上場83社を徹底比較。AIを最も「使い倒している」銀行はどこか？

生成AIの導入を発表する銀行は急速に増えています。

しかし、

「ChatGPTを導入した」
「全社員にCopilotを配った」
「AI専門部署を作った」

というだけで、本当に「AI活用が進んでいる銀行」と呼べるのでしょうか。

本ランキングでは、企業の知名度や収益規模、時価総額、社員数には原則として点を与えていません。

評価するのは、ただ一つ。

「その銀行が、どれだけ本気でAIを使い倒し、実際の仕事や事業を変えているか」

です。

メガバンクだけでなく、信託銀行系、ネット銀行、地方銀行、銀行持株会社まで対象を広げ、2026年8月22日時点で銀行業界として比較可能と判断した上場83社を母集団として調査しました。

日本銀行は一般の上場企業とは性格が異なるため、本ランキングの対象から除外しています。

その結果をもとに、2026年版「銀行業界AI本気度ランキング」を発表します。

---

評価ルール

本ランキングは100点満点で評価します。

1．AI日常浸透度：25点

「AIを導入したか」ではなく、

• 社員の何％が実際に利用しているか
• 月1回なのか、週次なのか、毎日なのか
• AIが日常業務の自然な一部になっているか

を評価します。

全社員にアカウントを配布しただけでは高得点にはなりません。

---

2．本業変革度：25点

メール作成や文章要約だけではなく、

• 融資
• 与信審査
• 法人営業
• 住宅ローン
• 不正検知
• AML・金融犯罪対策
• 財務分析
• 稟議
• 顧客提案
• コールセンター
• マーケティング

など、銀行の本業そのものにAIが入り込んでいるかを重視します。

---

3．実現済み成果：20点

将来目標ではなく、すでに確認できる成果を評価します。

特に重視するのは、

• 作業時間の削減率
• 1人あたり削減時間
• 処理時間のBefore→After
• 生産性向上
• 収益改善
• 品質向上

です。

企業規模による有利・不利を抑えるため、「年間○万時間削減」といった絶対量だけでは評価しません。

また、PoC、会社側試算、将来見込みについては、実現済み成果とは分けて評価しています。

---

4．社員の自律AI化：15点

中央のIT部門だけでなく、現場社員自身が、

• AIエージェント
• Bot
• 自動化
• アプリ
• プロンプト
• VBA・Python
• AIを利用した業務改善

を生み出せる状態になっているかを評価します。

---

5．組織・制度化：10点

• AI専門部署
• CoE
• AI推進担当
• 社内コミュニティ
• 教育
• AI人材育成
• AIポリシー
• AIガバナンス
• 定期的な再教育

など、AI活用を一時的な流行ではなく組織の仕組みとして定着させているかを見ます。

---

6．AIによる業態変革：5点

自社でAIを使った経験を、

• 新しい金融商品
• 新サービス
• 顧客提供価値
• 顧客向けAI
• 新しい金融体験
• 外部企業向けAIサービス

へつなげている場合に評価します。

単にAI製品を導入しているだけでは高得点にはしません。

---

評価しないもの

以下は、原則として順位の直接的な加点要素にはしていません。

• 収益規模
• 時価総額
• 社員数
• 会社規模
• メガバンクか地方銀行か
• 有名企業かどうか
• AI投資額だけ
• AI関連企業への出資だけ
• AI専門部署を設置しただけ
• AIアカウントを配布した人数だけ
• 将来の削減目標だけ

つまり、地方銀行やネット銀行が巨大金融グループを上回ることも普通にあり得るランキングです。

---

ランキングの確定方法

本ランキングでは、最初に順位を作って終わりにはしていません。

① 上場83社の母集団を固定
→ ② 全社を走査
→ ③ 上位企業を深掘り
→ ④ ランキング作成
→ ⑤ 「このランキングは間違っている」と仮定して反証検索
→ ⑥ 順位が変わった場合は再調査
→ ⑦ 順位変動がなくなるまで繰り返す

