証券会社・証券業界における課題とは？今後の解決策やAI活用方法

証券会社とは、投資家と企業をつなぎ、資産運用や資金調達を支える金融機関です。

近年は、顧客ニーズの多様化やデジタル化の進展により、業務の高度化や効率化が求められており、従来の営業手法や業務プロセスの見直しが進んでいる状況です。こうした中で、AIを活用した業務改善や顧客対応の高度化に関心を持つ企業も増えています。

本記事では、証券業界の基本的な構造を押さえつつ、業界が抱える課題とその解決に向けたAI活用のポイントについて解説します。さらに、具体的なユースケースや導入時の注意点もあわせて紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

目次

• 証券会社・証券業界とは？近年の市場環境の変化
• 証券会社・証券業界における課題
• 証券会社・証券業界の課題解決に役立つAI活用
• 証券会社・証券業界におけるAI活用のユースケース
• 証券会社・証券業界でAI導入を進める際の注意点
• 証券会社におけるAI活用を支援するAgentforce
• 証券会社・証券業界はAI活用で将来性が期待できる

証券会社とは、株式や債券などの有価証券の売買を仲介・引受・販売し、投資家の資産運用や企業の資金調達を支援する金融機関のことです。

一方、証券業界は、証券会社をはじめとする関連企業で構成され、有価証券の発行・流通・運用に関わるサービス全体を担う金融分野を指します。

近年は「貯蓄から投資へ」の流れによるNISAの普及や、ネット証券の拡大で取引が活発化しており、市場環境の変化に対応したサービスの高度化が求められています。

証券会社・証券業界は、資産運用や企業の資金調達を支えることで、経済活動の基盤を担う重要な役割を持っています。市場環境や金融制度の変化に応じて、提供するサービスやビジネスモデルも変化しているのが特徴です。

近年は、投資家層の拡大やデジタル化の進展により、オンライン取引やデータ活用の重要性が高まっています。そのため、従来の営業手法に加え、テクノロジーを活用した新たな価値提供が求められています。

少子高齢化の影響により、証券会社の顧客層は高齢者に偏る傾向が強まっており、将来的な顧客数の減少が懸念されています。

加えて、高齢者への営業には適合性の原則などの規制もあるため、従来の営業手法だけでは新規顧客の獲得や取引拡大が難しくなっているのが実情です。そのため、若年層の新規顧客をいかに取り込むかが重要な課題となっています。

たとえば、少額から始められる投資サービスやスマートフォンで完結する取引環境の整備、AIを活用した運用サポートなど、初心者でも利用しやすい仕組みづくりが求められています。

NISAやiDeCoの普及により、近年は投資家の数が増加傾向にあります。非課税枠の拡大や制度の多様化も後押しとなり、今後さらに投資人口の拡大が期待されています。

一方で、投資目的やリスク許容度、年齢層などが多様化しており、それぞれに合ったサービス提供が求められているのも特徴です。具体的には、長期積立志向の若年層と、資産保全を重視する高齢層ではニーズが大きく異なります。こうした多様なニーズに対応するには、顧客情報や取引データをもとに、一人ひとりに適した提案を行うことが重要です。

しかし、顧客情報が分散している場合や、十分に活用できていない場合には、最適な提案が難しくなるという課題もあります。顧客ニーズの分析方法について詳しく知りたい方は、下記の記事をご覧ください。

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オンライン取引の普及に伴い、証券口座の不正アクセスや乗っ取りといったサイバーセキュリティのリスクが高まっています。実際に第三者による不正ログインや不正売買といった被害も報告されており、利用者の安心・安全を守るための対策強化が必須です。証券業界全体で、セキュリティ対策が重要な課題となっています。

対策の例として、多要素認証の導入やログイン時の本人確認強化、不審なアクセスの検知システムの整備など、安全性を高める取り組みが進められています。

【関連記事】個人情報が漏洩する原因とリスクは？具体的なセキュリティ対策を紹介

証券会社では、長年運用されてきたレガシーシステムが多く残っています。レガシーシステムは安定性が高い一方で、外部ツールやクラウドとの連携が難しく、データ活用や業務プロセスの改善を進めにくい点が課題です。

たとえば、顧客情報や取引データが複数のシステムに分散していることで、情報の一元管理が難しくなり、顧客対応の一貫性の欠如や業務効率の低下を招くことがあります。結果的に、顧客ごとの状況に応じた提案が難しくなり、営業活動の精度にも影響が出やすい状況です。

このような課題に対し、API連携やクラウド活用を段階的に進めるモダナイゼーションにより、既存資産を活かしつつ柔軟なシステム連携を実現することが求められています。

ここまで紹介したように、証券業界ではさまざまな課題が顕在化しています。こうした課題に対応するためには、顧客情報や取引データを一元的に管理・活用し、業務プロセスを効率化することが重要です。

その手段として、近年はAIを活用した取り組みが進んでいます。AIにより、これまで人手に依存していたデータ分析や判断業務を効率化し、より迅速かつ精度の高い意思決定を実現することが可能です。また、分析の高度化により、顧客ごとのニーズに応じた対応やサービス提供の質の向上も期待できます。

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証券会社・証券業界におけるAIの具体的な活用例について解説します。

証券会社・証券業界では、AIを活用したカスタマーサポートの高度化が進んでいます。たとえば、生成AIを搭載したチャットサービスでは、投資初心者からの質問に対し、保有資産や関心に応じた情報を自動で案内することが可能です。

