[市場動向]

2026年4月14日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

シェアする

リスト

　NTTデータ先端技術は、金融機関のシステム開発に生成AIを活用することを見据え、オンプレミスの閉域環境で大規模言語モデル（LLM）を使うPoC（概念検証）を実施した。システム開発で作成するドキュメントを対象に、「整合性チェックの自動化」、「ドキュメント品質の向上」、「修正作業の迅速化」の3つのユースケースを定義した（図1）。

図1：金融システム開発のドキュメント作成を対象とした、ローカルLLM活用のユースケース（出典：NTTデータ先端技術）
拡大画像表示

　背景として、金融機関には、生成AIを導入するうえで特有の障壁がある。取り扱う情報の機密性が高いため、データ保護の仕組みが不可欠となる。法規制や業界ルールに沿ったガバナンス確保のハードルも高い。クラウド型の生成AIを利用する場合は、従量課金によってコストが増えることや、予算管理の難しさも課題になる。

　今回のPoCでは、生成AI基盤をオンプレミス環境上に構築し、各種データを外部に一切送信しないローカルLLM環境を実現した。データがネットワーク外に出ない設計としたことで、金融機関のセキュリティポリシーや内部統制の要件を満たしたシステム開発が可能であることを確認した。

　構築した生成AI基盤は、業務内容や目的に応じてLLMや構成を柔軟に選択可能なカスタマイズ性を確保した。実際に、複数のLLMモデルを用いた比較検証も実施した。金融システムに特化した知識を活用するRAG（検索拡張生成）の効果も確認した。

　重点的に検証したユースケースは、設計書を作成してレビューする際の「整合性チェックの自動化」である。セキュリティポリシーや内部統制、業界標準などのルールから逸脱することなく自動でチェックおよび修正し、設計書レビュー工程を削減できることを確認した。今後、「ドキュメント品質の向上」と「修正作業の迅速化」のユースケースについても引き続き検証を進めていく。

　コスト面においては、ローカルLLMを採用することで、生成AI基盤の利用量に大きく影響されない安定したコスト構造（コストの固定化）を実現できることを検証した。オンプレミスサーバー上に生成AI基盤を構築することで、クラウド利用料の削減やネットワーク帯域コストの抑制といった追加的なコスト削減効果も見込めるほか、予算管理の容易化も期待できる。