【2026年】銀行×生成AI完全ガイド｜金融業務の効率化事例＆...
「生成AIを使いたいけど、投資助言規制があるから証券会社には無関係なんじゃないか…」
「新NISAで問い合わせが急増しているのに、対応する人手が全く足りない」
「コンプライアンス書類の作成に何時間もかけているけど、これってAIで効率化できないの？」
こういった疑問や悩みを持つ証券会社・証券部門の担当者に向けて、証券業界の規制環境に対応しながら生成AIを実務で活かす実践ガイドをお届けします。
大和証券・みずほ証券・楽天証券・野村ホールディングス・SBI証券など大手各社の先行事例から、証券業界特有の3つの規制の壁と対処法、そしてFA・窓口担当者・コンプライアンス担当者が明日から使えるプロンプト7選まで、証券業務に特化した内容で解説します。
法人向けAI研修の導入社数No.1（東京商工リサーチ調べ）の弊社デジライズが、500社以上の支援から得たノウハウを1冊にまとめた「企業のための生成AI活用ガイド」を無料で配布中です。
目次
証券×生成AIの全体像
証券業界で生成AI活用が急速に広がっている背景には、業界特有の構造的課題と、顧客層の急激な変化という2つの流れがあります。
証券業界が直面する3つの構造的課題
課題1: 新NISAによる問い合わせ・対応業務の急増
2024年1月の新NISA制度スタートを機に、投資初心者を含む幅広い層が証券口座を開設しました。これに伴い、証券会社の窓口・コールセンターへの問い合わせが大幅に増えています。「NISAの使い方が分からない」「どの商品から始めれば良いか」といった初歩的な問い合わせが増える一方で、対応できる人員は限られており、業務効率化が急務です。
課題2: 書類・文書作成業務の膨大さ
証券会社は提案書・目論見書の説明資料・社内コンプライアンス手続き書類・マーケットレポートなど、テキスト生産量が特に多い業種です。FA（ファイナンシャルアドバイザー）が1件の顧客提案に向けて作成する資料の量、コンプライアンス部門が審査・記録する書類の数——こうした「書く仕事」が日常業務の大きな割合を占めています。
課題3: 多重の規制対応コスト
銀行と比べても、証券会社は規制対応の「重さ」が際立っています。金融商品取引法・適合性原則・インサイダー取引規制・ファイアウォール規制……これらを守りながら生成AIを活用するには、単に「使い始める」より複雑な検討が必要です。このハードルをどう越えるかが、証券業界での生成AI導入の最大の論点です。
証券会社でAI導入が加速している背景
こうした課題がある中でも、証券業界でのAI活用は着実に広がっています。その背景にあるのは、「投資の最終判断はできないが、情報整理・文書作成は積極的に活用できる」という実務上の線引きが明確になってきたことです。
生成AIが「投資の可否判断」を下すことは現行規制上認められませんが、「その判断を担当者が行うための準備・記録・情報整理」は生成AIが大きく貢献できる領域です。この区別が現場に浸透し始めたことで、証券業界での生成AI活用は「避けるもの」から「上手く使うもの」へと変わりつつあります。
証券業務における生成AIユースケース全体像
証券業務のどの領域で生成AIが使えるかを、職種・業務カテゴリ別に整理します。
| 業務カテゴリ | 主なユースケース | 期待できる効果 |
|---|---|---|
| FA・営業 | 顧客向け提案書のドラフト、面談議事録、アフターフォローメール文案 | 営業準備・事後処理の大幅削減 |
| リサーチ・調査 | 決算資料の要約・比較分析、アナリストレポートの初稿支援、海外レポートの翻訳 | 情報処理速度の向上 |
| コンプライアンス | 広告審査・法令対応資料の下書き、コンプライアンス研修問題の作成 | 審査・研修コストの削減 |
| 顧客対応・窓口 | よくある問い合わせへの回答案作成、FAQ文書の更新・整備 | 対応品質の均一化・スピード向上 |
| バックオフィス | 社内マニュアル・規程の改訂ドラフト、会議議事録の作成 | 管理部門の効率化 |
