三菱UFJ銀行のAIフローチャート導入事例：オントロジーとナレッジグラフによる業務プロセス標準化の検討ポイント

解説

グローバルに展開する金融機関における業務標準化の課題は、単なるドキュメント整備では解決が難しいものです。

特に、各国の商習慣や個別ニーズが混じる海外事務プロセスにおいては、属人化した「知見者」と呼ばれるベテラン従業員の知識に過度に依存しがちです。

ポイント

• 三菱UFJ銀行は、グローバルな業務プロセスの標準化を進めるにあたり、属人化や誤情報発生という課題に直面しました。
• この課題を解決するため、「オントロジー」と「ナレッジグラフ」を活用し、生成AIによる「AIフローチャート」システムを構築・導入しました。
• 本取り組みにより、単なる文書作業の効率化に留まらず、企業全体のノウハウ（知見）を構造化データとして蓄積し、経営課題解決ツールとしての応用を目指しています。

情シスへの影響

1. 業務プロセスデータの構造化と知識グラフの構築

• アプローチの変化: これまで文書やフローチャートという「表現された形」で管理されていたローカルルールや手続き（例：送金データ登録の手続き）を、主語・述語・目的語（トリプル）に分解し、ノードとエッジの関係性としてデータベース化します。

• 影響範囲: 業務プロセスに関わる全システムおよび関連文書。特に、各国/各部署の固有手順書が対象となります。

2. AIを利用した標準化支援ツールの導入（AIフローチャート）

• 機能の進化: 単純な文書生成や要約ではなく、定義された「オントロジー」に基づいて、論理的かつ構造化されたフローチャートを自動で作成・比較し、人間が確認・修正できるワークフローを提供します。

• 技術的な要素: 自然言語処理に加え、「ナレッジグラフ構築のためのデータ入力/レビュープロセス」および「マルチリンガルでの共同作業環境（多言語対応）」が必要です。RPAの適用範囲拡大も視野に入ります。

3. データガバナンスと知見継承プロセスの確立

• データの品質管理: AIの出力精度を維持するため、ベテラン従業員による継続的なトリプル確認、修正（穴埋め問題など）という「人的レビュープロセス」が必須となります。このレビュー過程自体が、データガバナンスおよび知見継承の仕組みとなり、ノウハウのデジタル資産化を実現します。

• システム連携: この構築された知識グラフは、将来的に新規システム開発（要件定義書作成）、M&Aにおけるデューデリジェンス支援など、他の経営企画プロセスに横断的に活用される前提設計が必要です。

影響範囲

金融機関のグローバルな海外事務オペレーション全般。特に送金業務や取引データ入力など、手順が細分化され、地域差・拠点差があるプロセス。

影響を受ける設定：業務ルール（ローカル慣習）、標準手続きドキュメント。

管理領域：業務知見（ノウハウ）のデジタル資産化および構造化データベース（ナレッジグラフ）。

適用範囲：グローバルネットワーク全体。個別の海外拠点または部門単位でのプロセス定義に影響を及ぼす。

利用条件：膨大な量の非標準的なビジネスドキュメントと、それを理解するための深い業務知見を持つ専門人材（知見者）の投入が必要。

重要度

★★★★☆

対象者

• セキュリティ担当者
• ネットワーク管理者
• M365管理者
• Entra管理者
• AD管理者
• Linux管理者
• Windows管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

知識グラフやオントロジーの概念自体が直接的な脆弱性ではないため「今すぐ対応」は不要です。しかし、この仕組みは既存の業務プロセス全体のデジタル化とシステムアーキテクチャを根本から変革する可能性を持つため、「計画的に対応」が必要です。自社内の属人化している重要な業務プロセスの特定と、それらをどのようにデータ構造として抽出・標準化するかという戦略的な準備が最優先となります。

確認手順

• 現在、属人知見に依存し、プロセス定義が困難となっているコアな業務フロー（例：顧客からの問い合わせ対応手順など）を洗い出す。
• そのフローに関する関連するドキュメントや手引きを収集し、テキストマイニングによる構造化データ抽出の可能性を検討する。
• 特定の業務ルールに対し、「主語」「述語」「目的語」のようなトリプル形式で要素分解を行い、このタスクにAI（RPA/Copilotなど）を適用した場合の実効性と課題点を検証する。
• 部門横断的なプロセス比較や標準化を行う際の手順書・資料の集約ポイントと権限管理を一元的に整理し直す。