AI審査とは？その仕組みやメリット、企業における活用事例を徹底解説！

AIが行う審査、その名もAI審査。金融分野を中心に、迅速かつ客観的な意思決定を実現するこの技術は、今や多くの業界で注目されています。
AI審査は、手作業にはない速度と精度を有しており、効率化や新しいサービスの提供に貢献います。

しかし、その一方でデータのプライバシー保護や倫理的な問題もはらんでいます。

この記事では、AI審査の現状や機能、企業における実際の月用事例を紹介します。
そのメリットとデメリットを踏まえ、AI審査が私たちの生活やビジネスにどのような革新をもたらし、どのような課題に直面するのか見ていきましょう。

AI審査とは

AI審査は、人工知能（AI）技術を活用して、さまざまな審査業務を自動化・効率化するシステムです。

主に金融機関での融資審査や与信管理、保険会社でのリスク評価、人事部門での採用選考など、幅広い分野で活用されています。

【AI審査の適用分野】

金融業界: ローン審査、クレジットカード発行、不正検知
保険業界: リスク評価、保険料算出、保険金支払い審査
人事・採用: 応募者のスクリーニング、適性評価
法務: 契約書レビュー、法的リスク分析
医療: 診断支援、治療計画の最適化
不動産: 物件評価、賃貸審査

AI審査のイメージ

AI審査の仕組み

AI審査システムは、機械学習アルゴリズムを用いて大量のデータを分析し、パターンや傾向を見出します。

例えば、融資審査の場合、過去の融資データと返済実績を学習し、新規申込者の信用リスクを評価します。
主に使用される技術には、ディープラーニング、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどがあります。

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AI審査の導入・活用事例

AI審査システムは、様々な業界で革新的な変化をもたらしています。

以下に、代表的な導入事例とその成果を紹介します。

七十七銀行

七十七銀行のAI審査スキーム

【概要】
株式会社七十七銀行は、住宅ローン審査業務において、AIを活用した「審査AIサービス」の導入を決定しました。

【導入の背景】

• 住宅ローン審査業務の効率化と審査時間の短縮を図るため
• お客さまの利便性向上と銀行の生産性向上を目的に、2023年1月からAI審査の実証を実施
• 実証結果により、AI審査が人による審査の一部を代替できると判断
  
  

【期待される効果】

• 住宅ローン審査の自動化と業務のデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現
• 審査業務の効率化と迅速化
• お客さまへの付加価値の高いサービス提供の促進

参考:
住宅ローン審査業務における「審査ＡＩサービス」の導入決定について

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丸紅株式会社

丸紅のHP

【概要】
丸紅株式会社は、AI契約審査プラットフォームを導入し、法務部門の業務効率化と新人・若手の育成に活用しています。

【導入の背景】

• 海外の現地法人を含む法務部門の業務効率化の必要性が高まった
• デジタルトランスフォーメーションタスクフォースを設置し、DXによる業務改善を推進
  
  

【期待される効果】

• 若手の教育水準向上に貢献し、新人が契約書の内容を自主的に学習可能
• 契約書の重要度を自動表示し、条文の優先度を把握しやすくなる
• 中堅以上の部員もAI審査を活用し、業務の時間短縮と円滑化を実現

参考:
幅広い分野で多彩な事業を展開する大手総合商社「丸紅株式会社」、 AI契約審査プラットフォーム「LegalForce」を導入 〜LegalForceを新人・若手の育成に活用。部内の教育水準の底上げに貢献～

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西日本シティ銀行

西日本シティ銀行のAI審査イメージ

【概要】
西日本シティ銀行は、AI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入し、融資業務のデジタル化を実現しました。

【導入の背景】

• 事業性融資手続きの効率化と期間短縮を目的とした取り組み
• 窓口来店の不要化により、顧客の利便性を向上させる必要性
• 行員の事務負担軽減と事務手続きの迅速化を図るため
  
  