| ナレッジ管理 | 社内規程・過去事例のRAG検索環境構築、新人向け教育資料の生成 | 組織ナレッジの活性化 |
重要なのは「投資の可否判断・具体的な投資推奨はAIに任せない」という原則です。「〇〇社の株を買うべき」「このポートフォリオが最適」といった具体的な投資判断は、金融商品取引法上の問題となり得ます。一方、「この提案書の論理構成を整理して」「顧客への説明文を平易な言葉に書き直して」という「文書の整理・作成」は積極的に活用できます。
大手証券会社の生成AI活用事例
各社とも慎重ながら着実に生成AI活用を広げています。先行する大手の取り組みを確認することで、自社・担当部署での導入の方向性が見えてきます。
大和証券：国内大手証券初のAIオペレーターを段階展開
大和証券は2024年10月、国内大手金融機関として初めて音声会話型のAIオペレーターサービスを導入しました。大和総研・NEC・QUICK・ヘッドウォータースとの共同開発で、株価・市況・マーケット情報への問い合わせや一般手続きの案内にAIが音声で応答します。
その後も機能を段階的に拡充し、2025年6月には24時間年中無休対応に拡張。同年10月には住所変更・NISA口座開設・マイナンバー届出といった事務手続きの受付にも対応範囲を広げています。さらに2025年6月からは、顧客向けのよくある質問に生成AIチャット形式で回答するサービスも開始しました。「問い合わせ業務のAI化」を段階的に進めているのが大和証券の特徴です。
みずほ証券：社内文書検索と社内ChatGPTを全役職員に展開
みずほ証券は、生成AIによる社内業務効率化を着実に進めています。
「MOAIチャット」（Mizuho Open AI）は社員向けの社内ChatGPT環境で、Azure OpenAI Serviceを基盤に2023年7月から運用を開始。議事録作成・レポート作成・プログラミング支援・コンプライアンス業務など、幅広い用途で活用されています。
2024年12月には「MOAIサーチ」を全役職員向けに展開しました。社内規程・事務マニュアル約4,000件超を対象にした生成AI（RAG）検索システムで、自然言語で質問するだけで関連する社内ルールを即座に参照できます。「社内規程を調べるのに時間がかかる」という証券会社共通の課題に、RAGを活用したナレッジ管理で応えています。
楽天証券：国内大手オンライン証券初の顧客向け生成AIチャット
楽天証券は2023年7月、楽天独自のAIモデルとChatGPT APIを組み合わせた「投資AIアシスタント」のβ版を開始しました。国内大手オンライン証券として初めて、顧客が直接使える生成AIチャットを提供した事例です。Azure OpenAI Serviceを活用しており、投資に関する情報提供や一般的な質問への回答を担います。
野村ホールディングス：Amazon BedrockのClaudeで広告審査を自動化
野村ホールディングスは、Amazon Bedrock上のClaude（Anthropic）を活用して金融広告の審査プロセスを刷新しました。金融商品取引法や日本証券業協会のガイドラインへの適合チェックをAIが担うことで、精度向上・処理時間の短縮・グローバルな一貫した運用を実現しています。広告審査は証券会社で特に工数がかかる業務の一つであり、大手行がここにAIを投入している点は注目に値します。
SBI証券：NECとの協業でコンプライアンス業務にAIを活用
SBI証券はNECとの協業で、株式売買監視における異常検知にAIを導入しました。相場操縦・インサイダー取引疑い案件の一次審査にAIが対応することで、コンプライアンス部門の業務負荷を大幅に軽減しています。証券会社の法令対応コスト削減という課題に、AIで応えた先進事例です。
証券担当者が明日から使えるプロンプト7選
実践編です。各プロンプトはコードブロックをそのままコピーして、あなたの業務内容に差し替えるだけで使えるよう設計しています。
