M&T Bank、15,000 人以上に AI コパイロット導入し業務を拡大

米国の地域銀行であるM&T Bankは、内部業務、カスタマーサービス、ソフトウェア開発、リスク管理などへAIを適用する中で、AIコパイロットを15,000名以上の従業員に導入しました。

Fast Companyによると、同行では通話センターの会話分析やレポート作成、コード生成、顧客ニーズの特定、ポートフォリオリスクの検出などにAIを活用しています。また、サイバーセキュリティと不正検出におけるエージェント型AIの応用も検討中です。

American Bankerは2025年9月、M&T銀行の約22,000名の従業員のうち16,000名がすでにMicrosoft Copilotを利用していると報じました。利用目的にはメールやレポートの作成、通話センターでの会話要約などが含まれます。

大規模展開に先立ち、M&Tは当初、従業員による一般向けの大規模言語モデルの利用を制限していました。首席データオフィサーのAndrew Foster氏はAmerican Bankerに対し、社内の機密情報が公開サービスへ入力されるリスクがあるため、これらのツールの利用をブロックしたと説明しています。

その後、M&Tはエンタープライズ向けプロバイダーを評価し、Microsoft Copilotを選択しました。導入はまず約800名の従業員を対象としたパイロットから始まり、その後組織全体へと拡大されました。

Foster氏によると、生成AIを活用して通話センターの会話を要約することで、1件あたり約6分の短縮効果があります。同行の開発者はGitLabツールを使用してコードを生成していますが、最終的なレビュー責任は従業員が負います。

M&T の人間によるレビュー要件は、同社の「2026 ビジネス行動および倫理規定」にも明記されています。この方針では、従業員が承認された AI ツールの利用を義務付けるとともに、機密情報、独自情報、顧客データ、従業員情報、規制対象情報を未承認のシステムに入力することを禁止しています。AI を活用した業務の結果については、その正確性と適切性について最終的な責任は依然として従業員自身にあります。

技術とデータの基盤構築

M&T の AI 導入は、2018 年に始まった大規模な技術刷新プロジェクトの一環です。当時の同銀行では、技術専門職の半数以上が外部委託先でしたが、現在は約 8 割を社内人材で賄っています。

現在、M&T では 300 を超えるアジャイルチームで約 2,000 人の技術者が活動しており、この刷新プログラムを通じて 1,000 人以上の技術専門家を新たに採用しました。

同銀行はまた、古くから使われていた数十のプラットフォームを置き換えています。M&T によると、2018 年以降、システム障害が 80% 以上減少し、一方で年間に行われるシステムアップグレード件数は 300% 増加しています。

2025 年の技術投資額は 12 億ドルを超え、2017 年の水準の約 3 倍に達しました。Wisler 氏は 2026 年 8 月の Forbes の取材で、年間リリース数が 2018 年の約 15,000 件から 2025 年には 65,000 件に増加したと明らかにしています。

Wisler 氏は 2018 年に M&T の最高情報責任者（CIO）として入社し、2025 年には技術および業務担当のシニア執行副社長に就任しました。現在の役割では、銀行全体の技術部門と業務部門の両方を統括しています。

M&T のデータプログラムは、広範な技術刷新と並行して開発されました。2023 年に同銀行へ入社したフォスター氏は、情報の発生源、利用方法、システム間の移動経路を追跡するデータ・ラインージ（data-lineage）プログラムの構築を開始しました。

フォスター氏はアメリカン・バンカー紙に対し、このデータ・ラインージの取り組みは生成 AI の登場を受けて始まったものではないと語りました。これは M&T が保有するデータ資産全体を理解するための中核的な機能であると説明しています。

銀行側はまた、データガバナンスとデータスキルに焦点を当てた「Data Academy（データアカデミー）」も設立しました。このプログラムには約 2,000 人の従業員が参加しています。

M&T は、銀行のポリシーに関する権威ある文書や情報を集めた社内リポジトリ「Edison」も構築しました。さらに、Solidatus や Monte Carlo といったデータ・ラインージソフトウェアを活用し、データベース、アプリケーション、ビジネスインテリジェンスシステム間を流れる情報の追跡を行っています。

フォスター氏によると、このラインージの取り組みにより、個々のデータ要素の出所、意味、品質、ガバナンス状況が可視化されます。彼によれば、こうした管理されたデータの活用事例の一つとして、Copilot の利用が挙げられます。

アメリカン・バンカー紙によると、M&T は内部で管理されたデータを用いた「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」も導入しています。

日常業務への AI 拡大

ウィスラー氏はフォーブス誌に対し、M&T が生成 AI を推進する道筋は三つあると語りました。一つ目は全社的な従業員による利用、二つ目は既存アプリケーションに組み込まれた AI 機能の活用、そして三つ目は銀行独自のデータやプロセスを基盤とした独自システムの構築です。

M&T は現在、1,800 以上のアプリケーションを運用しており、その多くはサードパーティベンダーが供給するものです。ワイズラー氏によると、同行の AI 戦略の一つは、これらのアプリケーションに既に組み込まれている有用な AI 機能を特定することです。

M&T の三つ目のアプローチは、銀行独自のデータとプロセスを活用した独自 AI の開発です。フォーブス誌の報道によれば、初期の実用例には反復的な業務処理、ソフトウェア開発、不正検知、サイバー防御などが含まれています。

ファストカンパニーの 9 月のレポートによると、M&T は引き続き自社開発の AI システムと外部ツールの両方を評価しており、汎用的なエンタープライズソフトウェアや銀行向けに特別に設計された技術もその対象に含まれます。

従来は文書作成、要約、コールセンター業務、ソフトウェア開発などが中心でしたが、ファストカンパニーによると最近では顧客ニーズの特定やポートフォリオリスクの検知といった新たな用途も登場しています。

米国の他の大手銀行も、従業員のワークフローに生成 AI を拡大させています。

JP モルガン・チェースは 2024 年、内部 LLM スイートプラットフォームを 20 万人以上の従業員に展開しました。2025 年には同行の企業投資銀行部門で 6 万 5,000 人以上が積極的にこのプラットフォームを利用し、エンジニアの 90% 以上が AI コーディングアシスタントを活用しています。

また、AI を活用した取引スクリーニングにより、処理可能な取引件数は前年の倍以上に増加し、一方で手動によるオペレーターチェックは半減させたとしています。

米国の大手銀行であるM&T銀行は、長年にわたる技術刷新の末に、企業向けAIの活用範囲を拡大しています。

一方、バンク・オブ・アメリカでは、生成AIを活用したシステム「EricaAssist」が、18,000名を超えるカスタマーサービス担当者に導入されています。このツールは顧客の問い合わせ理由を要約し、関連情報を即座に引き出し、次のアクションを提案します。ただし、最終的な対応責任はあくまで従業員が負う仕組みとなっています。

同銀行によると、2026年7月時点でEricaAssistは3秒以内に対話の文脈に応じたガイダンスを提供可能であり、平均通話時間を約1分短縮したとのことです。今後は2026年後半に、このシステムを他のサービスシナリオや事業部門へも拡大する計画です。

（写真：Alain Pierre-Lys氏提供）

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記事「M&T Bank expands enterprise AI after years of technology overhaul」の初出はAI Newsです。