金融機関特有の壁を越えて、
AIを正しく動かす。
データを外に出せない。暗黙知をAIに渡せない。
Jiteraは金融機関の知識・規程・システム仕様を統合し、
「AI Ready」な基盤を実現します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
金融機関がAI活用で直面する3つの壁
金融機関との対話を通じ、共通の構造的課題を把握しています。
01 — セキュリティ・コンプライアンス
データを外に出せない、ガイドライン対応が追いつかない
顧客情報・内部規程をクラウドAIに送れず、金融庁対応も急務となっている。
02 — 知識継承・暗黙知
暗黙知がAIに渡せない、コードカウンセリングができない
審査ロジック・業務ノウハウが担当者の頭の中にあり、AIに渡せない状態が続いている。
03 — システム複雑性・内製化
レガシーシステムをAIが理解できない、内製化が進まない
数十年分の仕様書が散在し、汎用AIツールでは自社業務ロジックに対応できない。
データを社内に閉じたまま、金融庁要件に対応しながらAIを活用。
暗黙知をAIが収集し、組織全体の資産として蓄積・活用。
レガシーシステムをAIが解析し、仕様書を自動生成。内製化を加速。
APPROACH
金融機関のドキュメント・規程・システム仕様を、AIが理解して動く。
AIが正しく動くためには、組織に蓄積された知識が整理・統合されている必要があります。Jiteraは3つの知識層を統合し、金融機関のAI活用を確実なものにします。
暗黙知
担当者の経験・ノウハウ・判断基準。審査ロジック・与信判断の暗黙知をAIが参照できる状態に。
形式知
設計書・仕様書・業務マニュアル・規程類をAIが理解し、コンプライアンス要件に沿って動作。
クラウドデータ
外部API・SaaS連携・クラウドサービス。勘定系・周辺システムとの連携データをAIが安全に活用。
DEMO VIDEO
Jiteraを3分で理解する
AIコンテキストプラットフォームの仕組みと金融機関での活用イメージをご覧ください。
金融機関向けデモ動画（約60秒）
※ 動画URL未定
SECURITY & COMPLIANCE
金融機関が安心して導入できる、
セキュリティ・コンプライアンス体制
IT・データ・セキュリティを統合的に管轄する金融機関の経営層が安心して導入できる体制を整えています。
セキュリティ対応
ISO/IEC 27001:2022 取得済み。SOC2 Type II 報告書受領済み。金融機関のセキュリティ審査に対応できる体制を整備。
監査ログ完全対応
誰がいつ何にアクセスし、どの権限を変更したかを完全記録。金融機関の内部統制・監査要件に対応したログ管理を標準搭載。
オンプレミス・セルフホスト対応
社内サーバーに完全インストールし、データを一切外部に送信しない構成。インターネット非接続環境でも動作し、IT子会社・グループ会社への展開も対応可能。
コンプライアンス対応
金融規制・内部統制要件への対応をドキュメント化。SSO（SAML 2.0 / OIDC）、二段階認証、IPアドレス制限を標準装備。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
COMMON USE CASES
全金融機関に共通するユースケース
業種を問わず、すべての金融機関が直面する課題に対してJiteraが提供する価値です。
レガシーシステムのリバースエンジニアリング
COBOL・PL/SQL・VB.NET等の旧資産を解析し、仕様書・設計書を自動生成。
解析工数70%削減仕様書・設計書の自動生成
仕様書が存在しない既存システムのソースコードを読み込み、設計書・処理フロー・影響範囲を自動生成。
属人化解消・引き継ぎコスト削減新規開発の高速化
V字モデル全工程をAIが一気通貫で支援。要件定義書からコード・テストコードを自動生成。
開発期間67〜75%短縮影響範囲調査の自動化
改修・機能追加時の影響範囲をAIが自動分析。テーブル間依存関係・モジュール間連携を可視化。
分析時間60〜80%削減テストコード自動生成・QA支援
設計書・実装コードからテストケース・テストコードを自動生成。
テスト工数75%削減セキュアな社内AI開発基盤の構築
セルフホスト構成でソースコードを外部に出さずにAI活用。金融機関のセキュリティポリシーに完全準拠。
セキュリティリスクゼロでAI開発推進社内ナレッジ・暗黙知の組織資産化
ベテラン社員のノウハウ・社内規程・過去対応事例をAIが学習し、誰でも即座に引き出せる状態に。
退職リスクによる知識損失を防止複数AIツールの一元管理・ガバナンス
ChatGPT・Claude・Gemini等、部門ごとに乱立するAIツールをJiteraで統合管理。セキュリティポリシー統一・利用状況可視化。
コスト最適化・セキュリティリスク低減コンプライアンス・規程照会の自動化
社内規程・コンプライアンスマニュアルをコンテキスト化し、担当者が即座に照会・回答できる環境を構築。
照会対応工数削減・回答精度向上社内FAQ・問い合わせ対応の自動化
IT部門・人事・総務等への社内問い合わせをAIが自動回答。
問い合わせ対応工数削減報告書・議事録・稟議書の自動作成
会議内容・データをもとにAIが報告書・議事録・稟議書のドラフトを自動生成。
文書作成工数大幅削減DX人材育成・AI活用推進
全社員がAIを活用できるよう、業務AIエージェントを段階的に展開。AI推進人材を内製育成。
全社生産性向上USE CASES
業種別ユースケース
業種ごとの課題に、Jiteraがこう応えます。
銀行・信託銀行
勘定系・チャネル系システムの仕様書生成
