銀行の知識資産を、
AIが活用できる状態にする
勘定系・PL/SQLの解析から、AML/KYC対応の高速化まで。
Jiteraは銀行・信託銀行が抱える「AIに渡せない情報」を、
業務ノウハウごと正しくコンテキスト化します。
Jiteraの概要動画（約30秒）
※ 動画URL未定
CHALLENGES
銀行・信託銀行が直面する3つの課題と、
Jiteraの解決アプローチ
レガシー言語を読み解くAIで、銀行のDXが動き出す。Jiteraは銀行・信託銀行のレガシー資産・業務ノウハウ・規制要件を理解し、CIO/CDIOが推進できるAI Ready基盤を構築します。
※当社実績につき、案件により異なります。
1レガシー
勘定系のレガシー言語が読める技術者が、あと数年でいなくなる
数十年分のCOBOL・PL/SQLが蓄積され、仕様書もなく、担当者の退職で完全にブラックボックス化する。
70%
COBOL・PL/SQL 解析工数削減
レガシーコードをAIが自動解析し、設計書・仕様書を自動生成。内製チームが即座に参照できる状態に。
2規制対応
AML/KYCの改修が発生するたびに、外部委託コストが経営課題になっている
法改正・金融庁通達のたびに大規模改修が発生。影響範囲の特定から実装まで外部依存のサイクルが続く。
60〜80%
規制対応開発工数削減
AML/KYCを含む規制変更への迅速対応でコストを構造的に削減。
3コード品質
本番稼働中のコードに、誰も把握していないリスクが潜んでいる
仕様書のないレガシーコードは監査が困難で、セキュリティ脆弱性・品質劣化が見えないまま蓄積する。内部監査・外部監査のたびに多大な工数が発生している。
0
情報漏洩リスク（セルフホスト型）
顧客情報・機密コードを外部に出さず、閉じたネットワーク内でAIを安全に活用。
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
USE CASES
銀行・信託銀行でのJitera活用ユースケース
開発AIと業務AIの2軸で、銀行・信託銀行固有の課題を解決します。
COBOL・PL/SQL モダナイゼーション支援
BEFORE
- COBOL・PL/SQLのレガシーコードが大量に存在
- 手動でのコード解読・変換作業に膨大な時間
- 仕様書が存在せず、担当者の記憶に依存
- モダナイゼーションに多大なコスト・期間
AFTER
- AIが既存コードを自動解析、設計書を自動生成
- 変換候補をAIが自動提示、エンジニアがレビュー
- 内製チームが即座に参照できる仕様書が完成
- 解析工数 70% 削減を実現
AIが処理ステップを順に実行
既存コードインポート
COBOL・PL/SQL
AIによる自動解析
構造・依存関係
設計書・仕様書自動生成
変換候補の提示
エンジニアレビュー
修正・承認
モダンシステムへ
SQL・JP1 ジョブ移行支援
BEFORE
- SQL・JP1ジョブの移行仕様書が存在せず、担当者の記憶に依存
- 手動での解析・移行に膨大な工数がかかっている
- 移行漏れ・設定ミスのリスクが高く、テスト工数も膨大
- 移行プロジェクトが長期化し、コストが膨らむ
AFTER
- AIがSQL・JP1ジョブ定義を自動解析、仕様書を自動生成
- 移行先フォーマットへの変換候補をAIが自動提示
- 網羅的・正確な移行でリスクを大幅低減
- 移行工数を大幅削減し、プロジェクト期間を短縮
AIが処理ステップを順に実行
既存SQL/JP1インポート
ジョブ定義・SQL
AIによる自動解析
依存関係・ジョブフロー
移行仕様書自動生成
変換候補の提示
エンジニアレビュー
修正・承認
モダンシステムへ
内製化加速・ベンダー依存脱却
BEFORE
- SIerへの依存度が高く、システム改修のたびに外部委託コストが膨らむ
- 仕様書が不完全で自社エンジニアが主体的に動けない
- 既存システムの全体像が誰もわからず、改修範囲の特定に時間がかかる
- 内製化を推進したくても、スタート地点に立てない状態が続く
AFTER
- AIが既存システムの仕様を自動解析・補完し、全体像を可視化
- 自社エンジニアが主導できる開発体制を構築
- SIer依存から脱却し、内製化を段階的に加速
- 外部委託コストを構造的に削減
AIが処理ステップを順に実行
既存システムインポート
コード・仕様書
AIによる仕様解析
全体構造の可視化
仕様書・設計書自動生成
内製チームへの引き継ぎ
内製エンジニアによる開発
SIer依存脱却
内製化加速
規制対応開発の高速化（AML/KYC含む）
BEFORE
- 法改正・金融庁通達のたびに大規模改修が発生
- 影響範囲の特定から実装まで外部依存のサイクルが続く
- AML/KYC対応のたびに多大なコストと期間がかかる
- 規制対応コストが経営課題になっている
AFTER
- AIが規制要件を解析し、影響範囲を自動特定
- 対応コードをAIが自動生成・変更候補を提示
- AML/KYCを含む規制対応の開発サイクルを飛躍的に短縮
- 規制対応開発工数を60〜80%削減
AIが処理ステップを順に実行
規制要件インポート
通達・法改正文書
影響範囲自動特定
既存コードとの照合
対応コード自動生成
変更候補の提示
エンジニアレビュー
修正・承認
規制対応完了
コード監査・品質管理支援
BEFORE
- 仕様書のないレガシーコードは監査が困難で、全体把握に膨大な工数がかかる
- セキュリティ脆弱性・品質劣化が見えないまま蓄積し、リスクが顕在化しにくい
- 内部監査・外部監査のたびに手動でのコードレビューが発生
