PegaWorld 2026 戦略総括レポート

みずほ銀行導入事例の正確な再現と、次世代「自律型企業」への提言

Slide 5 & 6 PEGA導入によるエンド・ツー・エンドの業務統合と効果
Before

Customer
➔
Web / 郵送
➔
受付システム (1日)
➔
分断 (紙・手作業)
➔
事務センター (2営業日後)
➔
内部システム
After

Customer
➔
Web完結
➔
Pega System (一気通貫管理)
➔
API / RPA 自動点検
➔
即日完了
課題 (Task 1 & 2):
システム分断による事務の煩雑化。印刷・目視・手入力といった紙ベースの管理により、完了まで数日を要していた。
改善効果 (Improvement):
集中管理により事務コストを大幅削減。外部委託人員（アウトソース）を3分の2削減することに成功。
Slide 7 みずほ銀行におけるDX取組事例

AIを多方面で活用：AIに任せられるものはAIへ。人間は創造的価値の創出へ集中する。

金融版 LLM の開発

「Mizuho LLM」による金融固有業務への特化対応。

生成AIコンタクトセンター

応対支援・自動要約による顧客体験の向上。

行内文書検索への活用

膨大な規程集から瞬時に回答を抽出する生産性向上。

Slide 9 & 10 AI×ワークフローによる「自律的処理」のユースケース

AIエージェントによるニーズ把握

User: 「通勤時間が長くなったので引っ越した」
AI: 「住所変更の手続きが必要ですね。PEGAの住所変更ケースを立ち上げます...」
PEGA (DXAPI): 「次は新住所の入力ステップです」
AI: 「新しい郵便番号を教えていただけますか？」

ターゲット像 (Target State)

  • 受付から点検までAIエージェントが介在
  • Fully Automated (完全自動化) への挑戦
  • 曖昧な意図を「確実な処理」へ変換

戦略的提言：初歩的AIから「本格エージェント」へ

みずほ銀行の事例は「受付の自動化」という素晴らしい第一歩です。私たちはその先、ナレッジワーカーの思考を代行する「自律型企業」を目指すべきです。

複雑な例外の自律解決

規定外の特約や例外に対し、AIが過去の判例を分析。解決案のドラフトを自動作成し、人間にリコメンドします。

エージェント間交渉

営業AIとリスクAIがシステム内で議論。「収益性とリスクの落とし所」を算出して決裁者へ提示します。

予兆検知と先回り対応

IoTデータやニュースを監視し、顧客が申請する「前」に、AIが自律的に契約再構築ケースを起票します。

総括：ステージアップの哲学

従来型トップ企業 (ハイロン等)

  • ● 数百人単位のリソース投入による「完遂力」
  • ● ゴールは「システムの完成と納品」
  • ● 変化への対応には再度リソースが必要

私たちが目指す PEGA×AI モデル

  • ● 開発完了は「新たな未来へのスタート」
  • ● AIと共にビジネスを継続進化させる伴走者
  • ● ユーザーの「本来の目的」を追求するステージへ

この目線の高さこそが、私たち社員一人ひとりの価値を飛躍的に高める唯一の道です。