課題: 数十年稼働するCOBOL/PL/SQL製の勘定系コードを解析し、設計書を自動生成。
解決: AIが旧資産を解析し、仕様書・設計書を自動生成。内製チームが即座に参照できる状態に。
解析工数70%削減規制対応システムの改修（AML・KYC等）
課題: マネーロンダリング対策・本人確認システムの改修に多大な工数がかかっている。
解決: 影響範囲をAIが自動分析し、要件定義から実装まで一気通貫で高速化。
分析時間60〜80%削減融資審査・稟議書作成支援
課題: 融資案件の情報収集・稟議書作成に審査担当者の工数が集中している。
解決: 融資案件の情報収集・稟議書ドラフト作成をAIが支援。
文書作成工数大幅削減AML・不正検知レポートの自動作成
課題: 疑わしい取引の調査・報告書作成に多大な時間がかかっている。
解決: 疑わしい取引の調査レポート・報告書ドラフトをAIが自動生成。
照会対応工数削減生命保険
保険基幹システムの仕様書自動生成
課題: 契約管理・保全・支払い処理等の複雑な業務ロジックが属人化している。
解決: 複雑な業務ロジックをAIがドキュメント化し、内製チームが参照できる状態に整備。
ドキュメント作成60%削減保険商品改定に伴うシステム改修の高速化
課題: 商品改定・規制変更に伴う改修が要件定義から実装まで長期化している。
解決: 要件定義から実装まで一気通貫でAIが支援し、改修期間を大幅短縮。
開発期間67〜75%短縮保険商品の提案書・設計書作成支援
課題: 顧客属性・ニーズに合わせた提案書作成に営業担当者の工数が集中している。
解決: 顧客属性・ニーズに合わせた保険提案書のドラフトをAIが自動生成。
文書作成工数大幅削減契約書類の確認・チェック自動化
課題: 契約書類の記載内容確認・不備チェックに多大な工数がかかっている。
解決: 契約書類の記載内容確認・不備チェックをAIが支援し、処理速度を向上。
照会対応工数削減損害保険
損害査定システムの開発・改修
課題: 事故受付・査定・支払い処理システムの開発・改修に長期間かかっている。
解決: 要件定義からコード・テストコードまでAIが一気通貫で支援し、開発を高速化。
開発期間67〜75%短縮自動車・火災保険等の商品システム改修
課題: 保険料計算ロジックの改修・新商品対応に多大な工数がかかっている。
解決: 影響範囲をAIが自動分析し、改修を迅速に実施。
分析時間60〜80%削減事故受付・初動対応の支援
課題: 事故報告の受付・必要書類案内・初動フロー対応に担当者の工数が集中している。
解決: 事故報告の受付・必要書類案内・初動フローの案内をAIが自動化。
問い合わせ対応工数削減査定担当者の業務支援
課題: 過去の査定事例・基準が属人化し、担当者によって判断にばらつきが生じている。
解決: 過去の査定事例・基準をコンテキスト化し、AIが査定判断を支援。
回答精度向上証券・資産運用
売買・清算システムの仕様書生成
課題: 高頻度・高複雑度の取引処理システムのドキュメントが属人化している。
解決: 複雑な仕様をAIが把握し、仕様書を自動生成。改修・機能追加の影響範囲を即座に特定。
解析工数70%削減規制対応（MiFID・金商法等）システム改修
課題: 法改正・規制変更への対応開発が長期化し、コンプライアンスリスクが高まっている。
解決: 影響範囲をAIが自動分析し、法改正・規制変更への対応開発を高速化。
開発期間67〜75%短縮コンプライアンス審査・適合性確認支援
課題: 金融商品の適合性確認・コンプライアンスチェックに担当者の工数が集中している。
解決: 金融商品の適合性確認・コンプライアンスチェックをAIが支援。
照会対応工数削減営業担当者の顧客提案支援
課題: 顧客ポートフォリオ・市場動向をもとにした提案資料作成に時間がかかっている。
解決: 顧客ポートフォリオ・市場動向をもとにした提案資料作成をAIが支援。
文書作成工数大幅削減協同組織金融機関
共同システム（BeSTA等）への対応
課題: 共同システムの仕様理解が難しく、カスタマイズ・連携開発に時間がかかる。
解決: 共同システムの仕様をAIが理解し、カスタマイズ範囲の特定と開発支援を実現。
分析時間60〜80%削減少人数体制でのシステム維持・ドキュメント管理
課題: IT担当者が1〜2名で、システム維持・改修・ドキュメント管理を兼務している。
解決: AIが作業を代替し、少人数でも高品質なドキュメント管理と開発を実現。
ドキュメント作成60%削減社内ナレッジ・暗黙知の組織資産化
課題: ベテラン職員の退職・異動で業務ノウハウが失われるリスクが高い。
解決: ベテラン職員のノウハウ・過去対応事例をAIが学習し、誰でも即座に引き出せる状態に。
退職リスクによる知識損失を防止コンプライアンス・規程照会の自動化
課題: 社内規程・コンプライアンスマニュアルの照会対応に担当者の工数が集中している。
解決: 社内規程をコンテキスト化し、担当者が即座に照会・回答できる環境を構築。
照会対応工数削減GETTING STARTED
導入リスクを最小化する、段階的アプローチ
PoC（概念実証）から全社展開まで、貴社の状況に合わせて段階的に導入できます。
STEP 01
PoC（概念実証）
約3ヶ月
特定業務・特定システムを対象に効果を検証。セキュリティ審査・社内承認を並行して進めます。
STEP 02
パイロット展開
約3〜6ヶ月
特定部門・チームへの展開。ROIを測定しながら、全社展開に向けた体制・ガバナンスを整備します。
STEP 03
全社・グループ展開
全社展開
IT子会社・グループ会社を含めた全社展開。AI推進人材の内製育成と継続的な改善サイクルを確立します。
