TD BankのAI活用事例（金融・保険／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階実証実験（PoC）

使用ツール生成AI仮想アシスタント、GitHub Copilot

背景・課題

TD BankはAI・機械学習の専門人材を15名から約200名に1,200%拡大し、450件以上のAI関連特許を出願するなど、AI活用を戦略的に推進してきた。コンタクトセンターと開発部門での具体的な生産性向上が次の課題だった。

2024年5月にTD Invertイノベーションフレームワークを通じて2つの生成AIパイロットを開始。コンタクトセンター向けには、担当者の日常的な問い合わせに数秒で回答する生成AI仮想アシスタントを開発。エンジニアリング部門にはGitHub Copilotを導入。

データエンジニアの93%が生産性同等以上と回答、50%が2週間スプリントで20時間削減と推定

コンタクトセンターでは上長への確認待ち時間が大幅短縮。GitHub Copilotの社内調査では93%のデータエンジニアが同等以上の生産性と回答し、50%が2週間スプリントあたり最大20時間の削減効果を推定。

大規模金融機関では、イノベーションフレームワーク（TD Invent）のような体系的な実験・検証の仕組みがAI活用の質と速度を高める。コンタクトセンターとエンジニアリングの同時並行パイロットで投資対効果を最大化。