金融機関の融資審査で生成AIが担えるのは、審査の結論ではなく、稟議書を作るまでの「素材集めと下書き」です。日本銀行の2025年度アンケートでは、「融資稟議書の作成」などが新たな利用分野として挙がり、利用開始後の評価も相応にポジティブだとされました。決算書の読み取り、業種情報の整理、過去稟議との突合といった前工程をAIに任せ、与信判断と取引先への説明は行員が持つ。この分担を先に決めることが、金融のAI活用を前に進める条件です。ポイントは、審査のスピードと慎重さを両立させることです。

融資稟議書の作成でAIが効く3工程：決算入力・定性情報の整理・過去案件の検索

稟議作成の実務は、決算書3期分の転記、財務指標の計算、代表者や事業内容などの定性情報の文章化、類似案件の検索で大半の時間が使われます。ここはAIの得意領域です。決算書を読み取って指標表のたたき台を作り、面談メモから定性情報の初稿を起こし、行内の過去稟議を検索して参照先を示す。行員は数字の検算と、取引先の実態に基づく加筆に集中できます。とくに若手行員にとっては、過去案件の検索がそのまま学習機会になります。稟議書でそろえるべき中身も先に型化しておきます。取引先の概況、資金使途、返済原資、保全・担保の状況、格付や自己査定との関係といった記載項目ごとに、AIが素材を置く欄と行員が判断を書く欄を分けておくと、審査部からの差し戻し理由も項目単位で記録でき、次の改善につながります。

与信判断をAIに任せないための検印と根拠提示のルール

一方で、格付の決定、融資可否、条件設定は人の判断として残します。金融庁のAIディスカッションペーパー（第1.0版、2025年3月）は、従来型AIが業務効率化やリスク管理の高度化に使われてきた一方、生成AIの顧客向け活用は限定的だった実態を示しました。稟議でも同じで、AIの出力には必ず根拠となる資料への参照を付けさせ、数値は原票と突合する検印手順を規程化します。「AIがそう書いたから」は、審査でも監査でも理由になりません。

中小企業向け融資のスピードを上げる小さな始め方

いきなり全案件に広げず、まずは保証協会付きの定型案件や、継続取引先の定時稟議など、フォーマットが安定した案件から試すのが現実的です。作成時間と差し戻し件数を導入前後で測れば、効果を経営層にも説明しやすくなります。あわせて、AIの下書きを使った案件と使わない案件で、決算入力の転記ミスや定性情報の記載漏れがどう変わったかも見ておくと、単なる時短ではなく品質の話として、稟議フロー全体の見直しに接続できます。

融資業務のどこまでをAIに任せ、どこを人の判断として残すかは、各行の与信規程によって異なります。AOHA LABでは、稟議フローの棚卸しと検印ルールのたたき台づくりを一緒に考える30分無料相談を受け付けています。まずは自社の稟議作成で最も時間を食っている工程を聞かせてください。

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「金融機関のAI活用は「守りの設計」から始める。情報管理と研修の進め方」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/31

「RAG入門：社内データで答えるAIは、どう作るのか」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/11

出典：日本銀行「金融機関における生成AIの利用状況とリスク管理 ―2025年度アンケート調査結果から―」（2025年9月30日） https://www.boj.or.jp/research/brp/fsr/data/fsrb250930.pdf

出典：金融庁「AIディスカッションペーパー（第1.0版）」（2025年3月） https://www.fsa.go.jp/news/r6/sonota/20250304/aidp.html

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