導入事例 - 住信SBIネット銀行株式会社

所在地	：東京都港区
業種	：金融保険業
従業員数	： 1,000人未満

業容拡大で増える規則と変化する職場環境に対応するため、住信SBIネット銀行株式会社は、「amie AIチャットボット」を導入しました。総務部長千田康匡氏と総務部マネージャー大西陽子氏は、社員一人ひとりがより快適に、また、中途入社の社員が抱える「ちょっと聞きにくい」心理的ハードルを解消し、早期に戦力としてその能力を最大限に発揮できるよう、総務部門としてバックアップしています。また、千田総務部長は、自らもAIについて積極的に学び、その特性を見極めてamieを選ばれました。AI製品への知見と、社員への温かい想いが伝わる導入の背景に迫ります。

金融市場のニーズに応える
テクノロジーで新たな価値を創造

はじめに、住信SBIネット銀行株式会社について教えてください。
千田総務部長：住信SBIネット銀行は、2007年9月に開業したインターネット専業銀行です。スマートフォンアプリを主要なプラットフォームとし、預金、決済、融資、投資など、幅広い金融サービスを個人・法人のお客さまに提供しています。特に住宅ローン分野では、年間約2兆円規模の新規実行があり、国内銀行の中でも高いシェアを誇っている点が強みです。インターネット銀行ならではの利便性と、SBIグループとの連携による多様な商品ラインナップを展開しています。

「銀行を超えたテックカンパニーを目指す。」をビジョンに掲げ、3つの主要事業に取り組んでいます。デジタルバンク事業、BaaS事業、THEMIX事業を柱とし、既存の銀行の枠組みを超えた新たな金融体験と事業領域の拡大を推進しています。これらの事業を通じて、革新的な金融サービスと新たな価値創造に取り組んでいます。
住信SBIネット銀行の3つの事業

主な業務と部門ミッションについてお聞かせください。
千田総務部長：私たちが所属している総務部は、社員一人ひとりが安心して、そして効率的に業務に取り組めるよう、オフィス環境の整備はもちろんのこと、各部が制定する各種規定の掲載管理、上場会社に欠かせない株式実務など、ラインナップ広く同時並行で取り組んでいます。また、2024年には、郵便の出し方等、「他の社員の仕事を止めて聞くことをためらう」ような日常のお困りごとにワンストップで対応する「コンシェルジュセンター」を設置し、社員が本業に専念でき、生産性を高められる（早く仕事を終えて帰れる）施策を講じてきました。

「探す」時間の削減へ
規則増加とプレイングマネージャーの負担軽減

AIチャットボットの導入に至った背景について教えてください。
千田総務部長：銀行は、お客さまにご提供する商品や制度・仕組みの数に応じて、必要な社内規則が増えていくという特性があり、当社も事業規模拡大につれて、年々、規則数が増えています。そうなると、社員がある業務に必要なルールを確認しようとしても、目当ての規則を探す間に疲れてしまい、組織の生産性が落ちるという課題が目立ってきました。「探す」時間が増えるとイライラしますし、何より、時間のロスに他なりません。この課題をAI等のテックの力で解決できないかと考え、検索に強いツールの導入を検討し始めました。
住信SBIネット銀行株式会社　総務部長千田氏

最近は賃上げがトレンドです。経営サイドの目線で考えれば、賃金を引き上げるために必要な「生産性の向上」の方策の１つとして、「探す」時間を減らすという手段も有用であると思われます。特に、当社は、部下の指導・評価という管理職と優秀なプレイヤーを兼ねた「プレイングマネージャー」が多く働いています。彼らが部下の育成や戦略立案などに集中して本来の能力を発揮してもらうには、下ごしらえである「資料探し」の時間を短くすることが必要でした。amie導入は、当社の生産性を高めるうえで、適材の手段でした。

職場環境の変化
気軽に質問できる仕組みとしてのチャットボット

当時お持ちだった課題について教えてください。
千田総務部長：私が社会人になった20数年前は、先輩のほとんどが新卒入社でキャリアが長く、また、「おかあちゃん」のような頼りになる一般職の方が各部署にいたので、気軽に何でも聞けて助けてもらいました。しかし、「全員総合職化」で組織より個人単位の業績・成績が優先され、助けを求めずに一人でできる人が評価されるようになりました。そうなると、社内規則や仕組みを十分に理解していない中途入社の社員にとっては大きなハンデとなり、うまい立ち振る舞いができるようになるまでに時間を要することになります。

また、本業以外の仕事では評価されない人事制度が主流になると、自分のこと以外に関心を向ける人が減り、弱い立場の仲間に雑務を置き去りにするような組織になってしまいます。amieのようなチャットボットの導入により、彼らに集まる雑務が減り、年齢性別に関わらず、社員一人ひとりの意欲や才能が活かせるようになれば、と考えています。
住信SBIネット銀行株式会社　総務部マネージャー大西氏

大西マネージャー：2024年、社内の問い合わせ対応を集約する目的で、いわゆる総務の運用業務を担う「コンシェルジュセンター」を立ち上げました。1年ほど運用してきて、ようやく社内にも馴染んできたところです。例えば、「契約書の捺印手続き」や「印紙の請求」、「セキュリティカードの紛失」といった、総務が管轄する様々な問い合わせに対応する、まさに「お世話窓口」のような役割を果たしています。