大前提: 顧客の氏名・口座番号・残高・取引履歴など個人情報・機密情報は絶対に入力しないこと。すべてのプロンプトは「仮の情報・サンプルデータ」での使用を前提にしています。
プロンプト①：顧客向け提案資料の骨格作成
シーン: 顧客との面談に向けて、提案資料のたたき台を効率よく作成したいとき。
あなたは証券会社のFA（ファイナンシャルアドバイザー）の文書作成アシスタントです。
以下の顧客情報（架空のサンプルデータ）をもとに、面談で使う提案資料の骨格を作成してください。
【顧客のプロフィール（サンプル）】
・年代: {例: 50代}
・投資経験: {例: 5〜10年（国内株式中心）}
・投資目的: {例: 老後の資産形成（10年以上の長期視点）}
・リスク許容度: {例: 中程度（毎年10〜15%程度の変動なら許容できる）}
・関心事項: {例: 新NISAを使った資産分散を検討中}
【今回の面談テーマ】
・{例: NISAの成長投資枠を使った分散投資の方向性を提案する}
【出力してほしいもの】
1. 面談の目的と今回のアジェンダ（3〜4行）
2. 顧客が関心を持ちそうな市場環境のポイント（2〜3点）
3. 提案の方向性として考えられる選択肢（2〜3パターン）
4. 面談で確認すべき事項（3〜5点）
※特定の金融商品の推奨や具体的な投資判断は含めないでください。
あくまで面談準備のたたき台として使います。プロンプト②：コンプライアンス研修問題の作成
シーン: 部門内のコンプライアンス定期研修で使うテスト問題を効率よく準備したいとき。
あなたは証券会社のコンプライアンス担当者の文書作成アシスタントです。
以下のテーマで社員向けコンプライアンス研修のテスト問題を作成してください。
【研修テーマ】
・{例: インサイダー取引規制の基礎と証券業務への適用}
【対象者】
・{例: 入社3〜5年目の営業担当者}
【問題形式・数】
・4択問題: {例: 5問}
・正誤問題: {例: 3問}
・記述式（100字程度）: {例: 2問}
問題・正解・解説をセットで出力してください。
解説は「なぜその選択肢が正しいのか」を2〜3文で簡潔に説明してください。プロンプト③：顧客面談議事録の作成
シーン: 顧客面談後の議事録を効率よくまとめたいとき。
あなたは証券会社のFA（ファイナンシャルアドバイザー）の議事録作成アシスタントです。
以下の面談メモをもとに、正式な面談記録の下書きを作成してください。
【面談情報】
・日時: {例: 2026年○月○日（○）○:○〜○:○}
・場所: {例: ○○支店 応接室}
・参加者: {例: 先方: ○様 / 当社: 担当 ○・支店長 ○}
【面談メモ（箇条書き・断片的でOK）】
{ここに面談中に取ったメモを貼り付け}
【出力形式】
1. 面談の目的
2. お客様から伺った主なご状況・ご要望（箇条書き）
3. 当社からの説明・提案事項（箇条書き）
4. 決定事項・確認事項
5. 次回アクション（担当者・期限）
個人情報・口座情報・残高情報は含まれていない前提で作成します。プロンプト④：顧客向け市場解説文の下書き
シーン: 顧客に送る市場環境の解説文や運用状況の案内文を作りたいとき。
あなたは証券会社のアナリストの文書作成アシスタントです。
以下の情報をもとに、顧客向けの市場解説文の下書きを作成してください。
【今回のテーマ】
・{例: 米国FRBの金利動向と日本株式市場への影響}
【伝えたいポイント（箇条書き）】
・{例: FRBが○月に利下げを実施。米長期金利が低下傾向}
・{例: 為替は円高方向に振れており、輸出企業の業績への影響が注目される}
・{例: 日本株は一時調整があったが、企業業績は底堅い動き}
【注意事項】
・投資判断の推奨（「〇〇を買うべき」「〇〇は売り」）の表現は絶対に使わないこと
・「元本保証」「確実に利益が出る」などの表現は禁止
・事実の説明と見通しの区別を明示すること
【出力形式】
・A4用紙半ページ程度（300〜400字）
・平易な言葉。専門用語には括弧で補足を入れることプロンプト⑤：よくある問い合わせへの回答案作成
シーン: 頻繁に来る問い合わせに対する標準的な回答文を整備したいとき。
