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- 2026/10/23 15:19 掲載
BIPROGY、「BankVision」専用の開発支援AIを11月提供 共同PoCで生産性30%以上向上
BankVisionの開発資産や、各金融機関の規約・設計書・プログラムソースをAIが参照し、要件定義からテストまでを一気通貫で支援する。AI基盤はSaaS型で提供する。
開発にあたっては、BankVision採用金融機関との共同PoCと、BIPROGYによる追加検証で得た知見を生かした。共同PoCは2025年7月から12月に実施し、山梨中央銀行、スルガ銀行、大垣共立銀行、百五銀行、紀陽銀行、筑邦銀行、佐賀銀行、鹿児島銀行、西京銀行、商工中金、農林中央金庫の11金融機関が参加した。要件定義からシステムテストまでの開発工程でAIによる支援の有効性を検証した結果、テストケース作成やコーディング支援、障害解析などで即効性を確認したという。
さらに、2026年1月から10月の追加検証(サービス化準備期間を兼ねる)では、開発生産性が30%以上向上することを確認できたとしている。
サービスの特徴は3点ある。
1つ目は、BankVisionの既存資産である設計書、プログラムソース、開発ルールを参照専用で取得するMCP連携。2つ目は、BankVisionの共通知識を使う共通RAGと金融機関固有の設計書などを使う個別RAG、開発・運用ルールの参照による回答精度の向上。3つ目は、影響範囲の調査、設計書の作成、製造・コーディング、レビュー・テストといった用途別のAIエージェントによる開発作業の支援である。
導入効果としては、設計・製造・テストなどの作業工数の削減、影響調査・改修作業の高度化、規約やルールに沿った成果物作成による品質の均一化などを見込む。有識者の知識やレビュー観点の形式知化と次世代への継承、利用金融機関間でのプロンプトや活用ノウハウの共有も挙げている。
今後は、利用金融機関の意見を取り入れながら支援機能とAIエージェントを段階的に追加する。障害解析や運用支援などへ適用範囲を広げ、対応時間の短縮や属人化の解消のほか、ログ分析や規制対応支援にも対応していく。
では、なぜBIPROGYはAIを、BankVision2.0の第三弾に据えたのか。背景には、BCPからAPIへと続いた「3連弾」の全体像と、2007年から続く勘定系の歩みがある。
・BCP、API、AIと続く「3連弾」の全工程表
・クラウド勘定系の先駆けから、2.0に至る経緯
・次期勘定系を決めた滋賀銀行は、PoCに入っていない
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