しかし、窓口があるとはいえ、問い合わせが集中すると対応に時間がかかってしまうので、簡単な問い合わせはチャットボットで自己解決を促し、より複雑で個別対応が必要な問い合わせについてはコンシェルジュセンターの担当者が対応するという、役割分担ができれば理想的だと考えました。

私たちが求める「AI」
個別ニーズに応えるチャットボット構築への魅力

数多くあるAI製品の中から「amie AIチャットボット」を選ばれたわけですが、どこが魅力的だったのでしょうか？
千田総務部長：amieの導入の決め手は、ベクトル化AI検索技術を採用した先進性でした。ベクトル化することで大量の文字情報の距離感がきちんと計測され、法則性をもった検索結果が期待できる点は、当社のように社内データのデジタル化が完了した企業にとって有用で、業務効率を大きく左右します。

また、いくつかのAI検索ツールを比較検討したところ、既製品として完成済の製品では、当社の独自のセキュリティ環境や数多くの社内規則を乗せるのは困難だと感じていました。この点、POLさんは、私たちの要望を丁寧にヒアリングしてくださり、柔軟なカスタマイズに対応していただける可能性があることに、非常に魅力を感じました。

導入にあたって、AIのことを深く勉強されたそうですね。
千田総務部長：最近、「AI」という言葉が、本来の範囲を超えて使われていると感じています。特に、機械学習、そしてその中でもディープラーニングを活用したシステムが、自立型学習機能の有無にかかわらず、一括して「AI」として販売されているケースが多いように思います。

私たちがAIに期待するのは、「自立型学習機能」です。システム自身が検索結果や入力されたキーワードから特性を得て、進化していく能力です。しかし、現在販売されている「AI」と称する商品の一部には、自律的に学習する機能を持たないか、うまく活用できていないものも少なくありません。売り手側も、その違いを明確に説明しないまま販売しているケースが見受けられますし、買い手側も、その本質を理解しないまま購入している現状があるように感じています。私たちが本当に必要としているのは、自ら学習し、成長してくれる、そういった真の自立型学習機能を備えたAIです。amieは、原文もそのまま出せるし、要約をすることもでき、そこにマーキングまでしてくれる。ここまでくると、自立型と言えるでしょう。

探す時間が1/3以下に
必要な情報をピンポイント表示

実際に使われてみてどうでしたか？
千田総務部長：私も日々の業務でamieを活用していますが、必要な情報を正確に見つけることができるので助かっています。今日は、社内からの問い合わせで、転勤に関する規則を調べる必要があったのですが、そもそも私は当社に転勤規則があることを知らず、試しにamieで検索したら一発で必要な条文まで辿り着きました。もし、amieが無かったら15分以上はかかっていたと思います。

大西マネージャー：特に問い合わせの多かった、オフィスに関するガイドブックやオフィスの過ごし方のようなマニュアルを中心に、学習データとしてamieにアップロードしました。最近の若い世代のコミュニケーションの傾向として、テキストベースでの情報収集やコミュニケーションが主流になっているので、検索する方が得意ということがあるかもしれませんね。検索型のチャットボットは、そういったニーズにも合っているのではないかと期待しています。かといって、長文のマニュアルを読むのは煩わしいですし、amieであれば、必要な情報をピンポイントで、手軽に取得できるところが魅力ですね。

また、amieとはSharePointを連携させているのですが、その副次的な効果として、これまで担当者によって保管場所がばらばらだった総務部所管のマニュアル類を、amie専用フォルダに一元化することができました。管理の面でも非常に効率的になったと感じています。

検索データが示す課題
業務改善のヒントに

チャットボット導入による変化を聞かせてください。
大西マネージャー：運用を開始してから興味深かったのは、「誰が何を検索しているのか」が可視化できたことです。これは、他の業務改善を進めていく上での貴重な基礎データになると感じています。具体的な例として、当社では組織体制上、全社的な座席表を作成しておらず、各部署長に席割を任せている状況があります。固定電話もないため、どこに誰がいるのかが把握しにくい。また、顔写真付きの社内メンバー表もないため、社歴の浅い社員にとっては、顔識別も難しい。そうした状況は、amieの検索結果で、「座席表」というキーワードが多いことで発見しました。

これは、私たちが日常業務の中ではなかなか拾いきれなかった、社員の潜在的なニーズを明確に示すものでした。amieの活用によって、これまで見過ごされていた社員の困りごとを把握できるという点で、非常にありがたいですね。その内容を見て、既存のマニュアル類に反映させていくというPDCAサイクルを回せるようになりました。

amieによる規則改定の完全自動化に期待

最後にこのプロジェクトの総括や、今後amieに期待することを伺ってもいいですか？
千田総務部長：amieの高度なベクトル化AI検索に加えて、基本的なキーワード完全一致の検索機能を追加していただけると、さらに利便性が向上すると思います。例えば、組織改編などで部署名が変更された際に、関連する規則の改正が必要になります。その際、どの規則を修正すべきかを迅速に特定したいというニーズがあります。キーワード完全一致検索があれば、変更された部署名などの特定のキーワードでダイレクトに検索できるため、担当者にとって大きく助かります。

将来的には、改定内容を伝えるだけで、改定が必要な箇所の候補一覧が自動で示されたり、さらには改定案まで提案してくれるような、規則改定業務そのものを効率化するツールに進化すると、業務効率は飛躍的に進むだろうと期待しています。