この記事のポイント
金融機関の生成AI導入は「社内文書検索・稟議支援」から着手するのが最も効果が高く、みずほFGの稟議10分短縮が好例- データ主権とコンプライアンス要件を満たすにはAzure OpenAI ServiceベースのRAG構築が第一候補であり、SMBCの130万件RAG連携が参考になる
- メガバンクは全行員展開で月22万時間削減級の成果を出しており、地銀・証券も段階的導入で同様の効率化を目指すべき
- AI CoE（Center of Excellence）の設立が全社横断推進の成否を分けるため、導入初期からガバナンス体制を構築すべき
- 不正検知・与信審査のAI化はリスク低減と業務効率化を同時に達成でき、金融特有の高ROI領域として優先度が高い
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
銀行・金融業界では、生成AIの業務導入が急速に進んでいます。三菱UFJ銀行は生成AIで月22万時間の労働削減を試算し、SMBCグループは500億円の生成AI投資枠を設定、みずほフィナンシャルグループは稟議作成時間を10分に短縮するなど、メガバンクを中心に具体的な成果が出ています。
日本銀行の調査では、金融機関の約5割が生成AIを利用中、試行中を含めると7割強に達しています。本記事では、メガバンク・地銀・証券・保険を含む28社のAI導入事例を、カテゴリ別に紹介します。
自社のAI導入を検討している金融機関の方は、同業他社の事例と導入効果の数値を参考にしてください。
目次
2. SMBCグループ — 500億円投資枠でAI-CEO開発
3. みずほフィナンシャルグループ — 稟議作成10分・システム監視精度98%
4. 横浜銀行 — AIヘルプデスクとボイスボットで月67時間削減
5. 七十七銀行 — データ分析の自動化と住宅ローン審査AI
7. ふくおかフィナンシャルグループ — AI戦略グループ新設と稟議書AI
11. 北陸銀行/北海道銀行 — Fujitsu AI Platformの実証
12. 大和証券 — 全社員9,000人にChatGPT導入
15. 共栄火災海上保険 — AIチャットボットで月間9,100件対応
銀行・金融業界のAI活用の現状
銀行・金融業界では、生成AIの導入が「実証実験」から「全社展開」のフェーズに移行しています。日本銀行が2025年9月に公表した調査によると、153の金融機関を対象にした結果、約5割が生成AIを利用中、試行中を含めると7割強、将来的な検討を含めると9割超が生成AIに取り組んでいます。
国内金融機関の生成AI関連投資額は、2023年の114億円から2028年には1,041億円にまで拡大する見通しです。NVIDIAの金融サービス業界調査でも、回答者の89%がAI活用による年間収益増加またはコスト削減を報告しており、64%が年間収益5%以上の増加を実現しています。
以下の表で、本記事で紹介する28事例のカテゴリ分類を整理しました。
| カテゴリ | 主な事例 | 件数 |
|---|---|---|
| 生成AI（社内業務効率化） | 三菱UFJ銀行、SMBCグループ、みずほFG、大和証券、ゆうちょ銀行、東京海上日動、ふくおかFG | 14件 |
| チャットボット・顧客対応 | 共栄火災、横浜銀行、みずほ証券、三井住友カード、楽天証券 | 5件 |
| 与信審査・リスク管理 | 七十七銀行、みずほ銀行、三菱UFJ信託銀行 | 3件 |
| AI-OCR・データ分析 | 名古屋銀行、セブン銀行 | 2件 |
| セキュリティ・不正検知 | ゆうちょ銀行、みずほFG | 2件 |
| 人事・組織戦略 | 三井住友信託銀行、ふくおかFG、三菱UFJ銀行 | 2件 |
メガバンク3行（MUFG・SMBC・みずほ）がいずれも数百億円規模の投資を行い、全社員向けに生成AIを展開している点が2026年の特徴です。地方銀行や保険会社でも、Azure OpenAI Serviceを基盤にした導入が標準的なアプローチになっています。
メガバンクの生成AI活用事例
メガバンク3行は、いずれも2023年後半から生成AIの全社導入を本格化させ、2025年にはAIエージェントの活用にまで踏み込んでいます。投資規模・導入スピード・対象業務の幅で、日本の金融AI活用をリードしている3社の事例を紹介します。