という方法を採用しました。

実際に監査の途中では何度も順位が入れ替わっています。

特に、

• 対象部署の利用率を全社員利用率として扱っていないか
• PoCや将来目標を実績として扱っていないか
• 子会社の成果を金融グループ全体の成果として扱っていないか
• 会社側の推計値と実現済み成果を混同していないか

について繰り返し再確認しました。

最終的に、固定した母集団を再走査しても順位を動かす重大な新材料が見つからなくなった時点で、第1回ランキングを確定しました。

---

2026年 銀行業界AI本気度ランキングTOP10

順位	企業	浸透25	本業25	成果20	自律15	制度10	業態5	総合
🥇1	三井住友フィナンシャルグループ	24	25	17	11	10	5	92
🥈2	みずほフィナンシャルグループ	19	25	17	12	10	4	87
🥉3	三菱UFJフィナンシャル・グループ	19	25	16	11	10	4	85
4	楽天銀行	17	25	17	10	10	3	82
5	ふくおかフィナンシャルグループ	17	24	16	10	10	3	80
6	セブン銀行	23	21	14	10	9	3	80
7	しずおかフィナンシャルグループ	17	22	15	13	10	2	79
8	群馬銀行	16	24	18	8	9	1	76
9	三井住友トラストグループ	17	21	11	15	10	2	76
10	ひろぎんホールディングス	17	24	14	9	9	2	75

---

第1位　三井住友フィナンシャルグループ【92点】

AIを「使う銀行」から、AIで金融そのものを変える銀行へ

2026年版の銀行業界AI本気度ランキング1位は**三井住友フィナンシャルグループ（SMFG）**です。

最大の評価ポイントは、AI利用人数そのものではありません。

SMBC-GAIには約130万件の社内文書が接続され、全社員の約90％が利用する段階まで浸透しています。

「全社員が使える」だけではなく、実際に多くの社員がAIを利用していることが確認できる点を高く評価しました。

AI活用も文章要約だけではなく、

• 財務分析
• 与信
• 経理
• トランザクションバンキング
• 顧客対応
• AIオペレーター
• CFO支援

などへ広がっています。

特にCFO Agentでは、従来数時間かかっていたデータ統合・照合作業を数分まで短縮する事例が確認されています。

さらに、自社で培ったAIを顧客企業向けサービスへ発展させている点も特徴です。

評価ポイント

強み

• 全社員の約90％がAIを利用
• 約130万件の社内情報をAIへ接続
• 銀行本業へ広範囲にAIを実装
• CFO Agentで数時間→数分
• AIガバナンスを整備
• AIを顧客向けサービスへ展開

弱み

• 現場社員自身によるAI大量開発については、公開実績がまだ限定的
• 全社的な削減効果には推計要素を含む数字もある

総合的な穴の少なさを評価し、2026年版では1位としました。

---

第2位　みずほフィナンシャルグループ【87点】

AIエージェントで「仕事そのもの」を作り直す

2位はみずほフィナンシャルグループ。

SMFGとは5点差です。

みずほではAIによる年間約1万5,000時間の業務削減効果を確認しています。

面談記録AI「めんきくん」も本番利用まで進み、

• MAU約8,000人
• みずほ内利用率20％超
• 議事録作成時間70％以上削減

という実績が出ています。

さらに注目したのが、AIエージェント共通基盤**「Agent Factory」**です。

AIエージェントを各部署が個別に作るだけではなく、共通基盤、開発環境、ガバナンス、開発支援などを整備し、AIエージェントを継続的に生み出せる組織へ変えようとしています。

評価ポイント

強み

• 年間約1万5,000時間の業務削減
• 面談記録AIを本番運用
• AIエージェント共通基盤を構築
• 法人営業など銀行本業へAIを投入
• 非エンジニアによるAI開発環境を整備
• AIガバナンスを組織的に実装

