金融・保険業界のデジタル変革を一気通貫で支える。

AIエージェント時代の業務BPRとは？

今、金融、特に保険業界は変革期を迎えています。専門人材の不足、顧客ニーズの多様化、そしてガバナンスの強化。加えて、AI活用に対する経営層の期待も、年々大きくなっています。しかし現場では、「AI活用・DX推進」の掛け声とは裏腹に、紙帳票や人手に依存した業務がいまだ根強く残っています。どうすればデジタル変革を推進できるのか。多くの企業が、その答えを探し続けているのが現状です。

その一つの解決策となる発想が、業務プロセスの再構築を行う「業務BPR（Business Process Re-engineering）」です。NTTドコモビジネス株式会社（以下、NTTドコモビジネス）は、 再構築のファーストステップとして、ルールにもとづき確実に処理する「ルールベースによる自動化」や、AIが複雑な状況も判断・対応する「自律的なAIの活用」を武器に、実行計画策定段階からお客様に伴走することで、業務効率化を支援しています。

今回は、業務BPRソリューションビジネスの展開を担うNTTドコモビジネス ソリューションサービス部の松井と山田に、金融、特に保険業界のビジネスプロセス変革の最前線を聞きました。

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保険業界が直面する「ビジネスプロセス変革の壁」

なぜ保険業界のビジネスプロセス変革は、これほど難しいのでしょうか。その理由の一つが、紙の利用を前提とした業務プロセスが続いていることです。申込書の不備チェック、引受査定、保全業務など、人の目と手に頼らざるを得ない領域が未だ大量に残っています。

ただし、紙を完全になくすことは簡単ではありません。ご高齢のお客様にとって、デジタルですべての手続きを行うことについて、難しいと感じる方も多く、紙が必要とされている背景もあります。

加えて、現場のリソース不足という問題もあります。業務改善のニーズは山積していても、多様化する顧客ニーズへの対応も求められる中で、既存業務の改善まで対応しきることが難しく、非効率な業務が残り続けてしまう現実があります。

こうした課題に対して、従来はRPAが有力な手段の一つとされてきました。しかし、書類のフォーマットが顧客ごとにバラバラで、住所の表記ゆれもあるような非構造化データを扱う業務には、ルールベースの自動化では限界がありました。そこに踏み込める技術として、AI技術が注目を集めています。松井が強調するのは、「自律性」というキーワードです。

「今は、AIエージェントに商品説明や業務フローを読み込ませておくだけで、単純なルール処理だけでなく、『商品引受年齢の対象外となっている』といったような申込内容の不備も自律的に検出してくれます。この自律的な判断能力こそが、生成AI登場による最大のブレークスルーだと考えています」（松井）

ただし、いくら優れた技術であっても、既存の業務フローにそのまま当てはめるだけでは効果は限定的です。必要なのは、AIの活用を前提に、業務プロセス自体を見直し、再設計していくという発想。これこそが「業務BPR（Business Process Re-engineering）」の本質なのです。

NTTドコモビジネスの「業務BPR」の強みとは

類似のソリューションを提供する企業は、他にも存在します。その中で、NTTドコモビジネスならではの強みはどこにあるのでしょうか。

第一に、実行計画策定だけで終わらず、課題解決ソリューションの検討、PoC実施、本格導入、システム実装・運用定着まで一気通貫で支援できる点が挙げられます。第三者的な立場で導入の意思決定を行う会社の中には、実行まで責任を持って実施できる体制がないケースもあるのではないかと考えています。

「NTTドコモビジネスは実行計画の策定段階から実際の導入まで、お客様社内におけるDX・AI活用の浸透度に合わせて、最適な対応を実施します。そこがコンサルティングを専門とする会社との最大の違いだと考えています」（松井）

第二に、お客様の業務課題の解決に最も適した技術・商材を組み合わせて提案できることです。

例えば、RPAはUiPath、AI-OCRはDX Suite、国産LLMはtsuzumi 2、AIエージェントはエクサウィザーズ社のAIエージェント開発・運用プラットフォームexaBase Studioなど、金融・保険業界の変革に必要なプロダクト群を一社で揃えられます。

中でもエクサウィザーズ社とは資本業務提携を結んでおり、同社のAIエージェント開発基盤を専用環境で利用できるクローズドAIエージェントの提供や、AIエージェントの企画・開発の伴走サポートとセットで提供することが可能です。

第三に、ネットワークやセキュリティを含む、統合的なIT環境への対応力です。

「AIそのものの信頼性だけでなく、安心・安全な利用環境の確保も重要です。十分なネットワーク帯域が確保されているか、社内のAI利用ガイドラインへ準拠しているか、情報漏洩のリスクはないか。セキュリティを含む統合的なIT環境として対応できることも、NTTドコモビジネスならではの強みです」（松井）

金融・保険業界では、AIツールの導入にあたって、セキュリティ要件が特に厳しく問われます。NTTドコモビジネスには、モバイルや専用線・インターネットサービス・セキュリティサービスの提供で長年にわたり培ってきた確かな知識と経験があります。

AIを活用したBPRソリューションの導入にとどまらず、それを安全に運用するためのネットワーク設計やセキュリティ対策まで一貫して対応できる点が、同業界のお客様から特に高く評価されています。