【期待される効果】

• 融資申し込みから実行までの業務をオンラインで完結し、リードタイムを短縮
• AIによる与信スコアリングで、融資判断の精度向上と事務負担の削減
• 窓口業務の効率化と人手によるミスの削減
• 事業者の来店不要化による顧客利便性の向上

参考:
AI審査モデルの活用で西日本シティ銀行の融資業務をデジタル化～WEB上での事業性融資の実現で顧客利便性を向上～

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めぶきフィナンシャルグループ

ローン業務DXの概要（出典）三菱総合研究所

【概要】
めぶきフィナンシャルグループは「審査AIサービス」の実務提供を開始し、審査業務のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しています。

【導入の背景】

• 2021年から、住宅ローンおよび無担保ローン審査業務の自動化を目的に「審査AIサービス」の導入を検討
• 2022年11月にシステム開発と受入テストを実施し、AIモデルの判別精度とシステムの稼働安定性を評価
• AIモデルの安定した精度と70%以上の案件の自動化が確認され、実務適用を決定
  
  

【期待される効果】

• 50％～80％程度の案件に対する自動かつリアルタイムでの承認回答が可能
• 審査業務の自動化率が大幅に向上し、効率化と高度化を実現
• 各金融機関のクレジットポリシーに応じたAIモデルの運用が容易になり、高い保守性を確保

参考:
めぶきフィナンシャルグループで「審査AIサービス」の実務適用開始：住宅ローン・無担保ローン案件の7割をAIで自動審査

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株式会社ENEOSサンエナジー

ENEOSサンエナジーのHP

【概要】
株式会社ENEOSサンエナジーは、AI契約審査プラットフォームを導入し、審査時間の短縮と業務の平準化を実現しました。

【導入の背景】

• 親会社の導入を受け、審査時間の短縮と業務品質の向上を目的に導入を検討
• 事前に導入効果を数値化し、費用対効果や教育面でのプラスの効果を確認
  
  

【期待される効果】

• 審査時間の短縮と業務の平準化を達成
• 法務スキルの向上と教育への活用により、自信を持った法務判断が可能に
• コア業務や他部署との連携に時間を割けるようになり、業務効率が向上

参考:
審査時間の短縮と業務平準化は「想像以上の成果」 法務判断に自信がもてるように

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静銀信用保証株式会社

HEROZとしずおかフィナンシャルグループ

【概要】
静銀信用保証株式会社は不正検知AIシステムを導入し、住宅ローン審査業務の効率化と精度向上を実現しました。

【導入の背景】

• 住宅ローン審査業務における業務効率化と審査精度の向上が課題
• 審査担当者の業務負担を軽減する必要性が高まっていた
• 不正利用の可能性を即時に検知し、審査業務の精度と効率を向上させるため
  
  

【期待される効果】

• 不正利用の早期検知により、審査精度の向上
• 業務効率化により、審査担当者の負担軽減
• 住宅ローン審査における業務のDXを推進し、金融機関におけるパラダイムシフトに貢献

参考:
静銀信用保証で、HEROZの住宅ローン不正検知AIシステムの運用が開始。住宅ローン審査業務用の不正利用検知AIシステムを導入

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AI審査のメリット

AI審査のメリットは、主に以下の5点が挙げられます。

人件費削減

AI審査システムを導入することで、従来人手で行っていた審査業務の大部分を自動化できます。
特に、大量の申請を処理する必要がある金融機関やeコマース企業では、人件費の大幅な削減が可能になります。

例えば、カードローン審査では、AIが瞬時にデータを分析し判断を下すことで、審査担当者の作業時間を削減し、人員配置の最適化につながります。

審査の精度向上

AI審査は、膨大な過去データを学習し、複雑なパターンを認識することができます。
これにより、人間の審査者が見落としがちな微妙な相関関係や傾向を捉え、より正確な判断が可能になります。

