JCB（GitHub Copilot＆M365 Copilot）のAI活用事例（金融・保険／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツールGitHub Copilot Business、Microsoft 365 Copilot

背景・課題

金融事業会社として、生成AI導入にはセキュリティ・知的財産・品質の3つのリスク評価が必要だった。2回のPoC（15ライセンス→50ライセンス）で段階的に効果を検証。

GitHub Copilot BusinessをJDEP（開発子会社）に導入。PoC-1（15ライセンス/3週間）でアンケート評価、PoC-2（50ライセンス/四半期）で実開発での計測を実施。M365 Copilotは2024年6月に全社導入しL1〜L3の3段階で活用を推進。

M365 Copilot月間利用率83%、月6時間/人の時間削減、GitHub Copilot費用対効果を実証

GitHub Copilotは「通常の開発でも十分な費用対効果」を実証。M365 Copilotは6ヶ月で月間利用率83%を達成し、上位5ユースケースで月約6時間の時間削減。GitHub APIを活用した自動メトリクス取得も実施。

金融機関でのAI導入では段階的なPoC（小→中規模）でリスクを検証し、定量的な効果測定で意思決定者を説得するプロセスが重要。