1. 三菱UFJ銀行 — 生成AIで月22万時間の労働削減
MUFG版「ChatGPT」の開発秘話
三菱UFJ銀行は、生成AI導入による労働時間の削減効果が月22万時間以上（年間約264万時間）に相当するとの試算を公表しています。2023年11月に行員約4万人を対象にMicrosoft Azureのクラウド経由でChatGPTの利用を開放し、稟議書の作成アシスト、金融レポートの要約、行内手続き照会など110以上の業務で活用が進んでいます。
MUFGはAI Native組織の構築を掲げ、対話型AI「AI-bow」を全行展開しました。本部内の利用率はリリースから8か月で3倍以上に上昇し、議事録作成・翻訳・Excel自動化・アイデアの壁打ちなど幅広いユースケースに対応しています。24名のAI推進チームが利用促進の「伝道師」として各部門に入り込み、現場起点でのAI活用を推進している点が、高い利用率の背景にあります。
さらに2025年11月にはOpenAIとの戦略的提携を発表し、生成AI関連に約600億円の投資を計画しています。
協働が期待される分野
AIと量子技術に強みを持つグルーヴノーツとの資本・業務提携も締結しており、DX推進・リスク管理の高度化を多面的に進めています。
2. SMBCグループ — 500億円投資枠でAI-CEO開発
SMBC-GAIの画像
三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）は、次期中計期間までの合計で500億円を生成AIに特化した投資枠として設定しています。2023年4月からわずか4か月で実用化に至った従業員専用AIアシスタント「SMBC-GAI」は、2025年10月に約130万件のファイルを学習させたRAG機能を搭載し、「国内企業のRAG活用事例として最大級の規模」と発表されています。
2025年8月には「AI-CEO」の開発を発表しました。SMFGの中島社長をモデルにしたAIで、三井住友銀行の全約3万人の従業員がチャットツール上で対話できる仕組みです。経営層の意思決定プロセスや方針をAIに学習させることで、現場と経営の距離を縮める試みとして注目されています。
2025年7月にはシンガポールにAIソリューション新会社も設立しており、元Microsoftアジア社長をCEOに迎えてグローバル展開を視野に入れています。2026年2月からは生成AIを活用した顧客対応サービス「SMBC AI Operator」の提供も開始しました。
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3. みずほフィナンシャルグループ — 稟議作成10分・システム監視精度98%
WizChatの導入過程
みずほフィナンシャルグループは、社内向けテキスト生成AIの導入により稟議作成にかかる時間を10分に短縮しました。事務手続照会や与信稟議作成の高品質化・速度向上を同時に達成し、人間がより高度な業務に集中できる環境を実現しています。
2024年4月には「AI センター オブ エクセレンス（AI CoE）」を設立し、グループ横断でのAI活用を加速しています。日本IBMとの共同実証実験では、IBM watsonx基盤モデルを活用したシステム運用監視で、エラーメッセージ検知における**精度98%**を達成しました。対象システムを順次拡張し、最終的には運用の自動化を目指す方針です。
ネット住宅ローンのAI事前診断の画像
個人向けサービスでも、住宅ローンの「AI事前診断」で借入の可能性を即座に診断する機能を導入しています。物件が決まっていなくても、みずほ銀行の口座を持っていなくても利用でき、住宅ローン検討の初期段階から顧客接点を持てる仕組みです。
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みずほのAI活用で変わる業務効率化
地方銀行・ネット銀行のAI活用事例
メガバンクに続いて地方銀行やネット銀行でもAI導入が加速しています。特にチャットボットやAI-OCR、ボイスボットなど「定型業務の自動化」から着手し、段階的に活用範囲を広げるパターンが多く見られます。
4. 横浜銀行 — AIヘルプデスクとボイスボットで月67時間削減
AIヘルプデスク for Microsoft Teamsの画像
