KB金融が全社AIエージェント大会 116チームが業務改善競う

金融のような規制の厳しい業種でも、AIエージェントの活用が試行から全社的な発掘へ進んでいる。韓国のKB金融グループは、傘下7社から116チーム316人が参加する「2026グループ統合AIエージェント大会」を開いた。KB国民銀行、KB証券、KB損害保険などの社員が、自分の業務を自動化するエージェントを持ち寄って競った。小さな実証を超え、社員が主体でエージェントを設計する段階に入った例だ。

何が行われたのか

参加チームが示した用途は幅広い。セキュリティログや異常行動の分析、社内文書のレビュー、顧客の声の抽出、消費者リスクの検知、保険商品の開発、中古車購入の支援などだ。最優秀には、顧客対応を束ねるAIの統制拠点が選ばれた。いずれも、日々の高頻度業務に的を絞った実務寄りの提案だった。

規模の要点は、参加者が特定部署に偏らず、複数の傘下企業にまたがっている点だ。116チームという数は、AIエージェントが一部の担当者の実験ではなく、現場の社員が自分の仕事の課題として捉え始めたことを示す。参加人数やチーム数は主催発表に基づくもので、最新は公式で確認してほしい。

金融のような規制業種が先に動くのには理由がある。扱う情報が多く、確認や照合の作業が積み重なるため、自動化の余地が大きい。一方で、誤りが顧客や監査に直結するため、評価と統制を欠かせない。大会という形は、この両面を同時に満たす。効果の高い用途を現場から集めつつ、審査の場で誤りへの備えも確認できるからだ。規制が重い業種ほど、無秩序な試行より、評価を伴う発掘のほうが向いている。

なぜ大会という形なのか

大会形式には、ばらばらの実証にはない利点がある。第一に、高い効果が見込める用途を、現場の社員自身が掘り出せる。第二に、評価の基準、リスク管理、部署をまたいだ学びを1か所に集められる。規制業種では、誰が何を作り、どう評価したかを一元で追えることが重要で、大会はその記録を自然に残す。

こうした発掘と横展開は、日々の推進活動にも通じる。事例を集めて広げる仕組みはAI活用事例を社内で共有する仕組み、現場の担い手を増やす動きはAIチャンピオンの見つけ方・育て方で整理している。

現場の実務にどう効くか

AI推進担当が真似できるのは、全社一斉でなくても始められる小さな大会だ。まず、対象を1つの高頻度業務に絞る。問い合わせ一次対応や書類の要点抽出などがよい。次に、部署横断でチームを募り、提案と試作を出してもらう。最後に、誤り率と処理時間という共通の物差しで評価する。効果の測り方はAI導入の効果測定 KPIの決め方が土台になる。

大会で終わらせず、上位の提案を実運用へ移す道筋も先に描いておきたい。全体の進め方はAI推進のロードマップを参考にすると、単発の盛り上がりで終わらせずに済む。評価基準を最初にそろえることが、公平さと横展開の両方を支える。

出てきた用途を実務に置き換える

大会で示された用途は、そのまま多くの企業の業務に置き換えられる。自社のどの業務が対象になるかを考える手がかりになる。

大会で示された用途	自社での対象業務
セキュリティログの分析	不審なアクセスの一次検知
社内文書のレビュー	契約書・稟議の要点抽出
顧客の声の抽出	問い合わせ・口コミの分類
消費者リスクの検知	与信・不正の兆候把握

いずれも、判断を人に残しつつ、下準備をエージェントに任せる形が向く。たとえば契約書のレビューなら、要点の抽出と論点の一覧化までを任せ、最終判断は担当者が行う。この線引きを保つと、規制業種でも導入の合意が得やすい。

小さな大会を回す手順

全社一斉でなくても始められる。まず、対象を1つの高頻度業務に絞り、募集の期間を2〜3週間に区切る。次に、部署横断でチームを組み、提案と試作を出してもらう。評価は、誤り率と処理時間という共通の物差しでそろえ、審査の観点を最初に公開する。上位の提案は、その場で終わらせず実運用への移行計画を付ける。現場の担い手を増やす動きはAIチャンピオンの見つけ方・育て方、事例を横に広げる仕組みはAI活用事例を社内で共有する仕組みが土台になる。評価基準を先にそろえることが、公平さと横展開の両方を支える。

まとめ

KB金融グループの大会は、規制業種でもAIエージェントの活用が現場主導の発掘段階に入ったことを示す。自社では、1業務に絞った小さな大会から始め、共通の物差しで評価し、上位を実運用へつなぐのが現実的だ。数字は主催発表に基づくため、最新は公式で確認してほしい。

出典

• AI Agents News — Week of September 8, 2026（AI Agent Store）
• AI News Today, September 9（AI Weekly）