【AI変革事例＿金融業界】30以上の生成AI活用アイデアを創出。部署横断の包括支援でPoC立ち上げを加速

生成AI活用の必要性を認識しながらも具体的な施策立案に苦戦していた大手金融機関に対し、部署横断でのユースケース創出を包括的に支援したAI推進事例です。
多角的なヒアリングと評価基準の確立により、30以上の潜在的な活用アイデアを創出し、複数のPoC案件立ち上げと中長期的なロードマップ策定を実現することで、全社的なAI変革を推進する土壌を構築しました。

課題

大手金融機関では生成AI活用による業務改善や新サービス創出の必要性を認識していましたが、具体的な施策のアイデア出しに苦戦。
部署間の連携が不足しており、全社的な視点でのAI活用戦略が立てられていなかった点も大きな課題でした。
また、AI活用のアイデアはあっても実際のPoCまで進められないケースが多く、AI人材の不足により自社だけで取り組むには限界がありました。

ソリューション

AVILENは、アイデアの具体化から実行体制の構築まで、以下のソリューションを通じて包括的に支援しました。

• 多角的なヒアリングと優先順位付け
  • 様々な事業へのヒアリングを元にしたアイデア創出と優先順位付けを支援。
    
    
• 評価・分析手法の確立
  • 多角的な評価基準・効果分析手法を設定。
    
    
• PoCの実行支援とナレッジ共有
  • 優先度の高い案件のPoC立ち上げを支援。
  • AI活用のノウハウや先進事例を共有。
    
    
• 中長期的なロードマップ策定
  • 一過性に終わらせないための中長期的なAI活用ロードマップを策定。

単なる助言に留まらず、具体的な検証案件の立ち上げや将来の指針策定まで踏み込むことで、停滞していた活用プロジェクトを力強く推進しました。

成果

本支援により、組織全体のAI活用に向けた機運が高まり、具体的なビジネスインパクトを見据えた動きが加速しています。

• 膨大なアイデアの創出と案件化の実現
  • 30以上の潜在的なAI活用アイデアを創出し、複数のPoC案件を立ち上げるに至りました。
    
    
• 自走に向けた組織的基盤の構築
  • 部署横断での連携体制や評価基準が明確になったことで、これまで個別の取り組みに限界を感じていた組織が、全社的な視点でAI変革を推進できる土壌が整いました。

ロードマップの策定により、短期的な成果だけでなく、継続的に新サービスや業務改善を生み出し続ける体制へと進化を遂げています。

まとめ・考察

本事例の特徴は、人材不足という制約の中で「外部の専門知見」を起爆剤とし、部署間の壁を取り払った全社的な推進体制を構築した点にあります。
また、金融機関のような大規模組織において、共通の評価基準と中長期ロードマップを持てたことは、AI変革を一時的な流行で終わらせないための重要な成功要因と言えます。

今後は、現在進んでいる複数のPoCから得られる知見を全社へ還元することで、さらなる活用範囲の拡大が期待されます。

AVILENが考えるAI変革とは

AVILENでは、AI変革を単発のAI導入や受託開発の積み上げではなく、企業の業務・意思決定・組織を段階的に変えていくプロセスと捉えています。
そのため、AI活用はいきなり大規模に進めるのではなく、段階を踏んで進めることが重要だと考えています。

AI導入は「5つのステップ」で進める

AVILENでは、AI変革を以下の5ステップで整理しています。

1. リテラシーをつける
   データ・AIの基本理解を揃え、技術の可能性と限界を正しく認識する
   
   
2. ビジョンを描く
   AIを使って、どこで競争優位を作るのかを明確にする
   
   
3. Quick Winを実現する
   短期間で成果が見えるテーマに絞り、成功体験をつくる
   
   
4. 体制を構築する
   人材・組織・データ・システムを含めた推進体制を整える
   
   
5. 活用範囲を拡大する
   PDCAを回しながら、AI活用を組織全体へ広げていく

AI変革を支える3つの考え方

この5ステップを進めるうえで、AVILENが大切にしている考え方は次の3点です。

• コア部分から小さく始め、大きく広げる
• 試しながら学ぶ、アジャイルなPDCA
• 外部に頼りきらず、徐々に内製化していく

本事例の位置づけ

本記事で紹介する取り組みは、こうしたAI変革のプロセスの中で設計された一つの実践例です。
AVILENは、「AIを作る会社」ではなく、AIを使って企業の変革を前に進めるパートナーでありたいと考えています。