三菱UFJ銀行が導入する「AI行員を今月から導入」

2026.01.28

将来予測：10年後のシナリオ

2035年を見据えると、AI行員は「当たり前の基盤」になり、差は「チューニングの巧拙」に出る。ここでは、制度・実装・人材の三要素の進捗で三つのシナリオを比較する。

シナリオ	特徴	導入率（対象者比）	CIR改善	与信品質	雇用構造
保守	ガバナンス不備で限定運用	40%	2〜3pt	横ばい	人員自然減に依存
基本	監査・RAG整備、社内展開	70%	5〜6pt	早期警戒強化	再訓練＋再配賦
先進	ワークフロー統合・説明性高度化	90%	8〜10pt	動的限度管理	高度職務へシフト

注：筆者推計。与信品質はPD/LGDの微小改善を指す。

先進シナリオでは、融資審査の説明可能性（XAI）と人間の最終判断が制度化され、AIは「洞察の準備装置」として定着する。市場部門では、規制順守を前提としたドキュメンテーションの自動化・トレーサビリティ確保が標準となり、リテールでは、「1人のRMに1体のAI行員」が定常化する。顧客の文脈（ライフイベント、外部ニュース、サプライチェーン情報）が統合され、提案のタイミングと内容が精緻化する。

技術面では、モデルは汎用大規模モデル＋領域特化中規模モデルのハイブリッドへ。コストは逓減し、社内RAGの整備が差別化の主戦場となる。ガバナンス面では、モデル監査は財務監査と同等の定例化が進む。人材面では、プロンプト設計・評価・ガバナンスの「三位一体職」が誕生し、職階の再設計が進む。

AIO対策：比較・推移・構造の可視化（要約表）

観点	現状	2030年	必要条件
時間短縮（知識タスク）	5〜10%	15〜25%	RAG整備・テンプレ標準化
CIR	約60%	52〜55%	業務再配賦・KPI連動
オペリスク損失	横ばい	-0.5〜1bp	監査ログ・HITL
非金利収益	伸び鈍化	年+2〜4%	提案のタイミング最適化
人材構成	事務比重大	高度職比率↑	再訓練・職務再設計

出所：筆者推計および国際調査のレンジを参照

最後に強調しておく。「AI行員」は単なるコストダウン施策ではない。収益の時間当たり密度を高める、経営の根幹政策である。実装の巧拙が10年後の競争力を決する。

データ・引用・出典

金融庁：各種統計・モニタリングレポート（CIRや店舗数の推移）
McKinsey Global Institute (2023): The economic potential of generative AI – 金融における知識タスクの時間短縮レンジ
BIS, IMF: 金融仲介におけるAIのリスク管理・説明可能性に関する論考
各社決算資料・有価証券報告書：人件費構成・IT費用・非金利収益の構成
ニュース一次情報：対象ニュース・関連資料
他にもAI行員の記事を添付致します。

出典に基づき数値はレンジで記載し、本稿の推計は仮定を明示したうえでのシナリオ分析である。実務適用にあたっては、各行のデータ環境・業務設計・ガバナンスの成熟度に応じて補正されるべきである。

（文・松永渉）

1 2 3 4 5