横浜銀行は、深層学習と自然言語処理を活用した「AIヘルプデスク for Microsoft Teams」を導入し、社内問い合わせ対応を自動化しています。AI対話エンジン、FAQ自動生成、有人連携、問い合わせ管理がシームレスに連携し、問い合わせを行う行員と回答する行員の双方が本来業務に専念できる環境を実現しました。
横浜銀行の事例
さらに事務サービス部融資業務センターでは、AI電話自動応答「MOBI VOICE」を導入し、一次受付のAI化で月間67時間の削減と放棄呼ゼロを達成しています。24時間受付が可能になったことで、電話口での顧客の待ち時間も大幅に短縮されました。
5. 七十七銀行 — データ分析の自動化と住宅ローン審査AI
七十七銀行によるAIの導入
七十七銀行は、融資先の業況判断やリテール分野での効率的な商品提案に生成AIを導入しています。チャネル別の販売状況の分析・可視化、プログラミングコードの自動生成、分析結果の文書化を実現しました。非構造データの構造化と自動転記システムの構築により、業務プロセス全体の効率化が図られています。
AI審査のスキーム概要
また、三菱総合研究所が提供する「審査AIサービス」を2025年1月に導入し、住宅ローン審査業務の効率化と審査時間の短縮を実現しています。人手による審査では数日かかっていた判断を、AIが学習済みモデルで即座にスコアリングすることで、顧客の利便性向上と銀行の生産性向上を同時に達成しました。
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6. ゆうちょ銀行 — 詐欺防止AIとAIアシスタント
AI画像分析を活用した特殊詐欺被害防止対策
ゆうちょ銀行は警察庁と連携し、AI画像分析を活用した特殊詐欺被害防止対策を全国展開しています。ATM前での携帯電話通話をAIカメラが検知し、還付金詐欺などの被害を未然に防止する仕組みです。実証実験の結果を踏まえ、全国の郵便局ATMへの展開を進めています。
ゆうちょ銀行のAIアシスタント（出典）PRタイムズ
業務効率化では、東大発スタートアップの生成AIを導入し、従業員からの労務照会や文書作成に活用する「AIアシスタント」を展開しています。セキュリティと業務効率化の両面からAIを活用している点がゆうちょ銀行の特徴です。
7. ふくおかフィナンシャルグループ — AI戦略グループ新設と稟議書AI
融資稟議書作成AIの画像
ふくおかフィナンシャルグループの画像
ふくおかフィナンシャルグループは2024年4月に「AI戦略グループ」を新設し、生成AI活用の意思決定を加速させています。既存業務の効率化と営業高度化に加え、AIを起点としたビジネスプロセスの再構築を目標に掲げています。
具体的な成果として、IBMと共同で進めた「融資稟議書作成AI」の実証実験では、AIにより高い品質と網羅性を持つ稟議書を生成し、作業時間を35%削減しています。地方銀行グループとしては先進的な取り組みで、今後は顧客向けサービスにも生成AIを組み込む計画です。
8. 名古屋銀行 — AI-OCRで年間1,000時間削減
名古屋銀行の事例
名古屋銀行は、高精度文字認識AIを搭載したAI-OCR「DX Suite」を導入し、手書き書類の読み取りとRPA連携による事務自動化を実現しました。年間約1,000時間の業務時間削減を見込んでおり、対象業務を順次拡大しています。銀行業務では依然として紙の申込書類や手書き帳票が多く、AI-OCRは投資対効果の高い導入領域です。
9. セブン銀行 — ATM入出金差額予測モデル
セブン銀行のATM予測モデルの画像
セブン銀行はAI技術を用いて独自の入出金差額予測モデルを構築し、ATM運用の効率化を実現しました。入金・回収作業の最適化により、ATMが利用不能になるリスクを最小限に抑えています。全国約27,000台のATMネットワークにおけるオペレーション効率の向上は、運用コストの削減に直結しています。
10. 宮崎銀行 — Gaixerによる業務効率化実証
Gaixerの画像
宮崎銀行は、FIXERと共同でFAQ応答・文書作成の効率化を目的とした「Gaixer」の実証実験を開始しました。人手不足への対応とDX推進を目的に、行内業務のスピードと精度の改善を目指しています。地方銀行における生成AI活用の先行事例として注目されています。
11. 北陸銀行/北海道銀行 — Fujitsu AI Platformの実証
株式会社ほくほくフィナンシャルグループの報道資料
