生成AIが9割削った工程、4割で止まった工程 勘定系の本番開発で見えた線引き
勘定系システムの開発現場でも、生成AIの本番活用が始まっている。ソニー銀行と富士通は約1年にわたってAIを活用したことで、開発期間を従来比30%短縮したと発表している。ただし工程別の実績を並べると、AIが引き受けた作業と人に残った作業の線引きが見えてくる。
銀行の勘定系システムが止まれば決済も入出金も止まる。新しい技術を持ち込むには最も慎重な判断が求められてきた領域だ。そこに生成AIが、検証ではなく本番の開発プロセスとして本格的に活用されている。
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開発への生成AI適用によって、基本設計から結合テストまでの開発期間を従来比で30%短縮したと発表した。
本番稼働中の勘定系システムを対象に、オンライン取引処理からバッチ処理まで、処理形態を問わず適用している。「Amazon Bedrock」で提供されるAnthropicの生成AIモデル「Claude」を中核に据えたAIエージェントが、設計から製造、テストまでの各工程を担い、最終的な判断と品質保証は人が担う。システムには富士通の勘定系ソリューション「Fujitsu Core Banking xBank」を採用し、「Amazon Web Services」で動くクラウドネイティブな構成が、生成AIの適用範囲を段階的に広げる基盤になったという。
ただし、30%という数字は、基本設計から結合テストまでの開発期間全体について示されたものだ。工程別に見ると、作業ごとの効果には差がある。削減率が9割に届いた工程がある一方、4割前後で止まった工程もあった。AIが引き受けたのはどの作業で、人の手が残ったのはどこだったのか。
9割減った工程と、4割で止まった工程
工程別で見ると削減率が最も大きかったのは、基本設計工程の影響調査と結合テスト工程のテスト実行で、いずれも最大90%減。製造工程ではソースコード生成率99%を達成した。対して、詳細設計工程の設計書作成は最大40%削減にとどまった。
つまり、既存の開発資産を調べる作業やコードを書き起こす作業、テストを回す作業では人の手が大きく減り、削減幅が小さかったのは設計書を作る工程だった。AIは「調べる」「書く」「回す」作業を引き受け、判断は人が担う。そこに、AIと人の役割分担の明確な線引きがある。
では同事例において、AIと人はどう分担して動いているのか。設計書やソースコード、テスト資産を工程をまたいで参照し、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。AIエージェントはMCP(Model Context Protocol)やSkillsを介して開発資産や各種ツールと連携し、コーディングには「Claude Code」を用いている。判断・承認・品質保証を担うのは人で、生成AIの出力をそのまま採用する運用にはなっていない。
両社は今後、要件定義を含む開発工程全体へ適用を広げ、セキュリティや運用・保守にも段階的に拡大する予定だ。得られた知見と開発資産は周辺系システムにも展開するとしている。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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