はじめに

三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）が、行員と協働して業務を担う人工知能（AI）エージェント「AI行員」を2026年1月から順次導入することが明らかになりました。スピーチライター機能や中途社員への社内ルール案内など、特定の20業務においてそれぞれ専門のAI行員を配置し、人間とAIが融合した「AIネイティブ」な組織づくりを本格化させます。

この動きは、国内メガバンクにおける生成AI活用の最前線を示すものであり、金融業界全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる可能性があります。本記事では、MUFGのAI戦略の全体像と「AI行員」導入の意義について詳しく解説します。

MUFGの生成AI戦略：600億円の巨額投資

AIネイティブ組織への変革宣言

MUFGは「全社員が当たり前にAIを使いこなす組織」を目指し、2027年3月期までにAI領域へ600億円を投資する計画を発表しています。これは単なるシステム導入ではなく、約4万人の行員を巻き込む全行的な変革プロジェクトとして位置づけられています。

基幹データの整備、行員への理解浸透、リスクガバナンスの設計など、大企業ならではの課題に取り組みながら、生成AIを軸とした組織再構築を進めています。この取り組みを支えるデジタル戦略統括部は、現在の200人体制から300人体制への増員を計画しており、AI推進の本気度がうかがえます。

独自対話型AI「AI-bow」の成功

MUFGは2023年4月からChatGPTをベースにした独自の対話型AI「AI-bow（アイボウ）」の開発をスタートし、同年11月には全行での利用を開始しました。AI-bowは「相棒」を意味し、議事録作成、翻訳、アイデアの壁打ち、Excelマクロ作成など、幅広いユースケースに対応しています。

この基盤があったからこそ、次のステップとなる「AI行員」の導入が可能になったと言えます。現在、MUFGでは200を超える生成AIの活用事例が発掘されており、中期経営計画では300件を超えるAI案件支援を目標に掲げています。

「AI行員」とは何か：自律型AIエージェントの実態

従来のチャットボットとの違い

「AI行員」は従来のチャットボットとは本質的に異なります。チャットボットが質問に受動的に回答するツールであるのに対し、AI行員は業務を遂行する「主体」として機能します。

例えば、顧客との通話内容をリアルタイムで理解・要約し、顧客の要望に応じて関連システムの情報を自ら検索・更新することができます。通話終了後には応対履歴の作成から関連部署へのエスカレーションまでを自動で完結させる能力を持ちます。

Salesforce「Agentforce」の国内初導入

MUFGは2025年8月、Salesforceの金融業界特化型AIエージェント「Agentforce for Financial Services」を国内で初めて導入することを決定しました。このプラットフォームは、金融業におけるフロントオフィス業務の主要タスクを自動化するもので、業種別の事前作成済みアクションを200種類以上備えています。

三菱UFJ銀行は2025年4月より新しいCRMシステムとしてSalesforceのFinancial Services Cloud（FSC）を導入しており、Agentforceとの連携により営業活動の高度化を図ります。具体的には、面談前の顧客インサイト提示、面談中のフォロー、面談後のフォローアップなど、営業担当者とAIエージェントの協働による業務効率化を検討しています。

導入の背景：金融業界が直面する課題

労働力不足への対応

MUFGがAI行員導入に踏み切った背景には、少子高齢化に伴う「労働力不足」という深刻な課題があります。銀行業務は専門知識と経験が求められる分野が多く、熟練行員の退職による知識・ノウハウの喪失が懸念されています。AI行員は、こうした暗黙知を形式知化し、組織全体で共有可能にする役割も担います。

顧客期待の高まり

デジタル化の進展により、顧客の期待水準も急速に高まっています。24時間対応、即座の回答、パーソナライズされたサービスなど、従来の人的リソースだけでは対応しきれないニーズが増加しています。AI行員は、こうした顧客期待に応えるための重要なソリューションとなります。

金融業界全体の動向：AIエージェント導入競争

地銀連合による共同検証

MUFGの動きは、メガバンクだけの話ではありません。横浜銀行や静岡銀行を含む20の金融機関が、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の共同検証を開始しており、2026年3月の本格稼働を目指しています。

この動きは、金融業界におけるAIエージェント活用が「早期導入者の優位性」を争う段階に入ったことを示しています。導入に成功した金融機関は、コスト削減と顧客満足度向上の両面で競争優位を確立できる可能性があります。

海外金融機関の先行事例

海外では、すでにAIエージェントの本格活用が始まっています。JPモルガン・チェースは法務分野でエージェント型AIソリューション「LAW」を導入し、複雑な法的文書への問い合わせに対して92.9%の精度で処理を行っています。BNYは13の特化型エージェントを含むマルチエージェントシステムを導入し、営業担当者へのリードジェネレーションや推奨事項の提供に活用しています。

期待される効果と課題

投資対効果の試算

MUFGは「AI行員」導入による投資効果を3年間で約300億円と試算しています。この数字は、600億円の投資に対して相当のリターンを見込んでいることを示しています。

法人顧客を抱える市場部門での実証では、営業担当者向けに生成AIを導入したところ、見込み顧客の獲得活動が10倍に拡大し、コンバージョン率は30%改善するという成果が報告されています。

リスク管理の重要性

一方で、AIエージェントの導入には慎重なリスク管理が求められます。想定外の動作によるトラブル、セキュリティリスク、説明責任の問題など、金融機関特有の課題をクリアする必要があります。

金融庁も生成AI利用に関するリスク管理について注視しており、サードパーティ管理や利用者への説明責任といった観点からガイドラインの整備が進んでいます。

まとめ

MUFGの「AI行員」導入は、国内金融機関における生成AI活用の新たなマイルストーンです。600億円という巨額投資、Salesforce Agentforceの国内初導入、そして20業務への段階的展開という具体的なロードマップは、AIネイティブ組織への本格的な移行を示しています。

金融サービスにおけるエージェント型AIの市場は、2025年から2030年の間に815%という驚異的な成長が見込まれています。MUFGの取り組みは、この巨大な変革の波に乗る先駆的な事例として、今後の金融業界のあり方に大きな影響を与えることになるでしょう。

参考資料:

• 生成AIに「600億円」巨額投資──MUFGの戦略やガバナンス体制、育成計画を一挙公開
• 三菱UFJ銀行、日本で初めてSalesforceの金融業界向けAIエージェント「Agentforce for Financial Services」を選定
• MUFGがAI Nativeな組織をめざす理由
• 銀行業務に革新をもたらすエージェント型AI
• AIエージェント時代と金融サービスの未来変革