ソニー銀行と富士通は、勘定系システムの実開発に生成AIを本格適用しました。
設計書やソースコード、テスト資産をAIエージェントが工程横断で活用します。
2026年7月時点で、基本設計から結合テストまでの開発期間を従来比30％短縮しました。
本番稼働中の勘定系システム開発に適用し、工数削減やコード生成率などの効果を確認しています。
記事の概要
両社は2025年9月から、ソニー銀行の勘定系システム開発に生成AIを適用しています。
富士通の勘定系ソリューション「Fujitsu Core Banking xBank」をAWS上で運用しています。
「Amazon Bedrock」上の「Claude」と「Claude Code」を中核とするAIエージェントを活用しています。
基本設計、製造・単体テスト、結合テストの主要工程に生成AIの適用範囲を広げています。
基本設計から結合テストまでの工数を40％削減し、開発期間を30％短縮しました。
基本設計では影響調査工数を最大90％、詳細設計では設計書作成工数を最大40％削減しました。
製造工程ではソースコード生成率99％、結合テストではテスト実行工数最大90％削減を確認しました。
今後は要件定義やセキュリティ、運用・保守、周辺系システムへ適用を拡大します。
記事のポイント
- 工程横断でAIを活用： 設計書、ソースコード、テスト資産をAIエージェントが横断利用し、前工程の成果物を後続工程で再利用します。
- 本番開発で効果を確認： PoCにとどめず、本番稼働中の勘定系システムへ適用し、工数40％削減と期間30％短縮を確認しました。
- 人が品質を保証： AIが生成や支援を担う一方で、人が判断・承認・品質保証を担い、安全性と品質を確保します。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 工程ごとに個別導入するのではなく、設計書からテスト資産までの接続を前提に、承認点と品質保証の責任分界を先に設計する必要がありそうです。
- 同業のサービス提供者： 金融機関向けには、コード生成の機能単体ではなく、既存資産を工程横断で扱う開発モデルとして提案できるかが、競争上の焦点になる可能性があります。
- 金融機関の開発部門： 要件定義やセキュリティ、運用・保守への適用が進めば、AIの利用範囲を広げる判断と、人が品質を保証する体制を同時に整えることが求められそうです。
このニュースの背景
金融業界では、新たなサービスの企画から提供までに数ヶ月から年単位を要し、高い開発コストや複雑なプロセスが迅速な対応の妨げになっていました。
一方で、生成AIの進化を背景に、変化に即応できる開発体制の構築が金融機関の競争力に関わる状況になっています。
AWS上で稼働するクラウドネイティブかつマイクロサービスを前提とした環境が、生成AIとの連携や工程ごとの段階的な適用を進める土台になっています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ソニー銀行株式会社のプレスリリース（2026年9月14日 10時00分）ソニー銀行と富士通、勘定系システムの実開発に生成…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000914.000000157.html