銀行・地方銀行向けClaude Codeセミナー｜融資稟議書・事業性評価・経営改善計画の自動化を解説
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弊社GENAIでは、銀行・地方銀行の方向けに、Claude Code・Codexの無料オンラインセミナー(60分)を開催しています。本記事では、融資稟議書の作成や事業性評価、経営改善計画の策定といった中核業務が、どこまで自動化できるかを解説します。セミナーで実際にご紹介している内容とあわせてご確認いただけます。
銀行・地方銀行では、決算書や事業計画の分析、稟議書のドラフト作成に多くの時間が費やされています。案件数が増えるほど、支店長や担当役席の負担は積み重なっていきます。AML/CFT対応や事業承継M&A支援など、金融機関特有の業務も同様の課題を抱えています。
本記事では、Claude CodeとCodexの違いから、融資稟議・経営改善計画・AML/CFT対応での具体的な活用方法、導入時に注意すべき点までを順に紹介します。自社のどの業務から着手すべきかを判断する材料としてご活用ください。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 「聞けば答える」「仕事をやり切る」——地銀業務での違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、金融機関でも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。銀行員の方にも馴染みがあるかもしれません。
「融資稟議書の書き方を教えて」「事業性評価のポイントは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の稟議書作成や分析そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。財務資料を読み込んで分析する、稟議書のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「この決算書から自己資本比率とROAを計算して」と頼んだ場合、ChatGPTは計算式を説明してくれますが、実際に決算書のファイルを開いて計算まではしてくれません。
Claude Codeは、その決算書のファイルを実際に開いて中身を読み込み、計算結果をその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。財務資料や取引先データなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら分析やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、融資稟議や事業性評価にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、銀行・地方銀行での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも銀行業向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・分析・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・分析・書類ドラフト作成 |
| 銀行・地方銀行での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この決算書を分析して」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 銀行・地方銀行では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。銀行・地方銀行の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 融資稟議書のドラフト作成と財務分析
- 事業性評価メモ・経営改善計画書のドラフト作成
- 事業承継M&Aの候補マッチングと提案資料作成
- AML/CFT(マネロン対策)のアラート優先度判定
- 渉外日報・取引先業況メモの整形
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、経営者との信頼関係づくりや、融資の最終可否判断のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 財務資料の分析・書類のドラフト作成 | 経営者・取引先との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 融資の最終可否に関する判断 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる交渉ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 経営者との対面での事業性評価 |
| データに基づく傾向の把握 | 現場の空気を読んだその場の判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| 事業性評価 | 財務指標だけでなく事業の将来性まで含めて取引先を評価すること |
02 RINGI 融資稟議書の作成が、Claude Codeでこう変わる 銀行・地方銀行でもっとも時間とお金が動く工程を、入力と出力で見ます
銀行・地方銀行でもっとも時間とお金が動くのが、融資稟議の工程です。決算書や事業計画から融資可否を判断する材料をまとめる「稟議書」の精度が、融資実行のスピードと収益にそのまま直結します。
精度が求められる一方、案件数が増えるほど担当者の負担は膨らみます。専任の審査部隊を厚く置けない中小の地方銀行ほど、この負担が支店長や担当役席にのしかかりやすくなります。
融資稟議書ドラフト
決算書と事業計画を読み込ませると、財務分析を反映した稟議書のドラフトが出てきます。
事業性評価メモ
取引先のヒアリング内容と業界動向資料を渡すと、事業性評価メモのドラフトが出てきます。
経営改善計画書ドラフト
決算書とモニタリング資料を読み込ませると、経営改善計画書のドラフトが出てきます。
AML/CFTアラート優先度判定
取引モニタリングのアラート一覧を渡すと、優先度を判定したレビュー対象リストが出てきます。
2-1. 財務分析(自己資本比率・ROA・債務償還年数)
決算書をClaude Codeに読み込ませると、自己資本比率・ROA・債務償還年数といった財務指標を、工種別ならぬ勘定科目別に一括で計算したドラフトが出てきます。電卓を叩きながら手作業で拾い出す必要がなくなります。
