アクセンチュアの「FDE」ならぬ「RDE」、定着と成果を重視した体制を強調　計画工数7割減の事例も

70時間の融資業務が10時間に　銀行業務を再設計する3種のエージェント

　貝沼氏に続いて、AI and Data AIセンター マネジング・ディレクターの佐々木三泰氏が、銀行の融資業務を題材にデモを行った。顧客との面談後、営業担当者が行内で進める事務処理は、稟議書類の作成や縦割りのシステムへの二重・三重入力、審査部との度重なるやり取りなど負担が大きい。こうした業務を3種類のAIエージェントが支える姿が示された。

業務分析・再設計エージェント

　銀行の規程類やシステムの仕様書、既存システムの操作を録画した動画を読み込ませると、業務分析・再設計エージェントが動画をフレーム単位で解析し、どのシステムのどの項目に何を入力しているのかまで把握。規程類からは判断の分岐を読み取り、解釈があいまいな箇所はユーザーに確認しながら業務プロセスを確定していく。業務内で点在する人間の確認作業を1ヵ所にまとめるよう指示すれば、AIがフローを組み直す。デモ上では、16プロセス・68ステップに及ぶ融資業務の作業時間が70時間から10時間に、リードタイムが14日から4〜5日に短縮された。

業務遂行エージェント

　確定したプロセスは業務遂行エージェントが実行する。営業担当者がチャットで起案を指示すると、業務遂行エージェントが融資条件の案を3パターン示し、推奨案も添える。条件が決まれば、企業分析やリスク評価、過去の融資事例などを扱う専門エージェントを呼び出し、互いに議論させながら稟議書類を作成。書類がそろうと、エージェントは人と同じように各システムの画面を操作して情報を入力し、上司や法務部門に回す前の事前レビューもエージェント同士で行う。

　営業担当者が内容を確認するのは、この段階になってからだ。手元には、標準・楽観・悲観の3つのシナリオで返済能力を試算した資料が用意され、チャットで指示すれば修正や関連数値の調整もエージェントが対応。上司や審査部への回付時も、相手側のエージェントが人の判断すべき点だけを抽出したうえで確認を求める。

プロセス改善エージェント

　プロセス改善エージェントが、社員とエージェントのやり取りを記録した行動ログを分析し、差し戻しが起きている箇所や時間のかかるやり取りを可視化する。たとえば「戦争や半導体関連のリスクを考慮せずに申請すると差し戻されやすい」といった傾向を数値とともに示す。分析結果は業務分析・再設計エージェントに戻され、業務は継続的に改善されていく。

各社が悩む“トークン問題”　3社に1社が予算オーバー

　AIと切っても切り離せないのがトークンコストの問題だろう。アクセンチュアの調査では、3社に1社が年間のトークン予算を年度終了前に使い切っている状況が明らかとなっている。よく見受けられるのが、過剰なモデルの使用だ。実際、AIリクエストの半数以上は、必要以上に高性能なモデルに振り分けられているという。さらに、約8割の支出は、投資効果を財務的な成果として説明できていない。保科氏は「ビジネスでどれだけの効果が出ているかを見る必要がある」と呼びかけた。

　そのための仕組みとして、アクセンチュアは「AIトークノミクス・プラットフォーム」を構築している。同プラットフォームでは、AIがプロンプトの内容や難易度を解析し、品質基準を満たすモデルの中から最も経済的なものを自動で選択。簡易作業は小型モデルへ、戦略立案のように深い思考を要するタスクは大型モデルへ振り分けられる。予算の上限を超えた場合、小型モデルへ切り替えてコストを抑えることも可能だ。取引1件あたりのコストで、各部署の支出と価値創出を可視化するダッシュボードも備える。

　このように、技術的には我々の仕事の大部分をAIが代替できるようになっている。そんな中で、保科氏は「AIでできるかできないかではなく、人が何をやるべきかを考えることが重要」とも強調する。AIがさらに普及してコモディティ化すれば、近い将来、AI活用は差別化要素にはならない。企業としてAIに何を任せ、人間が何をやるかを決められていなければ、優位性を担保できないのだ。

　その再設計を企業の現場で担うのが、RDEということなのだろう。RDEによって日本企業がどう変わるか、結果はこれからである。