明治安田生命保険相互会社が、Salesforceの自律型AIエージェント「Agentforce」を使ってシステム開発の工数見積もり業務を自動化する実証実験を完了し、本番運用に向けた準備フェーズへ移行したと発表されました。対話形式で開発内容を入力するだけで、過去の類似案件を検索し工数を算定するところまでを自動化した仕組みで、2026年度中の全社展開を目指しています。属人化していた見積もり業務がどう変わったのか、具体的に見ていきます。
- 各事業部門からの見積もり依頼が頻発し、限られた有識者が対応する属人化が課題だった
- Agentforceが対話で開発要素を推定→過去の類似案件を検索→類似度に基づき工数を算定・提示するプロセスを自動化
- 2026年度中の全社的な本番運用を目指し、現在はデータ構造の最適化や表記ゆれ制御など精度向上を継続中
WHATWHAT｜明治安田生命が自動化したこと
明治安田生命保険相互会社の情報システム部では、各ビジネス部門からのシステム開発工数の見積もり依頼が頻繁に発生し、専門知識を持つ限られた有識者が時間をかけて対応せざるを得ない状態が続いていました。この負荷増大と回答リードタイムの長期化を解消するため、Salesforceに蓄積してきた開発案件データとAIエージェント「Agentforce」を組み合わせる取り組みが行われました。
情報システム部の担当者は、Agentforceの導入によりAIを活用した業務変革を推進できる手応えを得たと述べている。
出典: （Salesforce公式ニュースリリースをもとにしたエムズ編集部の整理）
www.salesforce.com/jp/news/press-releases/2026/06/15/meijiya
ポイントは、単に定型フォームに入力させるのではなく、対話を通じて要件が固まっていない案件でも開発の要望をAIが引き出し、必要な要件の洗い出しまで支援できるように設計した点です。既存データの検索・照合という得意領域にAIエージェントを絞り込んだことが、実運用への移行を後押ししたと言えそうです。
POINTSPOINTS｜仕組みと確認された効果
PoCで確認された仕組みと成果を整理します。
- 課題の構造：専門知識と経験が必要な見積もり業務が特定の有識者に集中し、情報システム部の負荷増とビジネス部門への回答遅延を招いていました。
- 自動化の仕組み：Agentforceの対話型インターフェースで開発内容を入力すると、AIが開発要素を推定して過去の類似案件を検索し、類似度に基づき工数を算定・提示するところまでを一連のプロセスとして自動化しています。
- 確認された効果と今後：情報システム部担当者の作業の一部を代替できることが確認され、2026年度中の全社的な本番運用開始に向けて、データ構造の最適化や表記ゆれの制御など精度向上の施策が進められています。
INSIGHTINSIGHT｜自社データを活かすAI活用の勘所
この事例の肝は、真新しい技術を追加したことではなく、社内に蓄積してきた開発案件データという"温故知新"の資産をAIエージェントに参照させ、属人化していた判断業務の一部を代替させた設計にあります。過去の類似案件を検索し類似度で工数を推定するという発想自体は、業種を問わず応用できる考え方なんですね。
自社に蓄積されたデータをAIエージェントに参照させて業務判断の一部を代替させるという構造は、エムズが提供するAIシステム構築や既存ビジネスのAI活用で扱う設計思想と重なります。生成AIによる小規模導入から着手できるため、明治安田生命のような大規模なデータ資産がなくても、見積もり・審査・問い合わせ対応といった属人化した業務から段階的にAIエージェント化を進めることができます。構築実績は構築実績をご覧ください。
FAQよくある質問
出典・参考
- Salesforce「明治安田、システム開発工数の見積もりを自律的に算出するために『Agentforce』を活用」 https://www.salesforce.com/jp/news/press-releases/2026/06/15/meijiyasuda-agentforce-customer-news/
- ITmedia @IT「開発工数見積もりの『負担が重い』をAIで解消へ 明治安田はどう実現？」 https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2607/24/news050.html
※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。内容は執筆時点（2026-09-13）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の製品・導入を推奨するものではありません。
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