北陸銀行と北海道銀行は富士通と共同で、対話型生成AIコアエンジン「Fujitsu AI Platform」を活用した実証実験を開始しました。問い合わせ対応、業務書類の作成、プログラムの作成といった、従来スタッフの手作業に依存していた業務のAI化を検証しています。地方銀行グループとして富士通の基盤を選択した事例です。
証券・保険業界のAI活用事例
証券・保険業界でも、顧客対応の効率化やリスク分析にAIが活用されています。特に保険業界では、査定業務や顧客応対の自動化で定量的な成果が出始めています。
12. 大和証券 — 全社員9,000人にChatGPT導入
大和証券の画像
大和証券は、全社員約9,000人を対象にChatGPTの利用を開始しました。英語での情報収集サポート、資料作成の外部委託にかかる時間・費用の軽減、各種書類や企画書の素案作成に活用しています。営業担当者が顧客と接する時間を確保し、企画立案に集中できる環境づくりを目指しています。証券業界では最も早期に全社導入を発表した事例です。
13. 楽天証券 — 投資相談AIアバター
楽天証券は、NVIDIA ACEを採用した「投資相談AIアバター」を開発しました。会話型の双方向コミュニケーションが可能なAIアバターサービスを個人向けに開発・提供するのは日本初の試みです。投資に対する不安やハードルを軽減し、初心者でも気軽に相談できるインターフェースを目指しています。
14. 東京海上日動火災保険 — 応対業務50%省力化
東京海上日動火災保険の画像
東京海上日動火災保険は、3つの領域で生成AIを活用しています。まず、全社員向けの「One-AI for Tokio Marine」は、セキュアな環境下でChatGPTを利用できる社内ツールで、文章・資料作成、情報検索、議事録の要約に活用されています。
東京海上日動火災保険のお客様応対業務
次に、お客様応対業務ではELYZAとの共同実証実験で、顧客への応対文面作成において約50%の省力化に成功しました。オペレーターの応対品質の均質化にもつながったと報告されています。
さらに、日本マイクロソフトとPKSHA Technologyと共同で保険領域に特化した対話型AIを開発し、補償内容や手続き方法の社内照会に対してAIが回答案を自動生成するツールを運用しています。
15. 共栄火災海上保険 — AIチャットボットで月間9,100件対応
共栄火災海上保険の事例
共栄火災海上保険は、AIチャットボット「WisTalk」を導入し、定型的な問い合わせの自動化と即時回答を実現しました。月間平均9,100件の利用実績があり、Azure OpenAI Serviceでセキュリティを確保している点も特徴です。
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16. 三井住友カード — RAGで月間50万件の問い合わせに対応
三井住友カードの生成AI利用
三井住友カードは、コンタクトセンターにRAG技術を用いた生成AIを導入し、月間50万件を超える問い合わせに対応しています。社内データから回答の草案を自動生成することでオペレーターの負担を軽減し、今後はメール回答業務でも最大60%の時間短縮が見込まれています。
17. 三井住友信託銀行 — AI評価ツールGROW360
IGSと三井住友信託銀行
三井住友信託銀行は、AIを活用した360度評価ツール「GROW360」を導入しています。評価者固有の「評価の偏り（バイアス）」をAIが分析・補正することで、より正確な人材評価を実現しています。企業間を横断した比較可能な評価基準に基づいて従業員の能力を測定し、キャリア自律の促進に役立てています。
18. 三菱UFJ信託銀行 — ネガティブニュースAI分析
学習型AIネガティブニュースラベリングシステムのイメージ
三菱UFJ信託銀行はMILIZEと共同で、複数の情報ソースからネガティブニュースを抽出し、AIで優先順位付けを行う「学習型AIネガティブニュースラベリングシステム」を開発しました。市場運用業務におけるデューデリジェンス（評価）業務で活用されており、人手では網羅困難な大量のニュースソースを効率的にスクリーニングしています。
19. みずほ証券 — AI音声ボットで最優秀賞受賞
みずほの音声ボット
