三井住友銀行のシステムが生成AIにより大幅に効率化される実証事例

三井住友銀行が体感する生成AIによる生産性向上

近年、金融業界においてシステムの高度化や複雑化が進む中、基本システムのインフラのバージョンアップ作業は避けて通れない課題となっています。特に、システムバージョンアップに伴う非互換性の特定とその対応は、時としてシステム停止などのリスクを伴い、金融機関にとって大きな負担となります。

このような問題への解決策として、日本総合研究所（以下、日本総研）と富士通株式会社（以下、富士通）は、株式会社三井住友銀行（以下、SMBC）のシステムバージョンアップを支援するため、生成AIを活用した共同実証を行いました。

実証の背景

金融機関は、その経済的な安全性を保つ必要があるため、インフラの非互換性を迅速に特定し、適切に対処する必要があります。しかし、従来の手法では非互換性の確認に大量の時間を要し、目視確認や手作業に頼る部分が多く、効率が非常に悪いものでした。

大規模金融システムの保守のためには、より効率的なアプローチが求められています。そこで、両社は生成AIを利用し、これに新たな可能性を見出しました。

共同実証の進行状況

2024年11月5日から始まった実証は検証フェーズと呼ばれる段階にあり、この期間中に両社は富士通の開発した生成AIベースのシステムを用いて、約400の非互換情報を抽出することに成功しました。これにより、従来の方法に比べて情報抽出にかかる時間を約65％も短縮することができたのです。

この中から、特にC言語やbashシェルによって記述されたアプリケーション410キロステップに影響を及ぼす非互換情報が特定され、より詳細なアプローチが可能となりました。

2025年1月16日からは、実行フェーズに移行し、生成AIを使い、非互換情報を基にアプリケーションの修正を進めています。これにより、さらなる効率化が期待されています。