ソニー銀行×富士通が勘定系の実開発に生成AIを全面適用、工数40%削減・開発期間30%短縮を達成

ソニー銀行と富士通が、勘定系システムの実開発にClaude CodeなどのAIエージェントを本格適用し、工数40%削減・開発期間30%短縮という成果を2026年9月14日に発表しました。概念実証ではなく、基本設計から結合テストまでを通じた実際の開発工程での数字です。

基本設計から結合テストまで、工程ごとに公開された削減数字

今回の発表が珍しいのは、工程別の内訳が具体的に示されている点です。

基本設計工程では、影響調査の工数を最大90%削減しています。詳細設計工程では設計書作成工数を最大40%削減。製造工程に入るとソースコードの生成率が99%に達し、結合テスト工程ではテスト実行工数を最大90%削減するという結果が出ています。

工程全体を通じると、工数40%削減・開発期間30%短縮という数字になります。「補助的に使った」ではなく、AIが主役として機能した工程がいくつもあることが、この内訳から読み取れます。

Amazon Bedrock上のClaude Codeエージェントが設計書をまたいで参照

実装の中心は、Amazon Bedrock上で動くClaudeとClaude Codeによるエージェントです。設計書・ソースコード・テストデータを工程をまたいで参照しながら処理します。前の工程のアウトプットが次の工程のインプットになる形で連携することで、工程間の手戻りや転記ミスを減らす仕組みになっています。

適用の開始は2025年9月。約1年かけて検証と本番適用を積み重ねてきた結果が、今回の数字です。一度の実証で終わらせず、実開発に組み込み続けたことが、具体的な数値として表れています。

こうしたAIエージェントが複数の工程をまたいで自律的に動く仕組みは、各社で整備が進んでいます。ただ、今回のように実際の業務成果として数字が公開された事例は多くありません。

勘定系で成立するなら、他の業界が止まる理由はない

勘定系システムは金融機関が最も慎重に扱う領域のひとつです。監査・コンプライアンス要件が厳しく、バグの許容範囲が極めて狭い。そこでソースコード生成率99%が実現されたことは、「厳密さが求められる業務にAIは使えない」という前提を崩す事例になります。

医療・製造・官公庁など、同様に厳格な要件を持つ領域での導入議論が、今後加速する可能性があります。また、開発会社にとっては「同じ人数で2倍近い量を回せるか」という問いに、実例が一つ増えたことになります。

富士通のような大手SIerが成果を公開したことで、発注側の企業が「うちもやれるはず」と考えるきっかけにもなります。「まだ様子見」という判断が、じわじわ難しくなっていく局面です。

ドリップ（執筆）

銀行の基幹システムといえば、最も変化しにくい場所のひとつだと思っていました。

それが今回、実際の勘定系開発にClaude Codeが全面投入されてコードの99%がAI生成。工数40%削減、テスト工数90%削減という数字は、実証実験ではなく本番開発の話です。工程ごとの内訳が公開されているのが、特に誠実だと感じました。

「自分の業種はまだ先の話」と思っていた方も、そろそろそうとは言えなくなってきたかもしれません。