AIエージェント時代の「業務BPR」、3つのケース

NTTドコモビジネスの提案アプローチは、大きく2つあります。一つは「モデルアプローチ」と呼ばれるものです。

例えば、生命保険業界の契約ライフサイクルにおける特有の業務──申込書の受付・不備チェック、引受査定、保全、支払査定といった領域に対して、UiPathやDX SuiteといったRPA・AI-OCRツールをモデルとして当てはめ、業務の自動化を実現します。業界の業務フローを熟知しているからこそ、スピーディーに効果を出せる。これがこのアプローチの強みです。

もう一つが「コンサルアプローチ」です。計画の策定フェーズから、対象業務の選定、投資判断材料の準備、PoCの実行計画まで、お客様に伴走します。そして、このアプローチの中で、特に最近NTTドコモビジネスが力を入れているのがAI活用です。

どの業務にAIを適用すべきか優先度が定まらない、経営層への説明材料が揃っていない、PoCが乱立して組織の推進体制が追いついていない。こうした課題を抱える企業に対して、外部の視点から整理と設計を支援します。現在、お客様からの引き合いが最も多いのも、このAI活用コンサルアプローチです。

この2つのアプローチを軸に、NTTドコモビジネスが手がけてきた3つの事例をご紹介します。

ケース①：紙業務の自動化 | モデルアプローチ
大手生命保険A社の法人事務部門では、業務改善のニーズが多くある一方で、情報システム部門への依頼は順番待ちの状況が続いていました。そこでUiPathとAI-OCRを組み合わせ、積立年金の解約処理など3業務のPoCを実施。従来は担当者が目視で確認しながら、入力ミスを防ぐために2名体制で同じデータを二重入力していた業務を、自動化しました。

「人が関与するのは、全データが揃った後の最終確認・承認のみです。AIとRPAが処理した結果を、人が責任を持って確認するという役割分担になっています」（山田）

ただし、AI-OCRの認識率は現状100%には至っていません。そこでNTTドコモビジネスが推奨するのが、「RPA・AI・人の三位一体」という設計思想です。AIが読み取ったデータを人が確認・修正し、その後RPAがホストシステムへ自動入力する。この設計により、担当者の作業負荷を大幅に削減できる見込みであることが確認できました。

ケース②：AI推進体制の整備 | コンサルアプローチ
大手生命保険B社のIT関連子会社では、本体からのAI活用推進の号令を受け、各部署でPoCが乱立していました。一方で、推進リーダーはチームの状況を把握できず、情報や資料は点在し、開発ルールも未整備。NTTドコモビジネスは、「ステークホルダーとの調整・合意形成」「開発ルールの策定」「進捗の可視化・情報の一元化」という3つの柱で伴走し、AI活用推進組織としての体制強化を支援しました。

「組織の中でAIをどう位置づけ、誰が責任を持ち、どのルールのもとで進めるか。こうしたマネジメントの問題を解決しなければ、いくら優れたAIを導入しても現場には根付きません。NTTドコモビジネスはこうした泥臭い部分も含めて、きちんと整備をご支援していきます」（山田）

ケース③：AI適用優先度の選定から経営層合意まで | コンサルアプローチ
こちらは、全社的なAI活用推進の方針は固まっているものの、予算会議に向けて、ミドル・バックオフィス業務のAI適用領域を絞り込み、経営層への投資判断材料を揃えなければならないケースです。大手生命保険C社からの依頼で、NTTドコモビジネスはさまざまな業務領域を棚卸しし、「ビジネス価値（削減工数・ROI）」「実現可能性（業務の定型性・判断ルールの明確さ）」「戦略的整合性（横展開可能性）」の3軸で優先度を評価しました。クイックウィンが狙える優先業務を2〜3件に絞り込み、ROI試算・PoC実行計画・ガバナンス対応策まで一体で整備します。

「お客様の業務をヒアリングして可視化し、効果が最も見込める領域を特定します。グループ展開を見据えた際の効果試算や全社展開の進め方まで含めて、短期間で一気に設計していくプロジェクトです」（山田）

3つの事例に共通するのは、ソリューションの本質が「技術」ではなく「業務の理解」にあるということです。業務を深く理解した上で技術を選び、AIの介在ポイントを精緻に設計する。その地道な積み重ねこそが、現場の変革につながっていくのです。

AIエージェントの進化がもたらす未来のデジタルBPO

AIがさらに進化したとき、企業の業務はどう変わり、それを支援するビジネスはどんな姿になるのでしょうか。

松井は「AIによる、デジタル世界での人材派遣業」という未来像を描きます。AGI（汎用人工知能）が実現した先では、AIエージェント自体が顧客先に「派遣」され、デジタルの世界で業務を遂行するようになるかもしれません。極端に言えば、保険の外交員の役割をAIが担う世界すら想定できるといいます。

ただし、人間が不要になるとは考えていません。

「デジタルとアナログのそれぞれの強みを掛け合わせる世界が来ると考えています。気軽な相談はデジタル外交員が担い、契約の段になれば対面で人間が関わる。社員の方々のエネルギーが、人と人との温かい関係性を築くことに注がれていく。そんな未来を目指しています」（松井）

AIの進化とビジネスプロセス変革の歩みは、これからも止まることがありません。NTTドコモビジネスは技術と業務の両面に精通したパートナーとして、金融・保険業界の変革をこれからも支え続けていきます。