弱み

• 全社レベルの日常AI利用率ではSMFGほど明確な公開数字がない
• AI開発基盤があることと、社員自身による大量の本番AI開発は分けて評価する必要がある
• 一部の大きな成果にはPoC・先行利用段階の数字を含む

AIエージェントによる業務再設計では、今後1位を狙える企業です。

---

第3位　三菱UFJフィナンシャル・グループ【85点】

約200業務へAIを実装する「量」の強さ

3位は三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）。

最大の特徴はAI実装の広さです。

2026年時点で200件近い業務へのAI実装まで進んでいます。

グループ横断でAI活用を広げる取り組みも大規模で、AIエージェント開発イベントでは多数の社員が自らAIを作る取り組みに参加しています。

ただし本ランキングでは、

イベント参加者数＝AIの日常利用者数

とは評価していません。

また、大きなAI効果についても、試算・みなし効果・将来効果を含む数字は実現済み成果から割り引いています。

評価ポイント

強み

• 約200業務へAIを実装
• 金融本業へのAI展開が非常に広い
• グループ横断のAI文化形成
• 社員によるAIエージェント開発
• AI-Native企業への変革を経営戦略化

弱み

• AIイベント参加人数と日常利用者数は別
• 大きなAI効果には試算値を含む
• 全社の日常利用率は上位2社ほど明確ではない

---

第4位　楽天銀行【82点】

AIの「利益貢献」を数字で示したネット銀行

4位は楽天銀行。

楽天銀行を4位まで押し上げた最大の理由は、AI活用を実際の経営成果へつなげていることです。

2025年度のAI活用について、

• 収益増大効果：約54億円
• コスト削減効果：約4億円

合計約58億円の利益貢献を公表しています。

AI活用は、

• カードローン
• 貸倒れリスク
• 不正検知
• 広告
• システム開発
• 行内FAQ

などへ広がっています。

ただし約58億円にはPoC中の案件も含まれるため、本ランキングでは完全な実現済み成果としては扱っていません。

評価ポイント

強み

• AI利益貢献額を具体的に開示
• 銀行本業へのAI実装が非常に深い
• 収益改善へAIを利用
• AI推進委員会を設置
• 全部署へAI推進担当を配置

弱み

• 約58億円にはPoC中案件を含む
• 全社員の日常AI利用率は公開されていない
• 社員自身によるAI大量開発では上位企業に及ばない

会社規模を評価しない本ランキングを象徴する上位企業の一つです。

---

第5位　ふくおかフィナンシャルグループ【80点】

地方銀行グループの「本業AI化」をリード

5位はふくおかフィナンシャルグループ（FFG）。

AI活用は、

• 法人AIレポート
• 融資稟議AI
• 審査サポートAI
• 対面音声AI
• AIヘルプデスク

などへ広がり、複数のAIツールを実務へ展開しています。

福岡銀行では融資稟議書作成業務で約35％の効率化を確認。

さらにグループのみんなの銀行では、AML関連業務の一工程を、

約7時間→約5分

まで短縮した事例もあります。

プログラミング未経験の行員が生成AIを利用してVBAやPythonによる自動化を進めた点も評価しました。

評価ポイント

強み

• 融資など銀行本業へAIを実装
• 銀行本体で定量的な業務改善
• 複数のAIツールを実務化
• グループ内で7時間→5分の改善事例
• 非IT社員によるAIを使った自動化
• AI専門組織を整備