みずほ証券のコールセンターでは、AI音声対話エンジンを実装した音声ボットを運用しています。事前に用意した回答を読み上げるのではなく、受けた質問に対してAIが柔軟に回答を生成するため、自然な会話のような対応が可能です。シニア層にも使いやすい設計が評価され、「コンタクトセンター・アワード2022」で最優秀賞を受賞しました。
銀行・金融業界でAIを活用する4つのメリット
19社の事例から見えてくる、銀行・金融業界でのAI活用のメリットを4つに整理します。
業務効率化と労働時間の削減
銀行業務には、稟議書の作成・融資審査・帳票処理・問い合わせ対応など、定型的かつ大量の作業が存在します。生成AIやAI-OCRの導入により、これらの作業時間を大幅に圧縮できることが実証されています。
三菱UFJ銀行の月22万時間削減（年間264万時間）は、単純に時給換算しただけでも年間数十億円規模の人件費に相当します。ふくおかFGの稟議書35%削減、名古屋銀行のAI-OCRによる年間1,000時間削減も、いずれも導入初年度から定量的な効果が出ている点が重要です。生成AIは「人間が意思決定・AIが作業補助」という明確な役割分担で、最も投資対効果が高い領域です。
コスト削減と収益への貢献
横浜銀行のボイスボット（月67時間削減）や共栄火災のAIチャットボット（月間9,100件対応）のように、顧客対応の自動化は直接的なコスト削減につながります。NVIDIAの調査では、金融サービス業界のAI活用企業のうち64%が年間収益5%以上の増加を実現しています。
人件費の削減だけでなく、AI導入によって浮いた時間を顧客対応や新規営業に振り向けることで収益増加も期待できます。大和証券がChatGPTを全社展開した目的も、資料作成時間の短縮そのものではなく、「顧客と接する時間の創出」にあります。
顧客サービスの向上
みずほ銀行の住宅ローンAI事前診断は、口座がなくても物件が決まっていなくても利用できるという手軽さで、ローン検討の初期段階から顧客接点を確保しています。楽天証券のAIアバターは、投資初心者のハードルを下げるアプローチとして新しい試みです。
三井住友カードのRAGシステム（月50万件対応）は、回答品質の均質化と対応速度の向上を同時に実現しています。24時間365日の対応が可能になることで、従来は「営業時間外だから翌日に持ち越し」となっていた問い合わせにも即座に回答でき、顧客満足度の向上に直結しています。
リスク管理・セキュリティの強化
ゆうちょ銀行のAI画像分析による特殊詐欺防止や、みずほFGのIBM watsonxによるシステム監視（精度98%）は、人間による24時間監視では困難だった領域をAIがカバーしている事例です。
金融業界では、マネーロンダリング対策（AML）や不正取引検知の精度向上が規制当局からも強く求められています。AIによるリアルタイム監視は、不正検知の精度を高めると同時に、正当な取引が誤って止められる「誤検知」の削減にも寄与し、顧客体験とコンプライアンスの両立を可能にしています。
銀行・金融業界のAI導入で注意すべきポイント
金融機関でのAI導入には、他業界以上に厳格な管理が求められます。日本銀行の調査でも、約50%の金融機関がリスク管理体制の改善余地があると回答しています。
データプライバシーとセキュリティの確保
金融機関が扱うデータは個人情報・取引データ・財務データなど機密性が極めて高く、AIシステムへのデータ入力にはセキュリティ対策が不可欠です。メガバンク3行がいずれもAzure OpenAI ServiceやChatGPT Enterpriseなど「データの学習利用なし」を保証するエンタープライズサービスを選択しているのは、この要件に対応するためです。
金融庁は2025年3月にAIディスカッションペーパーを公表し、金融分野におけるAIの健全な利活用に向けた論点整理を行っています。規制動向を踏まえた導入設計が重要です。
AIシステムの誤判定リスクへの対応
AIはデータに基づいて判断しますが、不正取引の検出や与信審査では誤判定のリスクが存在します。正当な取引を不正と判定する「偽陽性」や、信用のある顧客を不適切にリスク評価する問題は、顧客の信頼を損なう恐れがあります。
七十七銀行の住宅ローン審査AIやみずほ銀行のAI事前診断では、AIの判断結果を人間が最終確認するフローを組み込んでいます。AIの判断を「最終決定」とするのではなく「判断材料の一つ」として活用する設計が、金融機関では必須です。
