ACESは、三井住友銀行と共同で、法人営業担当者の提案活動を支援するAIアプリケーションを開発し、三井住友銀行において利用が開始されたことを発表した。
背景
金融機関の法人営業では、顧客の経営課題や提供ソリューションの複雑化にともない、提案に向けた調査や準備により多くの時間が求められている。その結果、提案の質やスピードが担当者の経験やスキルに依存しやすいという構造的な課題が生じている。
また、商品関連資料や提案時の留意点に関する情報は各所に存在しており、必要な情報をスムーズに見つけ出すことが難しい場面もあった。情報は社内に蓄積されていても、営業担当者が実務の中で横断的に参照し、提案準備に活用するには限界があった。
こうした課題に対し、三井住友銀行はこれまでAI活用基盤の整備を進めるとともに、行員のAI活用拡大とリテラシー向上に取り組んできた。今回、その蓄積を土台にAI活用を次の段階へ進めるため、法人営業の現場で蓄積されてきた知見や顧客接点データを活用し、営業担当者の提案活動を直接支援するAIアプリケーションをACESと共同で開発した。 属人的な業務構造からの脱却と、組織全体での提案力の底上げを図ることで、よりタイムリーで的確な価値提供を目指す。
同プロジェクトにおいてACESは、エキスパートAI（※）の考え方を具体化した取り組みとして、三井住友銀行内に蓄積された商品知識や営業知見を構造化し、現場で自然に使える形でAIに組み込むことで法人営業の高度化を支援した。
※エキスパートAI：企業固有の知識や現場ノウハウを活用し、特定業務における判断や提案を支援する業務特化型のAI。汎用的なAIでは再現しにくい、企業ごとの競争力や実務の勘所を反映できる点。社内に蓄積された情報や暗黙知を構造化し、実務で継続的に活用できる形で組み込むことで、現場で使われるAIとして機能する。
ACESの役割と技術的特徴
1. 金融業務における知識・情報の構造化
金融商品に関する資料や提案関連情報は各部門に点在しており、形式も多様であったため、AIが横断的に参照・活用しづらい状態だった。ACESは、三井住友銀行内の各部門と連携しながら情報を整理・構造化し、商品特性、適用条件、提案時の留意点などを、AIと担当者の双方が活用できるナレッジ基盤として整備した。これにより、営業担当者は必要な資料や関連情報にアプリケーション上からスピーディーにアクセスできるようになり、提案準備にかかる情報探索の負荷を軽減した。
2. 営業知見の体系化とAIへの実装
三井住友銀行の営業担当者へのヒアリングを通じて、顧客課題の見立て方、商品選定の判断基準、提案時の勘所といった現場知見を整理し、AIの推論・提示ロジックに反映した。これにより、顧客の経営課題に応じた商品・サービス候補の提示や、提案の方向性整理や検討を支援する仕組みを実装した。
3. 現場で継続的に使われるアプリケーション設計・開発
実際の業務で活用できるよう、操作性や導線、情報の提示方法を含めて設計・開発を行った。また、三井住友銀行との要件定義や現場検証を重ねることで、日常業務での利用に即したアプリケーション品質を実現した。
アプリケーションの概要
同アプリケーションは、面談準備から提案の具体化まで、法人営業担当者の一連のプロセスをAIが支援する。主な機能は次のとおり。
潜在ニーズ・論点の整理
顧客との対話内容や担当者の仮説をもとに、AIが想定される経営課題を整理し、最適な商品・サービスの候補を提示する。三井住友銀行独自の顧客接点データや営業知見などのナレッジ基盤との連携により、業界特化の推論や、固有の知見を踏まえた支援を可能にする。これにより、経験の浅い営業担当者や部署異動直後の担当者であっても、顧客へのアプローチや提案の方向性を検討しやすくなり、組織全体での提案力向上につながる。
提案準備の支援
最新の商品関連情報や提案時の留意点を踏まえ、営業担当者による比較検討や提案準備を後押しする。必要な情報へのアクセスを効率化することで、調査や社内照会に要する時間を抑え、顧客との対話や本質的な課題把握により多くの時間を充てられるようになる。