- 監査指摘への対応範囲の特定・修正に多大なコストがかかる
AFTER
- AIが全コードを自動スキャンし、脆弱性・品質問題を網羅的に検出
- 監査レポートをAIが自動生成し、指摘事項を可視化
- 修正候補をAIが自動提示し、対応工数を大幅削減
- 継続的なコード品質モニタリングで、リスクを早期に発見・対処
AIが処理ステップを順に実行
コードインポート
全コードベースを対象
AIによる自動スキャン
脆弱性・品質問題の検出
監査レポート自動生成
指摘事項の可視化・優先度付け
修正候補提示・対応
エンジニアがレビュー・承認
監査工数大幅削減
継続的品質モニタリング
審査・与信業務支援
BEFORE
- 審査・与信業務における手作業・判断工数が多い
- 担当者の負荷が高く、審査精度にばらつきがある
- 審査担当者の手作業工数が多く、対応に時間がかかっている
AFTER
- AIが審査データを自動分析・スコアリング
- 担当者の判断を補助し、審査業務の効率化と判断品質の向上を支援
- 審査担当者の工数を大幅削減
AIが処理ステップを順に実行
審査データ収集
財務情報・取引履歴の自動収集
AIスコアリング
多変量データを自動分析・スコア化
担当者レビュー
AIの判断根拠を確認・承認
審査結果出力
標準フォーマットで自動生成
完了
契約等各種書類の処理支援
BEFORE
- 契約書類の処理・確認に多大な工数がかかっている
- 書類の種類が多く、手動での確認・入力作業が負担
- 入力ミス・確認漏れのリスクがある
AFTER
- AIがOCRで書類を自動読み取り・データ抽出
- 担当者は最終確認のみに集中できる
- 入力ミス・確認漏れを削減
AIが処理ステップを順に実行
書類受領
OCRで自動読み取り・デジタル化
データ抽出
AIが必要項目を自動抽出・分類
自動チェック
記載漏れ・不整合をAIが検出
担当者確認
最終確認のみに集中
完了
行内ナレッジ統合・AI活用基盤の構築
BEFORE
- 退職・異動で暗黙知が失われる。
- 業務が属人化し、引き継ぎが困難になっている。
- 部門をまたいで分散する業務ノウハウが活用されていない
- 全社AI活用を推進しようとしても「AIに渡せる情報」が整備されていない
- CIO/CDIOが描くAI戦略の実行が遅れている
AFTER
- 暗黙知・形式知・クラウドデータをJiteraが統合
- 全行員がAIを通じて組織知にアクセスできる状態（AI Ready）を実現
- 部門横断でナレッジを活用し、業務効率を大幅向上
- CIO/CDIOが主導する全社AI活用戦略を加速
AIが処理ステップを順に実行
暗黙知・形式知の収集
各部門のドキュメント・ノウハウ
AIによる統合・コンテキスト化
組織知のデータベース化
AI活用基盤の構築
全行員がアクセス可能な状態に
全社展開・ガバナンス整備
CIO/CDIOによる推進
AI Ready な組織へ
社内FAQ・AIチャットボット
BEFORE
- 担当部署への社内問い合わせが集中し、回答作業が業務を圧迫
- 回答品質が担当者によりばらつく
- ナレッジが属人化し、退職・異動で失われる
AFTER
- 社内ナレッジをAIが学習し、問い合わせに自動回答
- FAQデータベースに基づく一貫した回答品質を実現
- 問い合わせ対応工数を大幅削減
AIが処理ステップを順に実行
ナレッジ収集
社内規程・FAQ・過去回答を収集
AIが学習・統合
Jiteraがコンテキスト化・データベース化
自動回答
問い合わせにAIが即時回答
継続学習
新しい情報を随時追加・更新
完了
SECURITY & COMPLIANCE
銀行・信託銀行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
顧客情報・機密コードを外部に出さず、金融機関のセキュリティ要件に完全対応します。
特許取得済みの独自技術を搭載（特許第7789284号）
セキュリティ認証
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。
セルフホスト型提供
自社サーバー内に完全インストール。インターネット非接続環境でも動作。顧客情報・機密コードは一切外部に送信されない。
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。
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。
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。
PoC（概念実証）
約6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。
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。
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。
RESOURCES
金融機関のAI活用を支援する資料
検討フェーズに合わせた資料をご用意しています。
フロンティアAI時代の金融機関セキュリティ対応ガイド
金融庁通達・Project YATA-Shieldを踏まえ、CIO・CISO層向けにAI活用とセキュリティを両立するフレームワークを解説予定。
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