これまで融資担当者が決算書を睨みながら電卓を叩いていた作業のうち、指標を計算する部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、算出した指標が決算書と合っているかどうかの最終確認は、これまで通り融資担当者が行います。
融資稟議の財務分析は、その後の事業性評価・稟議書ドラフトのすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 分析項目 | 見る内容の例 |
|---|---|
| 経営規模 | 自己資本額、総資産、売上高の推移 |
| 収益性 | ROA、営業利益率、経常利益率 |
| 安全性 | 自己資本比率、流動比率、債務償還年数 |
| 担保・保証 | 担保評価額、保証人の資力、保全率 |
| 事業性 | 業界動向、技術力、後継者の有無 |
2-2. 事業性評価メモと稟議書ドラフト
財務分析の結果と、取引先へのヒアリング内容や業界動向資料を渡すと、財務指標だけでは見えない事業性評価メモのドラフトが出てきます。最終的な評価と稟議への記載は、担当者が行います。
📚 用語解説
事業性評価：財務指標だけでなく、取引先の技術力や商流、経営者の資質、将来性まで含めて事業を評価することです。担保に依存しない融資判断の材料として重視されています。
稟議書の書き方には、支店決裁向けの簡潔な形式と、本部審査部提出用の詳細な形式があります。金額や案件の性質に応じて、どちらの形式で下書きを用意させるかをドラフトの時点で使い分けることも可能です。
📚 用語解説
融資稟議書：融資の可否を判断するために、取引先の財務状況や事業性評価、担保・保証の内容をまとめて決裁者に諮る書類です。支店から本部へと審査の階層を経て決裁されます。
既存の取引先であれば、前回稟議の内容をそのまま今回の分析のベースに転用できます。前回との財務指標の差分を並べておけば、業況の変化にも早く気づけます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 財務分析 | 決算書・試算表 | 自己資本比率・ROA・債務償還年数などの指標一覧 |
| 稟議書ドラフト | 財務分析結果・事業性評価メモ | 支店決裁用・本部提出用の稟議書ドラフト |
| 担保・保証チェック | 担保評価資料・保証人情報 | 保全率を反映した担保・保証チェックシート |
| 前回稟議との比較 | 過去の稟議書・最新決算書 | 財務指標の推移が分かる比較表 |
| 事業性評価メモ | ヒアリング内容・業界動向資料 | 財務指標だけでは見えない事業性の評価メモ |
| 提案書ドラフト | 顧客課題・自行商品ラインナップ | 課題に合わせたソリューション提案書ドラフト |
たとえば「この決算書から、自己資本比率とROA、債務償還年数を工種ならぬ勘定科目別に計算して」と渡すと、指標一覧のドラフトが数分で出てきます。
続けて「この指標一覧と前回のヒアリングメモから稟議書を作って」と渡せば、財務分析を反映した稟議書のドラフトが出てきます。これを土台に、担当者が記載内容を調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の案件でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 法人営業(提案書)への活用
中堅企業向けの提案書作成でも、同じ財務分析のドラフトを土台に、顧客課題と自行のソリューション(信託・証券・海外拠点との連携含む)を組み合わせた提案書のドラフトを作らせられます。最終的にどの提案を出すかの判断は、法人営業担当が行います。
提案項目ごとに他行との差別化ポイントを並べておくと、どこで自行の強みを打ち出せるかが見えやすくなり、提案書提出までの時間を短縮できます。
Claude Codeが担うのは財務分析と稟議書の下書きまでです。最終的な融資可否の判断は、支店長や決裁者が行います。
提案書提出までのリードタイムが短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な引合いで数日以内に提案を出す場面でも、担当者は事業性評価と最終調整に集中できます。
結果として、これまでは書類作成の負担を理由に見送っていた短納期の提案にも、対応しやすくなります。融資稟議の負担軽減は、収益機会そのものを広げる効果も持っています。
03 AUTOMATION 経営改善支援・事業承継M&A・AML/CFT対応も、同じように変わる 経営改善計画、事業承継M&A支援、AML/CFT対応を具体的に見ます
融資稟議以外にも、銀行・地方銀行には年間を通じて負担の大きい業務があります。経営改善支援、事業承継M&A支援、AML/CFT対応などです。
いずれも「毎月・毎案件・毎日」発生する定型的な作業を含むという共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 経営改善計画書のドラフトとモニタリング整理
決算書とモニタリング資料を読み込ませ、経営改善計画書のドラフトとモニタリング項目の整理を作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
経営改善計画書：業況が厳しい取引先が、収益改善や返済計画の見通しを金融機関に示すための計画書です。405事業(経営改善計画策定支援事業)や早期経営改善計画策定支援の枠組みで、士業と連携して作成されることも多くあります。
経営改善計画は、収益計画・返済計画・アクションプランの3つの柱で構成されることが一般的です。柱ごとに参照する資料が異なるため、集計だけでも横断作業が必要になります。
| 計画の柱 | 主に見られる内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 収益計画 | 売上・利益の改善見通し | 決算書、試算表、事業計画 |
| 返済計画 | 借入金の返済スケジュール | 借入金一覧、資金繰り表 |
| アクションプラン | 具体的な改善施策と実行体制 | ヒアリングメモ、士業の助言記録 |
さらに、405事業や早期経営改善計画策定支援を利用する案件では、税理士や中小企業診断士など士業との連携も必要になります。士業からの資料と自行のモニタリング項目をすり合わせる作業が、経営改善担当一人では手が回らなくなりがちです。
最終的な計画内容の確認と取引先への説明は、経営改善担当や渉外担当の仕事のまま残ります。「この決算書から、収益計画のたたき台を作って」と渡せば、科目ごとの改善見通しの一覧表が返ってきます。
3つの柱すべてを一度に作ろうとせず、まずは資料が揃っている収益計画から着手するのが現実的な進め方です。
3-2. 事業承継M&A支援のマッチングと資料作成
取引先の業界動向や後継者の有無を整理し、事業承継の候補マッチング資料やM&Aスキーム提案資料のドラフトを作らせられます。最終的な提案は、これまで通り渉外担当が取引先と対話しながら進めます。
