「AI行員」導入──自律型AIエージェントが再設計する“社内業務OS”の正体と実装手順

技術と背景

「自律型AI（AIエージェント）とは？」技術定義と仕組み

自律型AI（AIエージェント）とは、「理解→計画→実行→検証→記録」という一連のループを自動で回せる仕組みである。生成AI（多くは大規模言語モデル）を中核に、ツール実行（API呼び出し、RPA連携）、知識検索（RAG: Retrieval Augmented Generation）、ワークフロー・権限ガード（RBAC/ABAC）、監査ログ、エスカレーション（HITL: Human-in-the-loop）を統合したアーキテクチャで構築される。ポイントは「対話」を手段化し、完了条件（Definition of Done）を機械的に達成する設計にある。

典型構成は次の通りである。まず問い合わせの意図（Intent）と機微度（Sensitivity）を判定し、許可されたデータ領域とツールのみにアクセスする。次にナレッジベース（規程、FAQ、手順書、社内ポータル）をRAGで参照し、回答案を生成。必要に応じてチケット発行（ServiceNow、Jira）、ディレクトリ確認（Azure AD/Okta）、申請起票（社内ワークフロー）などのアクションを取る。最後に会話・操作の全ログを保存し、再現可能性（reproducibility）を担保する。この一連の流れを、“ツールを伴ったプロンプト・オーケストレーション”で回すのが実務的な解である。

モデル選定は万能ではない。社外情報に強いモデル、長文・手順生成に強いモデル、関数呼び出し（function/tool use）に安定するモデルなど特性が異なる。現場では複数モデルのルーター構成や、プロンプトテンプレートの型化、評価データセット（ゴールデンセット）による回帰テストが不可欠だ。“モデル中心”から“パイプライン中心”へ。AIの価値は、設計・統治・運用の総合格闘技で決まる。

データが示す「産業の地殻変動」

日本のメガバンクは横並びではなく、明確な打ち手の差が出始めている。公開情報ベースで見えるのは、「内製度」「エージェント化の志向」「海外含む開発体制」という3つの軸である。以下の表は、主要アクションの比較と時系列を示したものである（公開情報・報道をもとに筆者整理）。

企業	主なAI打ち手	内製/外部	特徴	開始・公表時期
三菱UFJFG	「AI行員」導入（社内問い合わせ等20業務）	内製＋外部協業のハイブリッド	自律判断・業務サポートのエージェント志向	2026年1月以降順次（報道）
みずほ銀行	自社開発の生成AIを業務効率化に導入	内製中心	モデル運用基盤の整備、現場展開	報道ベースで先行導入
三井住友銀行	海外にAI開発の新会社を設立	海外開発拠点	グローバル人材・研究開発の取り込み	報道ベースで設立

「問い合わせ自動化」と一口に言っても、FAQ検索の改善から、申請・承認・チケット管理まで跨ぐかで生産性は一桁以上変わる。“対話の賢さ”ではなく“完了率（Completion Rate）”をKPIに据えた企業が勝つ。次の表は、社内問い合わせ領域での技術スタックの成熟度を示す。

類型	主技術	できること	限界	監査性
従来型FAQ	キーワード検索、静的FAQ	FAQ参照	複雑な意図解釈不可	高い（静的）
生成AIチャット	LLM＋RAG	自然言語での回答、文書要約	実行・記録は人任せ	中（プロンプト・出力の記録に依存）
AIエージェント	LLM＋ツール実行＋ワークフロー	回答＋申請/承認/記録まで自動	権限設計・評価が難しい	設計次第で高（操作系ログ）

この技術進化は、単なる作業の代替ではない。社内の知識・ルール・権限をソフトウェアとして明文化し、“業務OS化”する営みである。金融に限らず、製造・流通・公共でも同様の波が来る。産業の地殻変動は、当たり前のように進行している。