楽天銀行株式会社

生成AIによる開発支援

2025年度の成果と今後の展開の中で報告されている。該当ワークフローがPoCか本番か、開始日・対象部署・利用人数は不明。（資料時点）

楽天銀行の2026年3月期IR資料は、2025年度の成果の一つとして、生成AIによるコーディング・SQL作成支援および定義書検索を、開発・運用コスト削減の項目に記載した。

コーディング・SQL作成支援と定義書検索は、開発・運用コスト削減の施策として記載されている。個別の効果量や金額は示されていない。

資料のAI活用成果にはPoC中の案件も含む。個別ワークフローの実施段階は特定されておらず、全体のコスト削減額を本事例の効果として帰属させない。

AIと人の役割確認できた範囲

活用の形: 楽天銀行の社内開発では、生成AIによるコーディング・SQL作成支援と定義書検索が、2025年度のAI活用成果として挙げられている。対象部署、利用範囲、具体的な導入段階と開始時期は特定されていない。
役割の分類: コード生成・開発支援・社内検索・文書作成

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

コーディング・SQL作成と定義書検索を支援し、開発・運用業務の負荷を軽減する。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

導入企業の公式発表

楽天銀行「2026年3月期 IRプレゼンテーション」（外部サイト）https://www.rakuten-bank.co.jp/corp/investors/documents/Q4_FY2025_IR_Presentation_J.pdf

出典ページ初回公開日：2026-05-12

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: 楽天銀行の2026年3月期IR資料は、2025年度の成果の一つとして、生成AIによるコーディング・SQL作成支援および定義書検索を、開発・運用コスト削減の項目に記載した。
導入段階の詳しい記録: 2025年度の成果と今後の展開の中で報告されている。該当ワークフローがPoCか本番か、開始日・対象部署・利用人数は不明。
成果の詳しい記録: コーディング・SQL作成支援と定義書検索は、開発・運用コスト削減の施策として記載されている。個別の効果量や金額は示されていない。
留意点の詳しい記録: 資料のAI活用成果にはPoC中の案件も含む。個別ワークフローの実施段階は特定されておらず、全体のコスト削減額を本事例の効果として帰属させない。
掲載名: 楽天銀行株式会社
対象業務: ソフトウェア開発
取組・サービス: 生成AIによる開発支援
AIの使い方: 楽天銀行の社内開発では、生成AIによるコーディング・SQL作成支援と定義書検索が、2025年度のAI活用成果として挙げられている。対象部署、利用範囲、具体的な導入段階と開始時期は特定されていない。
主に使う人: 従業員向け

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分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。