弱み

• 一部の非常に強い成果はグループ子会社の実績
• 全社AI利用率の明確な数字はまだ少ない

---

第6位　セブン銀行【80点】

AI利用定着率では銀行業界トップクラス

6位はセブン銀行。

最大の特徴は、**社員MAU率74％**という高いAI利用定着率です。

「全社員へAIを導入した」だけではなく、実際に多数の社員が継続的に利用しています。

さらに、

• ATMの現金需要予測
• AIチャットボット
• 与信スコアリング
• 市民開発

などへデータ・AI活用を広げています。

評価ポイント

強み

• 社員MAU率74％
• AIが日常業務へ定着
• ATMなど本業へAI活用
• 市民開発文化
• AI・データ活用を事業へ接続

弱み

• 市民開発アプリのすべてがAIアプリではない
• AIによる利益・削減効果の定量開示では楽天銀行などに及ばない

利用定着だけなら銀行業界トップ候補です。

---

第7位　しずおかフィナンシャルグループ【79点】

現場社員がAIを使って自分の仕事を変える

7位はしずおかフィナンシャルグループ。

この会社を高く評価したのは、中央のIT部門だけにAI活用が閉じていないことです。

生成AIを使ってマクロ未経験者自身が業務自動化を実装するなど、現場社員による改善が進んでいます。

グループでは社員発のAI活用によって年間約1,200時間の削減を実現した事例も確認されています。

各部門自身がAIエージェントを構築する方向へ進んでいる点も特徴です。

評価ポイント

強み

• 社員発のAI業務改善
• 年間約1,200時間削減事例
• 現場社員による自動化
• AIエージェントの市民開発を推進
• AIネイティブを経営戦略化
• AIポリシー・人材育成を整備

弱み

• 全社員がAIを利用できる一方、全社MAUの明確な数字は確認できない
• AIによる実現成果の規模では上位企業に及ばない

---

第8位　群馬銀行【76点】

最終監査でTOP10へ飛び込んだ地方銀行

8位は群馬銀行。

ランキングの監査を進める中で大きく浮上した企業です。

融資渉外向けAIでは、導入直後から対象者の約6割が利用し、累計利用件数も約4,000件に達しています。

具体的な成果として、

• 議事録AI：6か月で2,308回利用
• 議事録作成時間：75％削減
• 利用者の98％が生産性向上を実感
• 行内問い合わせAI：年間3,500時間削減

を確認しています。

評価ポイント

強み

• 融資という銀行本業へAIを実装
• 議事録作成時間を75％削減
• 年間3,500時間の削減実績
• 実利用回数を公開
• AIガバナンスを整備

弱み

• 「対象者の約6割」は全社員利用率ではない
• 社員自身によるAI大量開発では上位企業に及ばない
• AIを新しい顧客サービスへ変える動きはまだ限定的

実現済み成果だけなら銀行業界トップクラスです。

---

第9位　三井住友トラストグループ【76点】

約1,000件の社員製Botを生み出した「自律AI型」の銀行グループ

9位は三井住友トラストグループ。

この会社の最大の特徴は、社員自身によるAI開発です。

2026年4月末時点で、自社RAGプラットフォーム上に、

社員自身が作成したBotが約1,000件

あります。

中央の専門部署だけがAIを開発するのではなく、社員自身が自分の業務に合わせたBotを作る段階まで進んでいます。

評価ポイント

強み

• 社員作成Bot約1,000件
• AI市民開発文化が非常に強い
• 社員自律AI化では銀行業界トップ級
• AI・IT組織を大規模に整備
• AIを仕事の構造変革へ利用

弱み

• Bot1万件、創出時間50万時間など大きな数字の一部は将来目標
• 現在の銀行本業における定量成果は上位企業より少ない

社員の自律AI化だけなら1位候補です。

---

第10位　ひろぎんホールディングス【75点】

融資稟議を全営業店でAI化

10位はひろぎんホールディングス。

広島銀行では生成AIによる融資稟議書作成システムを内製し、全営業店へ本番導入しています。

単なる文章要約ではありません。

企業情報や折衝記録などを利用し、銀行本業である融資稟議書のドラフト作成をAIが支援します。

年間約5,200時間の削減効果も示されていますが、これは検証結果から算出した見込みを含むため、本ランキングでは実現済み5,200時間としては扱っていません。

評価ポイント

強み

• 融資稟議という銀行中核業務へAIを実装
• 全営業店へ本番展開
• AIシステムを内製
• AI活用への社員参加を促進

弱み

• 年間約5,200時間は見込み値
• 全社員の日常AI利用率は明確ではない
• 現場社員によるAI大量開発では上位企業に及ばない

---

TOP10次点企業

今回TOP10には入らなかったものの、今後順位を大きく上げる可能性がある企業もあります。

特に注目したいのは、

七十七銀行
百五銀行
八十二長野銀行
千葉銀行
京都フィナンシャルグループ
滋賀銀行
あいちフィナンシャルグループ

などです。

たとえば七十七銀行は、2025年度にAI活用による約1万時間の業務効率化実績を確認しています。

百五銀行も住宅ローン業務で約20分→7分以下まで短縮する検証結果を出しています。

一方、千葉銀行や八十二長野銀行などはAI戦略・AIエージェント・人材育成では非常に積極的ですが、本ランキングでは「AIに本気と言っているか」ではなく、現在すでにどの程度使われ、本業や成果をどこまで変えたかを優先しました。

そのため今回はTOP10圏外となりました。

---

銀行業界全体を調べて分かったこと

1．メガバンクだからAIが強いとは限らない

ランキング上位にはSMFG、みずほFG、MUFGが並びました。

しかし、

ふくおかFG 5位
セブン銀行 6位
しずおかFG 7位
群馬銀行 8位

という結果になっています。

企業規模を採点から外すと、地方銀行やネット銀行でも、

• AI利用率
• 1人あたり成果
• 本業への浸透
• 社員の自律活用

によって巨大金融グループと十分に戦えることが分かりました。

---

2．「AI導入」だけでは、もはや差がつかない

2026年現在、生成AIを導入している銀行そのものは珍しくありません。

差が出るのは、その次です。

導入
→ 利用
→ 定着
→ 現場社員による改善
→ 本業への実装
→ AIエージェント化
→ 収益・競争力への寄与

どこまで進んでいるか。

SMFGが1位になった最大の理由も、生成AIを導入したことではなく、約90％という利用浸透と、銀行本業・顧客サービスまでAIを広げていることです。

---

3．「将来○万時間削減」と「すでに○万時間削減」は別

銀行のAI関連資料では、

「年間○万時間削減を見込む」

という数字が数多く登場します。

しかし、

削減できると試算したこと

と、

実際に削減したこと

は別です。

同様に、

• PoC
• 将来目標
• 会社側試算
• 導入予定
• 本番運用実績

も分ける必要があります。

本ランキングでは、将来効果が大きいだけでは高得点にはしていません。

現在すでに確認できる成果を優先しています。

---

4．今後は「AIエージェントを何個作ったか」より「誰が作ったか」が重要になる

AIエージェント数そのものは企業規模の影響を受けます。

そこで重要なのが、

中央の専門部署が作ったのか、現場社員が自分で作ったのか

という違いです。

三井住友トラストグループでは、社員自身が約1,000件のBotを作成しています。

しずおかFGでも、現場社員が生成AIを使って自分たちの業務を改善する動きが進んでいます。

現場社員自身がAIを作れる企業では、改善の速度が一気に上がります。

今後の銀行AI競争でも、市民開発型のAI文化が重要な評価ポイントになると考えています。

---

今回の結論

2026年8月時点で、銀行業界で最もAIを「使い倒している」と評価した企業は、

🥇 三井住友フィナンシャルグループ

です。

ただし2位のみずほFGも、AIエージェントによる業務再設計を急速に進めています。

また、ふくおかFG、セブン銀行、しずおかFG、群馬銀行といった地方銀行・ネット銀行系企業が上位へ入った点も、今回のランキングの重要な結果です。

企業規模とAI改革の本気度は、必ずしも比例しません。

むしろ組織規模が比較的小さい銀行ほど、短期間で全社員へAIを浸透させ、会社全体を変えられる可能性もあります。

半年後、このランキングがどこまで入れ替わるのか。

継続して追跡する価値がありそうです。

---

エントリー企業一覧

2026年8月22日時点で、本ランキングの銀行業界エントリー母集団とした上場83社です。

日本銀行（8301）は一般の上場企業とは性格が異なるため、本ランキングから除外しています。

大手・信託・ネット・全国型銀行

5838 楽天銀行
7182 ゆうちょ銀行
8303 SBI新生銀行
8304 あおぞら銀行
8306 三菱UFJフィナンシャル・グループ
8308 りそなホールディングス
8309 三井住友トラストグループ
8316 三井住友フィナンシャルグループ
8410 セブン銀行
8411 みずほフィナンシャルグループ

地域銀行・銀行持株会社

5830 いよぎんホールディングス
5831 しずおかフィナンシャルグループ
5832 ちゅうぎんフィナンシャルグループ
5844 京都フィナンシャルグループ
7161 じもとホールディングス
7167 めぶきフィナンシャルグループ
7173 東京きらぼしフィナンシャルグループ
7180 九州フィナンシャルグループ
7186 横浜フィナンシャルグループ
7189 西日本フィナンシャルホールディングス
7322 三十三フィナンシャルグループ
7327 第四北越フィナンシャルグループ
7337 ひろぎんホールディングス
7350 おきなわフィナンシャルグループ
7380 十六フィナンシャルグループ
7381 CCIグループ
7384 プロクレアホールディングス
7389 あいちフィナンシャルグループ
8354 ふくおかフィナンシャルグループ
8377 ほくほくフィナンシャルグループ
8418 山口フィナンシャルグループ
8600 トモニホールディングス
8713 フィデアホールディングス
8714 池田泉州ホールディングス

地方銀行・地域銀行

7150 島根銀行
7184 富山第一銀行
8331 千葉銀行
8334 群馬銀行
8336 武蔵野銀行
8337 千葉興業銀行
8338 筑波銀行
8341 七十七銀行
8343 秋田銀行
8344 山形銀行
8345 岩手銀行
8346 東邦銀行
8349 東北銀行
8358 スルガ銀行
8359 八十二長野銀行
8360 山梨中央銀行
8361 大垣共立銀行
8362 福井銀行
8364 清水銀行
8365 富山銀行
8366 滋賀銀行
8367 南都銀行
8368 百五銀行
8370 紀陽銀行
8381 山陰合同銀行
8383 鳥取銀行
8386 百十四銀行
8387 四国銀行
8388 阿波銀行
8392 大分銀行
8393 宮崎銀行
8395 佐賀銀行
8398 筑邦銀行
8399 琉球銀行
8416 高知銀行
8522 名古屋銀行
8524 北洋銀行
8537 大光銀行
8541 愛媛銀行
8542 トマト銀行
8544 京葉銀行
8550 栃木銀行
8551 北日本銀行
8554 南日本銀行
8558 東和銀行
8559 豊和銀行
8560 宮崎太陽銀行
8562 福島銀行
8563 大東銀行

---

注意事項

本ランキングは、2026年8月22日時点で公開されている企業IR、統合報告書、有価証券報告書、公式発表、導入事例などをもとに独自に評価したものです。

非公開の社内施策については評価できないため、情報開示の多寡によって評価に差が生じる可能性があります。

持株会社についてはグループ内銀行・主要金融子会社のAI活用も調査していますが、特定子会社の利用率や成果をグループ全体の実績として単純に置き換えないよう調整しています。

また、PoC、会社側試算、将来目標については、実現済み成果と分けて評価しています。

本ランキングは企業のAI活用状況を比較する企画であり、企業価値や株式の投資魅力度を直接評価するものではありません。

投資判断は、業績、財務、株価、金利環境、事業環境、リスクなどを含めて総合的に判断してください。

調査基準日：2026年8月22日