銘柄選びや投資の基礎知識などについて、24時間いつでも対話形式で相談できるため、顧客の利便性向上や対応負荷の軽減につながります。

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証券会社では、AIを活用して顧客分析や提案業務を高度化する動きも広がっています。たとえば、顧客の資産状況や取引履歴、問い合わせ内容などをAIが分析し、ニーズや関心の高い商品を把握することで、より精度の高い提案につなげることが可能です。

また、市場動向や企業情報、経済指標などの膨大なデータを分析し、投資提案やポートフォリオ案のたたき台を作成することもできます。営業担当者やファイナンシャル・アドバイザーは、AIが整理した情報をもとに提案内容を検討できるため、情報収集や分析にかかる負担を軽減しながら、提案品質の向上や迅速な顧客対応を実現できます。

AIを活用したコンテンツ制作や情報発信にも注目が集まっています。たとえば、AIアバターを用いて市場動向や投資情報を解説する動画を配信することで、視聴者にわかりやすく情報を届けることが可能です。

音声や表情を自然に再現する技術により、親しみやすいコンテンツの制作が可能となり、顧客との接点強化やエンゲージメント向上にもつながります。こうした取り組みにより、従来よりも効率的に情報発信を行いながら、顧客との関係構築を強化することができます。

相場の操縦やインサイダー取引などの不公正取引を監視するコンプライアンス業務に、AIを活用する事例も増えています。

AIは大量の売買データや取引パターンを分析し、不審な取引の兆候を自動で検知できる点が特徴です。さらに、取引ごとのリスクをスコア化することで、担当者による審査の優先順位付けにも役立ちます。これにより、監視業務の効率化と精度向上の両立が可能になります。

AI活用は業務効率化や顧客対応の高度化に有効ですが、導入にあたってはいくつかの注意点があります。

証券会社でAIを活用する際には、顧客の資産情報や取引履歴といった機微性の高いデータを取り扱うため、十分なセキュリティ対策が不可欠です。たとえば、通信の暗号化やアクセス権限の厳格化、多層的な防御体制の整備などを組み合わせて、リスクの低減を図る必要があります。

また、クラウドを利用する場合には提供事業者の安全基準も確認しましょう。情報漏えいや不正アクセスによる信用毀損を防ぐことが重要です。

AI導入を進める際は、自動化の利便性に偏りすぎない運用体制の整備が重要です。AIの判断を過信し、人的確認を省略すると、想定外の市場変動やシステム障害時に対応が遅れるおそれがあります。

AIはあくまでも意思決定を支援する位置づけとし、最終判断は人が担う体制を構築しましょう。あわせて、定期的な監査やリスク評価を実施し、安全性を継続的に確保することも大切です。

AIを活用する際には、学習データの質を適切に管理することが重要です。データに偏りや欠損があると、分析結果の信頼性が低下し、誤った判断につながるリスクがあります。

とくに、市場環境や顧客属性の多様性を反映できていない場合、実務に即した意思決定が難しくなります。バランスの取れたデータを用いるとともに、定期的に精度やバイアスを検証し、必要に応じて見直しを行う体制が必要です。

AI導入を進める際には、関連法令との整合性を常に意識した運用が不可欠です。金融商品取引法や個人情報保護法などの規制に適合しない運用は、重大な法的リスクを招くおそれがあります。

自動取引や顧客対応においては、違反の兆候を検知できる仕組みの整備が必要です。社内規程や監査体制を整え、法務部門と連携しながら適切に管理していくことが求められます。

AIを活用する際には、意思決定の根拠を説明できる体制の整備が重要です。AIの判断過程は不透明になりやすく、理由を示せない場合、顧客の信頼低下や法的リスクにつながるおそれがあります。

そこで、設計段階から説明可能性を意識したモデルを採用し、判断の背景を明示できるようにすることが求められます。加えて、担当者が仕組みを理解し、顧客への説明に対応できる体制づくりも欠かせません。

証券会社でAI活用を進める際には、顧客情報や取引データを適切に管理しながら、営業活動や顧客対応、コンプライアンス業務などを横断的に最適化することが重要です。

その実現を支援する選択肢として、SalesforceのAIエージェント「Financial Services Cloud」があります。

Agentforceは、Salesforce上の顧客データや業務フローと連携しながら、顧客対応やデータ分析、業務処理などを自律的に支援できる点が特徴です。24時間365日の対応や、顧客ごとの状況に応じたパーソナライズ提案にも活用できます。

また、ログデータや顧客情報を横断的に活用することで、セキュリティ調査やコンプライアンス対応の効率化にもつながります。さらに、人とAIが役割分担しながら業務を進められるため、顧客対応の品質向上と業務負荷軽減の両立を実現可能です。

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証券会社・証券業界は、多様な業務を通じて資金循環を支え、経済の発展に貢献する重要な役割を担っています。

一方で、顧客層の変化やニーズの多様化、サイバーセキュリティ対策など、対応すべき課題も多いのが実情です。こうした課題に対し、AIを活用したデータ分析や業務自動化により、業務効率化や顧客対応の高度化が進みつつあります。今後は、顧客情報や取引データを適切に活用しながら、テクノロジーを前提とした業務変革を進めていくことが重要になるでしょう。

AIを活用した業務改革を進める際には、Salesforceの「Financial Services Cloud」の導入も選択肢のひとつです。AIエージェントによる問い合わせ対応や業務支援を通じて、証券会社に求められる迅速で質の高い顧客体験の実現を支援します。