AI SURVEY 2026 ─ 業界別レポート
金融 ミニ版｜参考値（サンプル小・n=12）金融のAI活用は、先行している。だが、規制という天井がある。
「国内企業AI活用実態調査2026」（536社）のうち、金融区分12社を読み解きます。スコアは上位帯、一方で規制の重さは全区分で最も高い。※n=12の参考値。
現在地（AIXCスコア / 140点満点）
全体平均を7.1pt上回り、上位帯に位置する（参考値・サンプル小）。
76.6金融
69.5全体平均
070140
01 サマリー・全体比較
金融の現在地
AIXCスコア・活用レベル・診断パターンで見た位置づけ。
76.6
平均AIXCスコア
（全体 69.5）
（全体 69.5）
58%
Lv4-5（複数部門〜全社）
到達率
到達率
B
最多診断パターン
「個人活用止まり」7社
「個人活用止まり」7社
+3.4
平均 天井ギャップ
（変革余地）
（変革余地）
AI活用レベル分布
診断パターン分布
読み取り（参考値・n=12）：金融区分の平均AIXCスコアは76.6で、全体平均69.5を7.1pt上回る上位帯。Lv4-5（複数部門〜全社）到達率も58%と高く、AI活用は相対的に先行している。一方で診断パターンは「B：個人活用止まり」が最多で、先行しつつも全社展開はこれからの局面といえる。ただしサンプルが小さいため、あくまで傾向として捉える。
02 課題構造
何から詰まっているか
最大の課題（Q8）と、今後強化したい領域（Q9）。
最大の課題（Q8）
今後強化したい領域（Q9）
03 規制ポジション
規制・制約からみた自由度
サーベイQ12「業界固有の規制・制約によるAI活用制限」より。「法令・規制で制限が強い」と答えた割合。
75%
当該区分で
「規制で制限が強い」
「規制で制限が強い」
10%
全体平均
1/13
規制の重さ 区分内順位
（1位が最も重い）
（1位が最も重い）
金融区分で「法令・規制で制限が強い」と答えたのは75%（全体10%）で、全区分で最も高い。実際、金融情報システムセンター（FISC）は2024年に「金融機関によるAIの業務への利活用に関する安全対策の観点からの考察」を公表し、金融庁の検査でも参照される「FISC安全対策基準」でもAI・生成AIへの対応が反映されている（FISC公表資料）。金融のAI活用では、規制対応とガバナンス設計が最大の律速であり、同時に差別化ポイントになる。
04 導入事例
金融の導入事例
課題構造に対応する、クラスメソッドの公開導入事例。
生成AI / AI-Starter
三井住友トラストクラブ株式会社
課題
生成AIの全社活用を進めたいが、金融機関として安全な環境と社内定着が課題だった。
支援
生成AI活用ワークショップで基礎を習得し、安全に使えるチャットアプリ「AI-Starter」の活用を推進。
成果
延べ400名が受講（満足度92.6%）、生成AI利用率40%を達成し社内定着が加速。
→ 最大課題1位「人材」×強化1位「生成AI全社活用」に直結
事例を読む
内製化 / 人材育成
株式会社三菱UFJ銀行
課題
金融アプリの内製開発を目指すも、Webアプリ開発のナレッジと自走体制が不足していた。
支援
Webアプリ開発の基礎を体系的に移植し、4カ月でナレッジを獲得。内製の自走基盤を確立。
成果
銀行の市場部門にAI/MLアプリを内製提供し、業務高度化に貢献。
→ 最大課題1位「社内AI人材・スキル不足」への処方箋
事例を読む
05 AIXCオファリング
課題に効く支援メニュー
上記の課題構造に、AIXC / クラスメソッドのサービスをどう当てるか。
自社の現在地を、まず知ることから。
本ページは金融の平均像です。御社固有のスコア・課題・ロードマップは、個社向けのAI活用診断で可視化できます。
出典：国内企業AI活用実態調査2026（Classmethod AIXC、有効回答536社／当区分 n=12）。本調査はクラスメソッドの回答者ベースで情報通信業に偏りがあります。