この記事の要点: TISI株式会社は、株式会社伊予銀行と共同で、CRMデータを活用した生成AIによる営業支援の実証実験(PoC)を2026年10月より開始します。伊予銀行が長年蓄積してきた顧客情報や営業交渉記録を生成AIと連携させ、顧客提案の品質向上と営業生産性の向上を目指します。金融機関に求められる高度なセキュリティ基準を満たした専用環境を構築し、業務特化型AIの実用性を検証する計画です。
発表内容のポイント
- CRMデータと生成AIを連携し、提案準備の効率化と提案品質の向上を検証
- 金融機関のセキュリティポリシーに準拠した閉域ネットワークの専用環境を構築
- 実証結果を基に、金融機関向けソリューション「fcube」の機能強化を目指す
発表の背景
金融機関における生成AI活用は業務効率化が期待される一方、セキュリティやコンプライアンスの観点から慎重な計画が必要です。伊予銀行では、営業行員がCRMシステムから情報を収集し提案準備を行う際、情報整理に時間を要することや、過去の応対履歴の活用が個人の経験に依存しやすい課題を抱えていました。そこで、同行のCRMシステムを提供してきたTISIと協力し、蓄積されたデータを安全に活用できる特化型AIの検証に至りました。
何が発表されたのか
本実証実験は2026年10月から11月まで実施される予定です。TISIが構築する専用の検証用アプリを使用し、伊予銀行の本部および支店の営業行員が、チャット画面から法人の顧客情報や提案活動に関する質問を入力します。生成AIはCRMシステムなどのナレッジデータを基に、案件の要点や次のアクションの検討材料を出力します。出力結果の妥当性、可読性、即時性、安全性、効率性の5つの観点から、アンケートや実行ログを用いて有効性を評価します。
製造業・生産管理への見方
製造業の営業や生産管理における顧客対応においても、過去の商談履歴や仕様変更の経緯、トラブル対応記録などの「顧客データ(CRM)」の活用は極めて重要です。本件のような「既存のCRMデータと生成AIをセキュアに連携させる仕組み」は、製造業における顧客提案や仕様調整の引き継ぎ業務の効率化、属人化の解消にも応用できるアプローチです。機密情報の漏洩を防ぐ閉域網でのAI活用モデルとして、製造業DXの推進や社内データの利活用を検討する上で参考になる事例と言えます。
現場で確認したいポイント
- 自社のCRMや生産管理システムに蓄積されたデータを、AIで安全に検索・要約できるか
- 機密情報や顧客情報を扱うための閉域ネットワーク環境の構築コストとセキュリティ要件
- AIの出力結果を現場が評価するための基準(妥当性や即時性など)が定義されているか
確認しておきたい点
本取り組みは2026年10月開始予定の実証実験(PoC)であり、現時点で具体的な導入効果や数値実績は確定していません。また、伊予銀行の現行CRMシステムへの正式実装や、他業界への具体的な展開スケジュールは未定です。
関連リンク
- 発表企業サイト:TISI株式会社の公式企業サイトです。
- 関連ページ:本実証実験に関する詳細なプレスリリース情報です。
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | TISI株式会社 |
| 発表日時 | 2026-07-08 13:10:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |