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2026年9月14日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ソニー銀行は2025年9月から、稼働している勘定系システムの実開発に生成AIを適用している（図1）。コーディングなど特定の工程に限定した生成AI活用ではなく、基本設計、製造・単体テスト、結合テストなどの主要な開発工程全体に適用した。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している。

図1：勘定系システムの実開発に生成AIを適用して得られた主な効果（出典：ソニー銀行、富士通）
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　2026年7月時点で、基本設計から結合テストまでの工程で、工数を40%削減、開発期間を30%短縮した（図2）。具体的には、基本設計工程では影響調査工数を最大90%削減、詳細設計工程では設計書作成工数を最大40%削減した。製造工程ではソースコード生成率99%を達成し、結合テスト工程ではテスト実行工数を最大90%削減した。

図2：勘定系システムの実開発に生成AIを適用する取り組みの全体像（出典：ソニー銀行、富士通）
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　同社は、勘定系システムに「Fujitsu Core Banking xBank」（富士通が提供）を使っている。AWS上で稼働し、マイクロサービス構造をとっており、生成AIサービスとの連携が容易だとしている。今回の取り組みでは、Amazon Bedrock上で大規模言語モデルのClaudeとClaude Codeを中核とするAIエージェントを工程横断で活用し、人が最終判断と品質保証を担っている。

　PoCはなく、本番稼働する勘定系システムの実開発に適用した。また、オンライン取引処理やバッチ処理を含む、銀行業務を支える各種アプリケーションの開発に活用している。さらに、生成AIを開発の標準プロセスに組み込み、適切なタイミングで評価・改善を実施することで生成AIの適用範囲を広げている。

　今後は、要件定義を含む開発工程全体への生成AIの適用を進める（図3）。また、セキュリティや運用・保守などの非機能要件の領域へと適用範囲を段階的に拡大する。さらに、取り組みで得た知見と開発資産を周辺系システムへと活用する。

図3：ソニー銀行における生成AI適用範囲の拡大イメージ（出典：ソニー銀行、富士通）
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　背景には、金融業界はシステム開発の構造的な問題が原因で新サービスの企画から提供までに数カ月から年単位の期間を要しており、市場環境に迅速に追従することが難しいという事情がある。生成AIを適用し、変化に即応できる開発体制を構築できるかどうかが金融機関の競争力を左右するという。