あなたは証券会社のお客様サポート担当者の文書作成アシスタントです。
以下の問い合わせに対する顧客向けの回答文の下書きを作成してください。
【問い合わせ内容】
・{例: 「新NISAの成長投資枠と積立投資枠の違いと使い分けを教えてください」}
【回答に含めるべき情報】
・{例: 成長投資枠: 年間240万円上限・個別株・ETF等に投資可能}
・{例: 積立投資枠: 年間120万円上限・対象は長期積立・分散に適した商品}
・{例: 2つを同時に使うことが可能}
・{例: 投資判断は各自でお願いする旨を必ず入れること}
【トーンと長さ】
・{例: 丁寧で分かりやすい。専門知識がない方向け。250〜350字程度}
投資判断の推奨表現は含まないようにしてください。プロンプト⑥：決算資料のサマリー作成
シーン: 公開情報の決算資料や有価証券報告書を要点整理したいとき（機密情報を含まない公開情報に限る）。
あなたは証券会社のリサーチ部門のアシスタントです。
以下の公開情報（決算資料・有価証券報告書等のサマリー）をもとに、
社内共有用のレポートサマリーを作成してください。
【対象資料の内容（公開情報のテキストを貼り付け）】
{ここに決算発表資料や公開済みの調査情報を貼り付け}
【出力してほしいもの】
1. 業績ハイライト（3〜5点）
2. 今期の注目ポイント（2〜3点）
3. 今後の確認事項・リスク要因（2〜3点）
※あくまで情報整理のためのサマリーです。投資判断の推奨は含めないでください。
※非公開情報・インサイダー情報に当たる内容は絶対に入力しないでください。プロンプト⑦：社内マニュアル・規程の改訂ドラフト
シーン: 法改正や社内ルール変更に伴い、マニュアルの一部を更新したいとき。
あなたは証券会社の内部管理担当者のアシスタントです。
以下の情報をもとに、社内マニュアルの改訂箇所のドラフトを作成してください。
【改訂が必要な背景】
・{例: 2026年○月施行の金融商品取引法施行規則の改正に対応するため}
・{例: 改正内容: 顧客との取引記録の保存期間が○年から○年に延長}
【現行マニュアルの該当箇所（概要）】
・{例: 第3章「顧客管理」第4節「取引記録の保存・管理」}
【改訂方針】
・{例: 保存期間の変更と電子保存の推奨を追加}
【出力してほしいもの】
1. 改訂後の条文案（規程形式で）
2. 改訂のポイント解説（担当者向け・3文程度）
3. 対応が必要な関連業務（箇条書き2〜3点）
法務・コンプライアンス部門が確認・修正する前提のドラフトです。
証券業界特有の3つの規制の壁——どこまでAIを使えるか
証券会社で生成AIを使う際は、銀行・保険以上に規制面での慎重な検討が必要です。現場でよく問題になる3つの「壁」と対処法を整理します。
規制の壁①：投資助言規制（金融商品取引法）
最も基本的なルールです。「特定の有価証券について、投資判断の助言を業として行う」ためには投資助言・代理業の登録が必要です。
生成AIに「〇〇社の株を今買うべきですか？」と質問させて、その回答を顧客に提供すると、投資助言業の無許可営業となる可能性があります。
対処法: 「投資判断」ではなく「情報整理・文書化」に限定する。
- ✅ OK: 「この決算資料の要点を整理して」「顧客向け説明文の下書きを作って」
- ❌ NG: 「この銘柄を購入すべきか判断して顧客に提案して」
規制の壁②：ファイアウォール規制
証券会社とその関連会社（銀行・信託・ITシステム子会社等）の間での顧客非公開情報の共有には規制があります。生成AIモデルの開発・ファインチューニングをシステム子会社に委託する際、顧客の取引情報を含むデータをそのまま渡すことは規制上の問題になる可能性があります。
対処法: 汎用生成AIのビジネスプラン（ChatGPT Business、Microsoft Copilot等）を使い、カスタム開発・ファインチューニングは当面行わない。社内文書検索（RAG）を構築する場合も、顧客非公開情報ではなく一般的な社内規程・マニュアルから始める。