📚 用語解説
事業承継M&A：経営者の高齢化や後継者不在に対し、親族内承継やM&Aによって事業を引き継ぐ支援のことです。地方銀行では地域企業の存続に関わる重要な役割として位置づけられています。
親族内承継とM&A承継では、税務・法務の論点が大きく異なります。それぞれの比較資料を作らせておくと、経営者との初回面談での説明がスムーズになります。
後継者育成プランの検討でも、過去の類似案件の資料を読み込ませておくことで、業種や規模が近い事例を踏まえたプランのたたき台を用意させやすくなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. AML/CFT対応と疑わしい取引届出書
月数万件にのぼる取引モニタリングのアラートを、過去の判定パターンを踏まえて優先度判定し、疑わしい取引に該当しそうなものから人手レビューの対象として絞り込みます。最終的な届出の判断は、コンプライアンス部門が行います。
犯収法(犯罪収益移転防止法)に基づく取引時確認や、反社チェックの記録整理にも同じ考え方が使えます。件数が多く、判定基準がある程度定型化されている業務ほど、AIの下書き作成が効いてきます。
📚 用語解説
AML/CFT：マネー・ローンダリング(資金洗浄)およびテロ資金供与への対策の総称です。取引モニタリングで疑わしい取引を検知し、金融庁への届出につなげる体制整備が求められます。
アラートの優先度判定は、過去に届出に至ったケースの特徴を学習させたパターンとの類似度を見る、という考え方です。すべてのアラートを機械的に自動処理するわけではありません。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 融資稟議書作成 | 案件あたり8〜15時間 | 案件あたり3〜6時間程度に圧縮できた例あり |
| 経営改善計画書のドラフト作成 | 案件あたり10〜20時間 | 案件あたり3〜8時間程度に圧縮できた例あり |
| AML/CFTアラート人手レビュー | 月数万件を全件確認 | 優先度判定で対象を数千件規模に絞り込めた例あり |
| 提案書作成(中堅企業向け) | 1案件2〜3週間 | 1案件3〜5日程度に圧縮できた例あり |
| 渉外日報の記録・整形 | 日々の二度手間が発生 | 音声入力とテキスト化で清書作業をほぼ省略できた例あり |
| 個人向け資産運用提案資料 | 1顧客20〜30ページ | 1顧客60〜80ページ(網羅性UP)まで作成できた例あり |
3-4. 支店長と法人営業、それぞれの負担
支店長には、渉外活動の優先順位付けや、部下の融資判断への助言という、毎日の判断業務があります。取引先の業況変化を一覧化しておくだけでも、判断のスピードは変わります。
背景には銀行法に基づくコンプライアンス体制の要件もあり、案件の規模や性質によって決裁の階層が変わります。見落とすと審査が差し戻されかねない、地味だが重要な確認項目です。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
コンプライアンス部門は、AML/CFT対応に加えて、この銀行法・金融商品取引法まわりの記録整備も負担になりやすいです。繁忙期が決算期とAML/CFT検査の時期に重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。
検査対応の見込みがある程度固まった段階で、記録整理だけ先行して進めておく、という運用にしている銀行もあります。取引モニタリングの結果を月次でこまめに整理しておけば、検査対応もスムーズになります。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 支店長・担当役席 | 渉外活動と融資判断の助言が同時並行 | 業況変化の一覧化、判断材料の整理 |
| 法人営業担当 | 本部ソリューション部隊との連携に時間がかかる | 顧客課題に合わせた提案書ドラフトの作成 |
| コンプライアンス統括部長 | AML/CFTのアラート件数が膨大 | 優先度判定によるレビュー対象の絞り込み |
| 経営者・会社役員 | 現場と審査、両方の負担が見えにくい | 業務全体の書類フローを俯瞰した導入判断 |
支店長がClaude Codeを使う場面は、支店のパソコンの前とは限りません。渉外の合間にタブレットで取引先の業況変化を確認したり、移動中に翌日の面談準備を見直したりする使い方もできます。
事務所に戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、渉外に出る時間を増やすことにつながる場面も少なくありません。
経営改善計画書のドラフトやAML/CFTのアラート判定は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と分析の下準備までです。融資の可否・届出・経営者への説明は、これまで通り決裁者や担当者が行います。
04 MECHANISM なぜAIが融資審査の下書きまでやり切れるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが審査業務を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を審査業務に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた融資稟議や経営改善計画の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自行のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、決算書のPDFや取引先データベース、Excelの財務分析シートといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい書類を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる審査部の新人のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「計算方法を教えてくれる」のではなく「実際に計算してくれる」——この一歩の差が、審査業務の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で分析して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
経営改善計画のモニタリングや渉外日報の整形のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
