北洋銀行、AI活用「混雑予測モデル」開発。カレンダーで店頭の混雑予測を共有し待ち時間短縮へ

最終更新日:2026/10/16

北洋銀行 AIで店舗混雑予測

北洋銀行は、店頭や店舗内ATMの混雑状況を予測する「混雑予測モデル」を開発しました。予測結果を示す「AI混雑予測カレンダー」により来店者数の平準化を目指すとともに、人員配置の適正化・業務効率化に取り組みます。

株式会社北洋銀行は、店頭および店舗内ATMの混雑状況をAIで予測する「混雑予測モデル」を開発しました。あわせて、2026年10月1日から「AI混雑予測カレンダー」の店頭掲示を始めています。

北洋銀行は従来、過去の経験に基づく全店共通の混雑予想カレンダーを掲出していましたが、より精度を向上させるため、AIを活用して独自のモデルを構築しました。

本モデルは、過去数年間の「呼出し発券記録」や「天気情報」などから、その店舗の曜日・時間帯ごとの標準的な混雑の傾向を算出します。そこに「月」「曜日」「給料日」といった特殊要因をAIに学習させ、店舗別・日別の混雑状況を予測します。

機械学習の分類モデルが「正解」と「間違い」を見分ける性能を測る指標であるAUC（1.0に近いほど優秀）では0.89を記録し、高精度な予測を実現しています。

本モデルを用いた「AI混雑予測カレンダー」を顧客と共有することで、顧客が混雑していない時間を見定めて来店できるようにし、窓口での待ち時間の短縮を目指します。

また、混雑日に対応した職員のシフト調整など人員の適正配置を行うことで、さらなる待ち時間の短縮や、閑散日におけるルーチン業務の集約など、作業効率の向上が期待されます。

北洋銀行は今後も、さらなる顧客サービスの向上と店舗運営の効率化に向けて取り組みを進めるとしています。

出典：株式会社北洋銀行

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