例えば、融資審査において、従来の信用スコアだけでなく、取引履歴や社会経済的要因を総合的に分析することで、デフォルトリスクをより精密に予測できます。

処理時間の短縮

AI審査システムは、人間の審査者と比較して圧倒的に高速で処理を行います。
例えば、住宅ローン審査では、従来数日から数週間かかっていたプロセスを、数分から数時間に短縮することが可能です。

属人化の解消

人間による審査では、個人の経験や主観に基づく判断のばらつきが生じる可能性があります。

AI審査は一貫した基準で判断を行うため、審査結果の公平性と一貫性が保たれます。

これは特に、採用選考や与信審査など、公平性が重要視される分野で大きなメリットとなります。

リスクの洗い出し

AI審査システムは、人間では見落としがちな潜在的なリスクを迅速に特定することができます。

例えば、契約書レビューにおいて、AIは膨大な法的文書を瞬時にスキャンし、潜在的な問題点や不利な条項を検出することが可能です。

AI審査のデメリット・注意点

AI審査システムの導入には多くのメリットがありますが、同時にいくつかの重要な注意点も存在します。

これらの課題を認識し、適切に対処することが、AI審査の効果的な活用につながります。

AI審査の注意点

審査過程の不透明さ

AI審査システムは複雑なアルゴリズムを用いて判断を行うため、その決定プロセスを人間が完全に理解することが難しい場合があります。
これは「ブラックボックス問題」と呼ばれ、特に金融機関や公的機関での利用において重大な課題となっています。

例えば、ローン審査でAIが申請を拒否した場合、その理由を明確に説明できないことがあります。この不透明さは、責任の所在を不明確にし、法的・倫理的問題を引き起こす可能性があります。

対策として、「説明可能なAI（XAI）」の開発や、AIの判断を補助的なものとして扱い、最終決定は人間が行うハイブリッドアプローチの採用が検討されています。

データセキュリティへの懸念

AI審査システムは大量の個人情報や機密データを扱うため、データセキュリティの確保が極めて重要です。
サイバー攻撃やデータ漏洩のリスクは、企業の信頼性に大きな影響を与える可能性があります。

特に、金融機関や医療機関では、顧客の機密情報保護が法的にも求められます。

これに対し、強力な暗号化技術の導入、アクセス制御の厳格化、定期的なセキュリティ監査の実施などが重要な対策となります。
また、データの匿名化や仮名化技術を活用し、個人を特定できない形でデータを処理することも有効です。

臨機応変な対応が不可能

AI審査システムは、学習データに基づいて判断を行うため、前例のない状況や急激な環境変化に対して適切に対応できない可能性があります。
例えば、COVID-19のようなパンデミックによる経済状況の急変に対し、従来の審査基準が適用できなくなることがあります。

この課題に対しては、AIシステムを定期的に再学習させ、最新のデータを反映させることが重要です。
また、人間の専門家による監視と介入を可能にするシステム設計や、異常検知機能の実装により、AIの判断が適切でない可能性がある場合に警告を発するなどの対策が考えられます。

バイアスと公平性の問題

AI審査システムは、学習データに含まれるバイアスを反映してしまう可能性があります。
例えば、過去のデータに性別や人種による偏りが存在する場合、AIはその偏りを学習し、差別的な判断を下す恐れがあります。
これは、特に採用選考や融資審査などの分野で深刻な問題となります。

対策としては、学習データの慎重な選択と前処理、バイアス検出アルゴリズムの導入、多様性を考慮したAIモデルの開発などが挙げられます。
また、定期的な公平性監査を実施し、AIの判断に偏りがないか確認することも重要です。

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まとめ

AI審査システムは、その効率性と一貫性により、金融機関や企業の業務を大幅に改善する可能性を持っています。特に、審査時間の短縮や業務の自動化を実現し、業務効率化や人件費削減に大きく寄与します。
また、AIの導入により、人的エラーを減らし、より正確で公平な審査が可能となります。

しかし、システムの透明性やデータセキュリティへの懸念も無視できない課題です。

これらの注意点を踏まえ、AI審査を適切に活用することで、企業は業務の最適化と競争力の向上を図ることができます。