日本生命さま

金融機関の高度な判断業務を、
AIエージェントで支援。

日本生命さまと議決権行使業務支援AIエージェント「VotePilot」を共同開発

Snowflake上のAI-Readyなデータ基盤と、Snowpark Container Servicesを活用したAIエージェントを組み合わせ、
議決権行使業務における精査対象議案の抽出を効率化しました。

Snowflake上のAIエージェント構築について相談する

Snowflake
AIエージェント
金融機関

2026年9月28日発表

精査対象議案の抽出を効率化

AIが一次判定と根拠を示し、担当者は根拠を確認して最終判断します。

日本生命さまが自社判断で行使する
上場企業の議案数

約13,000議案

※2025年7月〜2026年6月。出典：日本生命保険相互会社ニュースリリース（2026年9月28日）

精査対象議案の抽出にかかる
時間の削減

1議案あたり約1時間

※日本生命さまの業務での目安です。従来は担当者が招集通知などを読み、精査要領と照らして議案ごとに精査の要否を確認していました。生まれた時間は、個別議案の精査や投資先企業との対話に充てられます。

SnowflakeとAIエージェントを融合

Snowflakeを中核に、AI-Readyなデータ管理からAIエージェントの実行基盤までを統合。
最終判断は人が担う、エンタープライズ向けの構成です。

データソース

招集通知などの開示書類（EDINET・TDnetから自動取り込み）
判断基準（議決権行使精査要領）

AI-Readyなデータ整備

招集通知などの開示書類を自動で取り込み、Snowflake上に保存
非構造化文書から、議案ごとのデータと根拠情報を抽出

AIエージェントによる一次判定Snowpark Container Services上で実行

判断基準をフローチャート化し、AIエージェントが順に判定
必要な情報を取得し、判定結果・理由・根拠箇所を記録

担当者による確認・最終判断

判定理由と原本の根拠箇所を確認して判断
判定の経緯を事後に検証

※ 概念図です。実際の構成はお客さまの環境・要件に合わせて設計します。

アプリケーション画面

VotePilotのダッシュボード画面 — 判定件数などのサマリーを一目で確認できます。

エンタープライズAIに必要な3つの要素

データ整備からエージェント構築まで、AlpacaTechが一貫して担当しました。

非構造化データのAI-Ready化

招集通知などのPDF文書から、議案ごとの内容と根拠情報を抽出・構造化。判断に必要なデータをAI-Readyな形式でSnowflake上に整備します。

業務ルールに基づくAIエージェント

精査要領の基準を個別の判定プロセスに分解してフローチャート化。AIエージェントがフローに沿って順に一次判定します。

判断根拠の提示と事後検証

判定理由を文章で示し、招集通知や関連書類の原本の該当箇所を表示。判定の経緯もあとから検証できます。

プロジェクト概要

日本生命さま × AlpacaTech

導入先: 日本生命保険相互会社
背景: 議決権行使の判断を自社で行う方針は維持しつつ、精査対象議案の抽出を効率化し、個別議案の精査や投資先企業との対話に時間を振り向けるため
対象業務: 議決権行使業務における精査対象議案の抽出
基盤: Snowflake（データ基盤）／Snowpark Container Services（アプリケーション実行基盤）
AlpacaTechの役割: 判断に必要なデータのAI-Ready化から、AIエージェントの設計・構築までを担当（共同開発）

他の機関投資家さま・
他の業務への展開

「VotePilot」は、他の機関投資家さまにもご導入いただけます。
各社の議決権行使基準（精査要領・ガイドライン）に合わせて判定フローを設計します。

議決権行使業務に

VotePilotを、貴社の精査要領やガイドラインに合わせて導入します。Snowflake上のデータ整備から判定フローの設計、運用までを支援します。

判断基準が明文化された他の業務に

同じ考え方で、データ基盤からAIエージェントまでを個別に設計・導入します。

審査
リスク管理
コンプライアンス
調査・分析

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