段階的導入と継続的なモデル改善
メガバンク各社の事例に共通しているのは、いきなり全社展開するのではなく、特定の業務領域でパイロット運用し、効果を検証してから対象を拡大するアプローチです。SMBCグループはSMBC-GAIを開発から4か月で実用化しましたが、RAG機能の搭載や130万件のファイル連携は段階的に進めています。
AIモデルは初期構築で完成ではなく、新しいデータを取り込んで継続的に精度を改善する必要があります。ふくおかFGがAI戦略グループを新設したのも、導入後の運用・改善を組織的に推進するためです。
自社の業務で「毎日30分以上かけている定型作業」があれば、それはAI導入の最初の候補です。まずは社内FAQの自動化や文書ドラフトの生成から始め、効果を定量的に計測したうえで対象を広げていくのが現実的な進め方です。
銀行・金融業界のAI導入に使える主要サービスと料金
金融機関のAI導入で利用されている主要サービスの料金を以下にまとめました（2026年3月時点）。
| サービス | 用途 | 料金 |
|---|---|---|
| Azure OpenAI Service | 社内ChatGPT構築（データ学習なし保証） | 従量課金 |
| ChatGPT Enterprise | 全社員向け生成AI（SOC 2対応） | 要問い合わせ |
| Dify | 社内FAQ・RAGシステム構築 | Community版無料 / Pro $59/月 |
| DX Suite（AI inside） | AI-OCRによる帳票読み取り | 要問い合わせ |
| PKSHA AIヘルプデスク | Teams連携の社内チャットボット | 要問い合わせ |
金融機関ではセキュリティ要件が厳しいため、Azure OpenAI ServiceやChatGPT Enterpriseのようなデータの学習利用なしを保証するエンタープライズサービスの採用が標準です。SMBCグループがAzure OpenAI Serviceを基盤にSMBC-GAIを構築し、三菱UFJ銀行もAzure経由でChatGPTを展開しているように、金融機関ではMicrosoft Azureのセキュリティ基盤が事実上のデファクトになっています。
まずはChatGPT Enterprise（全社員向け）またはAzure OpenAI Service（カスタムシステム構築）のどちらが自社に適しているかを、セキュリティ要件と利用目的から判断するのが出発点です。
【無料DL】AI業務自動化ガイド（220P）
Microsoft環境でのAI活用を徹底解説
Microsoft環境でのAI業務自動化・AIエージェント活用の完全ガイドです。Microsoft環境でのAI業務自動化の段階設計を詳しく解説します。
まとめ
銀行・金融業界のAI導入は、2026年に入りメガバンクの大規模投資と全社展開が本格化し、地方銀行・証券・保険にも波及しています。
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メガバンクの全社展開と投資規模
三菱UFJ銀行（月22万時間削減・600億円投資・OpenAI提携）、SMBCグループ（500億円投資枠・130万件RAG・AI-CEO開発）、みずほFG（稟議10分・watsonx精度98%・AI CoE設立）が、いずれも数百億円規模でAI基盤を整備
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地銀・保険への波及
横浜銀行（月67時間削減）、ふくおかFG（稟議35%削減）、東京海上日動（応対50%省力化）など、地方銀行や保険会社でも定量的な成果が実証済み。Azure OpenAI Serviceを基盤とした導入が標準化
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導入のポイント
エンタープライズ向けサービス（データ学習なし保証）の採用、特定業務でのパイロット→段階的拡大、AIの判断を「最終決定」としない運用設計の3点が成功条件
まずは「毎日の定型業務にどれだけ時間をかけているか」を1週間計測するところから始めてみてください。三菱UFJ銀行は稟議書作成から、SMBCグループは社内FAQから着手し、段階的に対象を広げています。同じアプローチは地方銀行でも十分に実現可能です。
