先輩の「勘」をAIが言語化、稟議書が変わる
決算書だけでは見えない業界固有リスクをAIが構造化し、入庫5年未満の若手融資担当者でも説明責任を果たせる事業性評価レポートを自動生成します。
信用金庫・第二地方銀行の若手融資担当者は、決算書の読み方は学べても、季節変動・後継者不在・サプライチェーン依存といった業界固有リスクの評価は「先輩の勘」に頼るしかなく、ノウハウが個人に属人化されたままです。金融庁が2025〜2026年事務年度に「事業性融資のさらなる推進」を明確に打ち出している一方で、標準化された定性評価の仕組みがなく、担当者は稟議書に書くべき評価根拠を自分一人で言語化しなければならない重圧にさらされています。経験不足のまま与信判断を求められ、優良な中小企業への資金供給機会を逃してしまうリスクが日々積み重なっています。
本サービスは、決算書・入出金データ・業界動向データをAIが統合解析し、業界固有リスクを構造化・言語化した「稟議書転用可能な事業性評価レポート」を自動生成します。NECや日本IBMが大手行向けに提供する大規模導入型のシステムとは異なり、少人数体制の信用金庫の若手担当者が一件ごとの審査業務の中で即日使い始められる実務密着型の設計です。金融庁が2025年3月に公表したAIディスカッションペーパーが求める説明可能AI（XAI）要件にも対応し、判断ロジックと参照データを明示した監査証跡として機能するため、内部監査・金融庁検査での説明責任も大幅に軽減できます。
選ばれる理由
業界固有リスク（季節変動・後継者不在・サプライチェーン依存等）をAIが自動抽出し、定性評価の見落としをゼロに近づける
稟議書に転用可能な評価根拠レポートを自動生成し、1件あたりの審査作業時間を推定30〜50%削減する
先輩のOJTに頼らずノウハウを標準化し、入庫1年目から一定水準の事業性評価を実行できる育成コストを削減する
後継者不在リスク（2025年時点で中小企業の後継者不在率約53%）を定量シナリオとして提示し、「感覚的に難しい」で終わっていた案件を判断材料付きで議論できる
支店間・担当者間の与信品質のばらつきを抑制し、少人数体制の信用金庫でも審査品質を均質化する
初回訪問前に対象企業の財務サマリーと業界ポジションをAIが整理し、担当者が「企業を深く知った状態」で商談に臨める
本サービスは、決算書・入出金データ・業界動向データをAIが統合解析し、業界固有リスクを構造化・言語化した「稟議書転用可能な事業性評価レポート…
ご利用の流れ
対象企業の決算書・入出金データをアップロードすると、AIが業界動向データと統合解析を開始します。
AIが業界固有リスク・キャッシュフロー実態・経営者の定性評価を構造化し、稟議書に転用可能な事業性評価レポートを数分で生成します。
生成されたレポートを稟議書の評価根拠欄に組み込み、判断ロジックと参照データが明示された状態で上席への説明・金融庁検査対応が完了します。
よくあるご質問
入庫間もない担当者でも使いこなせますか？
入出金データや決算書などの機密情報はどのように管理されますか？
NECや三菱総合研究所など大手ベンダーのAI審査サービスとどう違いますか？
導入について相談する
地方信用金庫・第二地方銀行の入庫5年未満の若手・中堅融資担当者。融資審査・稟議書作成の実務者。20代後半〜30代。金融実