求めています。自動化できるのは、判断の前の読み取り、照会、入力、点検です。

生成 AI は使われている。決めるのは、どこで何を扱うか

日本銀行が 150 の金融機関に行った 2026 年度の調査では、「約8割の金融機関が生成AIを利用しており、試行中を含めると9割強に上る」という結果でした。

金融庁の AI ディスカッションペーパーは、「オープンソースとして提供されているLLMをオンプレミスサーバー内で利用している先や、プロプラエタリな生成AIサービスを専用線経由で閉域環境で利用している先」があると紹介しています。第 1.1 版は、AI を「RPA等と組み合わせてルーティン業務を自動化することで、大幅なコスト削減と業務効率化を実現できる可能性もある」とする一方、稟議書のように顧客に重要な影響を及ぼしうる用途では、「人の関与（Human in the loop）を必須とする運用が大半」だとしています。

お客様の情報を AI に渡すときは、次の点にも注意が必要です。

• 個人情報保護委員会は、個人データを含むプロンプトを生成 AI サービスに入力する場合、その事業者が個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認するよう求めています
• 病歴などの機微（センシティブ）情報は、保険業などの適切な業務運営のために、「本人の同意に基づき業務遂行上必要な範囲で」取り扱えるとされています

自動化する前に確かめること

• 操作する画面と端末：勘定系や契約管理の画面を、どの端末から、どの権限で操作するか。システムを提供するベンダーとの契約も確かめます
• 既存の仕組みで足りるか：オンラインの照会サービスや共同のシステムで済む業務は、そちらを使います
• AI に渡す情報：外部の AI モデルに送ってよい情報と、社内に置くモデルで扱う情報を分けます
• 人が判断するところ：本人の特定、リスク評価、回答の範囲、支払の可否は担当者が判断します
• 記録：誰の承認で何を入力したかを、監査で示せる形で残せるか

Kitewell でできること

Descarty の Kitewell は、API・ファイル・データベース・画面でシステムをつなぎ、業務を自動化するミドルウェアです。

• 画面を読んで操作：API のない Web システムやデスクトップアプリを、AI が画面を読んで操作します。一度うまくいった操作は覚えて、次からは同じ手順でくり返します
• 書類の読み取りと判断の下書き：AI への質問や判断を、ワークフローのステップにできます。ステップごとに、社内やローカルのモデルを含めて AI モデルを選べます
• 人の判断を挟む：どのステップにも承認を置けます。承認の依頼は Slack、Microsoft Teams、メールに届き、差し戻せば選んだステップからやり直します
• パスワードを AI に見せない：システムのパスワードは名前で参照し、値を AI に見せずに入力します
• 操作の記録が残る：実行ごとに、ログ、スクリーンショット、承認の判断が残ります
• 止まったら知らせる：失敗は Slack、Microsoft Teams、メールなどに通知します

ワークフローを動かすコンピューターは、貴社のクラウド、社内、閉域網の VM や専用の PC にできます。ライセンス、チームの同期、更新も貴社の環境の中に置け、社内やローカルの AI モデルを使えば外部には何も送られません。ただし、画面を読み取って操作できる AI モデルは限られ、小さなローカルモデルでは画面の操作が難しいことが多いため、閉域網で使うモデルは PoC で決めます。

申込の受付から、審査の準備、システムへの登録までなど、1 つの業務から始められます。デモで動きを確かめ、接続検証（無償）で貴社のシステムにつながるかを、PoC（1 か月）で事前に決めた成功基準に照らした効果を確かめてから、ライセンスを契約して本番に進みます。詳しくは導入の流れをご覧ください。

出典

• NTT データ：山陰合同銀行にて RPA ソリューション「WinActor」の本格運用を開始（2018 年 3 月 13 日）
• ニュースイッチ：「ロボット人事班」を設立する日本生命、RPA 改革のすごさ（2019 年 3 月 8 日）
• デジタル庁：預貯金照会のオンライン化の拡大について（2025 年 2 月 14 日）
• 金融庁：マネロン・テロ資金供与対策ガイドラインに関するよくあるご質問（FAQ）（2026 年 3 月 31 日）
• 全国銀行協会：全銀協における AML/CFT の重要な取組みに関する広報活動（2021 年 11 月 26 日）
• 生命保険協会：2025 年版 生命保険の動向
• ABBYY：第一生命保険株式会社 導入事例
• 金融庁：保険会社向けの総合的な監督指針 Ⅱ－4 業務の適切性
• 日本銀行：金融機関における生成 AI の利用状況とリスク管理―2026 年度アンケート調査結果から―（2026 年 8 月）
• 金融庁：AI ディスカッションペーパー（第 1.0 版）の概要（2025 年 3 月 4 日）、AI ディスカッションペーパー（第 1.1 版）（2026 年 3 月）
• 個人情報保護委員会：生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等（2023 年 6 月 2 日）
• 個人情報保護委員会、金融庁：金融分野における個人情報保護に関するガイドライン（2024 年 3 月）