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2026年7月10日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　三井住友カードは、入会審査の自動化に以前から取り組んでいる。入会申込の多くを自動で判定することで、審査結果を迅速に返却できる体制を構築してきた。一方、複雑な条件をともなう審査については従業員による目視審査が必要で、結果の返却までに時間がかかるケースがあった。

図1：三井住友カードが運用を始めた、目視審査の入会申込を自動で判定するAIモデルの概要（出典：三井住友カード）
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　今回、これまで目視審査に頼っていた入会申込についても自動で判定できるようにするため、マシンラーニング（機械学習）による判定モデルを導入した（図1）。これまで目視で確認していた審査用のデータをシステムに入力すると、事前に学習させたAIモデルが審査の承認・不承認を判定する。

　2026年3月下旬から実際の入会審査業務で運用を始めており、これまで目視審査の対象だった入会申込のうち20%（件数）を自動化した。将来は他の自動化施策と組み合わせ、完全自動化を目指す。なお、AIによる自動判定で取り扱う情報は同社内で完結し、外部には出ない。

　ELYZAのAI技術を採用した。従来、自動化の主要なアプローチはVBAマクロやRPAだったが、これらでは解決が困難な入会申込の判定をマシンラーニングが担う。審査データに含まれるパターンを機械的に学習する。