決算書・取引先データベース・過去の稟議書など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。経営改善計画の作成はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、決算書・モニタリング資料・士業からの助言記録を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
融資稟議でも同じことが言えます。決算書・事業計画・ヒアリングメモという、性質の異なる3種類の資料を横断して、財務分析と事業性評価を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、融資の可否・届出の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 銀行・地方銀行での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 決算書や取引先データを開いて、分析やドラフト作成ができる | 決算書PDFから財務指標一覧を作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎月のモニタリング整理を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 決算書・モニタリング資料・稟議書などをまとめて参照できる | 経営改善計画の3つの柱を横断して一括整理 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 稟議書ドラフトの表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 地方銀行での導入でつまずきやすいポイントと対処 顧客情報の取り扱い・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを銀行・地方銀行の現場に導入する際、多くの銀行が最初につまずくのは顧客情報の取り扱い範囲です。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. 顧客情報の取り扱いと情報セキュリティ
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、専任の情報システム部門が小さい地方銀行でも無理なく運用できます。
取引先の財務情報や個人の資産状況など、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・分析・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 審査部・情報システム部門 |
| 慣れてきた段階 | 行内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 行内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、融資稟議の財務分析や渉外日報の整形など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全行に一斉導入するよりも、まず一つの支店や部署が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自行に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自行が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自行の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自行のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| 顧客情報の取り扱い | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 行内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自行の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを案件フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、融資稟議の財務分析とAML/CFTのアラート判定と経営改善計画のドラフトを、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、支店長や渉外担当がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この決算書の指標を計算して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、本部審査部の様式の違いを考慮せずに稟議書のドラフトをそのまま使い、書式不備で差し戻されるケースです。過去の様式との違いを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 融資稟議やAML/CFT対応など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 本部審査部の様式差異を考慮せず差し戻される | 過去の様式を事前に読み込ませ、書式変換の下書きから始める |
| 支店長・渉外担当がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は審査部や情報システム部門が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 案件フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。案件フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
融資稟議書やAML/CFTの届出書は、後から金融庁検査や内部監査で説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、融資稟議の財務分析や経営改善計画のドラフト作成を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 地方銀行向けセミナー当日、実際に何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 銀行・地方銀行の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 融資稟議書ドラフト、事業性評価メモ、AML/CFTアラート判定の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「自行ならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加銀行の規模や業態に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。銀行・地方銀行の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