規制の壁③：インサイダー情報管理
証券会社の業務上、株式の公開前情報（未公開の重要事実）に触れる機会があります。こうした情報を含むテキストを生成AIに入力することは、情報漏洩のリスクを生むだけでなく、コンプライアンス部門から強いブレーキがかかります。
対処法: 「公開情報のみを入力する」ルールを徹底する。公表済みの決算資料や有価証券報告書は活用可能。未公開の案件情報・内部資料は絶対に入力しない。
入力してよい情報・してはいけない情報
| 分類 | 具体例 | 生成AI利用 |
|---|---|---|
| 絶対NG | 顧客の氏名・口座番号・残高・取引履歴 | ❌ |
| 絶対NG | 未公開の重要事実・内部案件情報 | ❌ |
| 絶対NG | 個人情報保護法上の要配慮個人情報 | ❌ |
| 条件付きOK | 匿名化・サンプル化した顧客情報 | ✅ 架空データに置換して使用 |
| 自由に使える | 公開済み決算資料・有価証券報告書 | ✅ |
| 自由に使える | 社内規程・マニュアル（機密情報を含まないもの） | ✅ |
| 自由に使える | 法令・業界ガイドラインの一般的な記述 | ✅ |
3段階導入ロードマップ——証券会社の現実的なAI活用設計
STEP 1：個人の業務効率化からスモールスタート（1〜2ヶ月）
最初の1〜2ヶ月はコンプライアンス部門の承認が不要な、個人の文書作成業務から始めるのが最も安全です。
上記のプロンプト①〜⑦の中で、あなたの日常業務に最も近いものを選んでください。「架空のサンプルデータを使った提案書の骨格作成」「FAQ回答案のたたき台生成」「コンプライアンス研修問題の下書き」など、個人情報が含まれない業務から開始するのが基本です。
使うツール: ChatGPT Business（月額3,750円〜）またはMicrosoft Copilot（Office 365を利用中の場合は追加コストなし）
STEP 2：部署でのルール整備と横展開（3〜4ヶ月目）
個人で効果を確認したら、部署・チームへの展開に進みます。
- 利用ポリシーの策定: 「入力してよい情報・してはいけない情報」の基準をコンプライアンス部門と確認・文書化し、周知
- 承認フローの設計: 生成AIが作成した文書（提案書ドラフト・顧客向け説明文等）を担当者が必ず確認・承認するフローを明確にする
- 推進者の選定: 各部署で生成AI活用を推進するキーパーソンを決める
STEP 3：組織全体での活用とシステム連携（5ヶ月目以降）
部署単位での成果が出てきたら、組織全体での標準化と高度な活用に進みます。
- 社内ナレッジのRAG化: 社内規程・マニュアルをナレッジベース化し、自然言語で検索できる環境を構築（みずほ証券のMOAIサーチのような取り組み）
- 顧客向けFAQチャットの検討: 問い合わせ対応の一次窓口としてAIチャットを検討（規制・コンプライアンス部門との協議が必須）
- 外部専門家との連携: デジライズのようなAI活用支援企業と協力して、証券業務特有のユースケースに特化した活用を推進
まとめ：証券会社こそ生成AIで大きく変われる
証券業務は「書く仕事」と「判断する仕事」の2つで構成されています。生成AIは「書く仕事」——文書の作成・整理・要約——で圧倒的な力を発揮します。
投資の最終判断をAIに任せることはできませんが、「その判断を行うために必要な準備・記録・情報整理」はすべてAIが貢献できる領域です。提案書のたたき台、議事録、FAQ回答文、コンプライアンス研修問題——こうした文書を作る時間を大幅に削減することで、担当者はより深い顧客対応・より精度の高い判断に集中できます。
新NISAを機に投資家層が広がり、問い合わせや対応業務が増え続ける証券業界では、生成AIは「あれば便利」から「ないと回らない」ツールになりつつあります。まず一つのプロンプトを試してみることから、あなたの職場の生成AI活用は始まります。
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