ソニー銀行と富士通は、勘定系システムの実開発に生成AIを本格適用したと発表した。
基本設計から結合テストまでの工数を40％削減し、開発期間を従来比30％短縮する効果を確認している。
勘定系の実開発で工数40％削減
ソニー銀行と富士通は2026年9月14日、ソニー銀行の勘定系システムの実開発に生成AIを本格適用し、開発期間を従来比30％短縮する効果を確認したと発表した。
両社は2025年9月から取り組みを開始し、設計書やソースコード、テスト資産をAIが工程横断で活用できる仕組みを構築している。
中核には「Amazon Bedrock」上で提供される生成AIモデル「Claude」と「Claude Code」を活用したAIエージェント（※）を採用した。
基本設計から製造・単体テスト、結合テストまで主要工程へ段階的に適用し、設計書からソースコードやテストケースを生成するなど、前工程の成果物を後続工程で再利用する。
一方、最終的な判断や承認、品質保証は人が担う仕組みだ。
2026年7月時点では、基本設計から結合テストまでの工数を40％削減し、開発期間を30％短縮した。
工程別では、基本設計の影響調査工数と結合テストの実行工数をそれぞれ最大90％削減し、詳細設計の設計書作成工数も最大40％減らした。
製造工程ではソースコード生成率99％を達成している。
特徴は、PoCにとどめず、本番稼働中の勘定系システムの実開発へ生成AIを組み込んだ点である。
両社は今後、要件定義を含む開発工程全体に加え、セキュリティや運用・保守領域へも適用範囲を段階的に広げ、周辺システムへの展開も進める方針だ。
※AIエージェント：生成AIが目的に応じて情報やツールを参照し、複数の処理を自律的または半自律的に進める仕組み。本件では人による判断や承認を組み合わせて利用する。
金融システム開発のAI活用が拡大へ
今回の取り組みは、生成AIの活用領域がコーディング支援だけでなく、設計からテストまでの開発プロセス全体へ広がる可能性を示している。
特に、工程ごとに分断されがちな設計書やコード、テスト資産をAIが横断的に利用できれば、重複作業を減らし、開発期間の短縮につなげやすい。
一方、勘定系システムは銀行業務の根幹を支えるため、高い安全性と品質が求められる。
生成AIが作成した設計書やコードに誤りや既存仕様との不整合が含まれる可能性もあり、人による検証や承認を外すことは難しい。
効率化を進めるほど、AIと人間の役割分担や品質管理の基準を明確にする必要性も高まるだろう。
今後、こうした開発手法が要件定義から保守まで一貫して機能すれば、生成AIは個別作業を支援するツールではなく、金融システム開発全体を支える基盤へ変わる可能性がある。
工程間の情報連携が強まれば、仕様変更への対応速度や開発資産の再利用性を高める効果も期待できる。
本番システムで効果と品質を両立できる事例が増えれば、金融機関でも生成AIを前提とした開発体制への移行が進む可能性がある。
開発期間の短縮だけでなく、限られた人材を判断や品質保証など付加価値の高い業務へ振り向けられる点も、今後の普及を左右する要素になりそうだ。
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