AML/CFTのアラート判定では、取引モニタリングの一覧を読み込ませるところから、優先度判定・レビュー対象の絞り込みまでを実際に動かします。
経営改善計画書のドラフトでは、決算書とモニタリング資料を読み込ませて項目別に整理させ、計画書のドラフトができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自行ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 融資稟議の財務分析はどこまで任せられるか | 指標計算と下書きまでで、最終確認と決裁は人が行う前提です |
| 顧客情報をAIにどこまで渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
| AML/CFTのアラート判定は誤検知が心配 | 優先度判定であって自動処理ではない、という位置づけを説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は支店長・経営者・会社役員としていますが、融資稟議や経営改善支援を担当する法人営業担当の方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、審査業務を人に任せる想定がなく、少人数体制で全ての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している銀行ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 地方銀行向けセミナーの参加方法と予約の流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自行の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自行ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 融資稟議・経営改善・AML/CFTの変わり方 | 自行の決算書を例にした質疑応答 |
| 顧客情報の取り扱い・行内定着の考え方 | 自行の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自行の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自行に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 顧客の財務情報や取引情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 行内のどのデータをどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の分析・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。導入するかどうかの判断材料としてお持ち帰りいただけます。
Q. 融資稟議書の作成をAIに任せて、審査の質は落ちませんか。
A. AIが作るのはあくまで財務分析と稟議書のドラフトで、事業性評価の最終判断や決裁は担当者と決裁者が行う前提です。ベテランが最終判断に集中できるようになるため、審査の質を保ちながら作成時間を圧縮する使い方ができます。決裁の階層そのものは変わりません。
Q. AML/CFTのアラート判定で、疑わしい取引を見逃すことはありませんか。
A. AIが行うのはアラートの優先度判定であり、すべてのアラートを自動で処理してしまうわけではありません。過去に届出に至ったケースの特徴を踏まえて、人手レビューの対象を絞り込む使い方が中心です。最終的な届出の判断は、これまで通りコンプライアンス部門が行います。
Q. パソコン操作に不慣れな行員が多い支店でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は審査部や情報システム部門が一緒に操作するところから始める銀行が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、銀行・地方銀行の現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自行が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 経営改善計画書の作成で、士業との連携部分はどう扱えばよいですか。
A. 税理士や中小企業診断士からの資料と、自行のモニタリング項目をすり合わせる下書き作成の部分でAIを使う使い方が中心です。405事業や早期経営改善計画策定支援の枠組みにおける士業との連携そのものは、これまで通り担当者が行います。資料の突合作業の負担を軽くする位置づけです。
Q. Claude Codeを使うと、渉外担当や支店長の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や分析までで、経営者との信頼関係づくりや融資の最終判断といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類作成の時間を減らし、渉外に充てる時間を増やすための道具です。むしろ取引先との対話に使える時間が増えたという声もあります。
Q. セミナーは経営者本人が参加しないといけませんか。
A. 経営者・会社役員向けを基本としていますが、支店長や法人営業担当の方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
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銀行・地方銀行の審査業務は、融資稟議の段階から、経営改善計画のように継続的なモニタリングが必要な業務、AML/CFTのように件数が膨大な業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自行の決算書や稟議書を例に、実際の画面を見ながら自行に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AIBPO by AI鬼管理でこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
