FP事務所向けClaude Codeセミナー｜保険証券分析・ライフプラン作成・住宅ローンの自動化を60分で確認
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弊社GENAIでは、FP事務所の方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー(60分)を開催しています。本記事では、保険証券分析、ライフプラン作成(キャッシュフロー表)、住宅ローン返済シミュレーションといった中核業務が、どこまで自動化できるかをセミナーの内容とあわせて解説します。
FP事務所では、保険証券の読み取りや保障分析、キャッシュフロー表の作成など、相談のたびに発生する書類作業の負担が大きく、専任のアシスタントを置けない事務所ほど本人にのしかかりやすい状況があります。
本記事では、ChatGPTとの違いや仕組みの解説から、保険証券分析・住宅ローン相談・相続対策の具体例、導入時につまずきやすいポイントまで、順を追ってご紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF ChatGPTと何が違うのか？FP業務で「仕事をやり切るAI」の正体 Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアでも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「新NISAの制度を教えて」「保険証券の読み方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の保障分析やシミュレーションそのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。保険証券を読み込んで構造化する、キャッシュフロー表を作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「この保険証券の保障内容をまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な読み方を説明してくれますが、実際の証券ファイルを開いて構造化まではしてくれません。
Claude Codeは、その保険証券のPDFを実際に開いて中身を読み込み、保障内容を構造化した結果をその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。保険証券や家計データなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら分析やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、保険証券分析やキャッシュフロー表作成にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、FP事務所での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらもFP事務所向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・分析・シミュレーション作成 | ファイル読み込み・分析・シミュレーション作成 |
| FP事務所での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この証券を分析して」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. FP事務所では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。FP事務所の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 保険証券分析(OCR取込・保障内容の構造化・過剰/不足保障の検知)
- ライフプラン作成(60-100歳のキャッシュフロー表自動生成)
- 住宅ローン返済シミュレーション・借換え効果試算
- 相続税試算・教育資金計画のシミュレーション
- 新NISA/iDeCoのポートフォリオ提案ドラフト作成
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、相談者との信頼関係づくりや、最適な商品の最終判断のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・シミュレーション作成 | 相談者との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた資料変換 | 最適商品の最終判断 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わるライフイベント対応 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 相談者の心情を汲んだその場の判断 |
| データに基づく傾向の把握 | 保険販売・金融商品仲介の最終行為 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| IFA | 特定の金融機関に属さず複数社の商品を仲介する金融商品仲介業者 |
02 HOKEN 保険証券分析が、Claude Codeでこう変わる FP業務でもっとも時間が奪われる工程を、入力と出力で見ます
FP事務所でもっとも時間が奪われるのが、保険証券分析です。複数社×複数契約の証券を読み解き、保障内容を構造化して過不足を判断する精度が、提案の質にそのまま直結します。
精度が求められる一方、案件数が増えるほど分析担当者の負担は膨らみます。専任のアシスタントを置けない独立系FPほど、この負担が本人にのしかかりやすくなります。
保険証券分析
証券を読み込ませると、保障内容の構造化と過剰/不足保障の検知結果のドラフトが出てきます。
ライフプラン(キャッシュフロー表)
相談者情報を渡すと、60-100歳までのキャッシュフロー表のドラフトが出てきます。
住宅ローン返済シミュレーション
借入条件を渡すと、返済シミュレーションと借換え効果試算のドラフトが出てきます。
相続・教育資金計画
家族構成と資産データを渡すと、相続税試算と教育資金計画のドラフトが出てきます。
2-1. 保険証券のOCR取込と保障内容の構造化
既存保険証券の写真やPDFをClaude Codeに読み込ませると、保険会社別・契約別に保障内容を構造化したリストのドラフトが出てきます。複数社×複数契約を手作業で並べ替える必要がなくなります。
これまで分析担当者が証券をめくりながら手入力していた作業のうち、構造化する部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、構造化した内容が証券の記載と合っているかどうかの最終確認は、これまで通り分析担当者が行います。
保険証券の構造化は、その後の過不足判断・代替プラン提示のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 保障の種類 | 構造化する項目の例 |
|---|---|
| 死亡保障 | 保険金額・保険期間・受取人 |
| 医療保障 | 入院日額・手術給付・先進医療特約 |
| 就業不能保障 | 給付条件・給付期間・免責期間 |
| 貯蓄性保障 | 解約返戻金の推移・払込期間 |
| 特約 | 付帯している特約の種類と保障範囲 |
2-2. 過剰/不足保障の検知と代替プラン提示
構造化したリストと、相談者のライフステージ・必要保障額の目安を渡すと、過剰/不足を検知した分析結果と、代替プラン候補のドラフトが出てきます。最終的な提案と説明は、担当FPが行います。
📚 用語解説
保障内容分析：複数の保険契約を横断して、死亡保障・医療保障・貯蓄性保障などの内容を整理し、過不足を判断する作業です。相談者の家族構成やライフステージによって必要保障額は変わります。
保険の見直し方には、既契約を一部解約して新契約に組み替える方法と、既契約を残したまま不足分を追加する方法があります。相談者の意向に応じて、両方のパターンをドラフトの時点で用意させることも可能です。
📚 用語解説
リスク許容度：相談者がどの程度の資産変動リスクを受け入れられるかを示す指標です。年齢・収入・資産状況・投資経験などから評価します。
新規の資産運用提案でも、同じ考え方が使えます。現状資産の構造化とリスク許容度の評価を土台に、複数のポートフォリオ案を並べて比較できるようにしておけば、相談者への説明もしやすくなります。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 保険証券分析 | 保険証券のPDF・写真 | 保障内容の構造化リスト(ドラフト) |
| 過不足保障の検知 | 構造化リスト・必要保障額の目安 | 過剰/不足の判定と代替プラン候補 |
| 複数社比較 | 保険会社ごとの保障内容 | 保障範囲・保険料の比較表 |
| 資産運用提案のベース作成 | 現状資産データ | リスク許容度評価とポートフォリオ案 |
| 年次レビュー資料 | 前回契約内容・現状資産 | 更新版のレビュー資料ドラフト |
| 保障内容の再確認 | 更新後の保険証券 | 変更箇所を反映した構造化の再ドラフト |
たとえば「この保険証券の保障内容を、保険会社別に構造化して」と渡すと、契約ごとの保障内容リストのドラフトが数分で出てきます。
続けて「このリストと相談者の家族構成から過不足を判定して」と渡せば、過剰/不足を検知した分析結果のドラフトが出てきます。これを土台に、担当FPが提案内容を調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の相談者でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 複数社比較への活用
相談者から複数社の保険商品を比較してほしいと求められる場面でも、同じ構造化リストを土台に、保険会社ごとの保障内容と保険料を比較する表を作らせられます。最終的にどの商品を提案するかの判断は、担当FPが行います。
保障範囲・保険料・特約の違いを並べておくと、どこで差が生まれているのかが見えやすくなり、提案書の作成にかける時間を短縮できます。
Claude Codeが担うのは構造化と過不足検知の下書きまでです。最終的な提案内容の判断は、担当FPや代表が行います。
面談までのリードタイムが短い相談ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。急な相談でも、担当者は保障内容の最終確認と提案の言葉選びに集中できます。
結果として、これまでは分析の負担を理由に断っていた新規相談にも、対応しやすくなります。保険証券分析の負担軽減は、対応できる相談者数そのものを広げる効果も持っています。
03 AUTOMATION ライフプラン作成・住宅ローン相談・相続対策も、同じように変わる キャッシュフロー表作成、住宅ローンシミュレーション、相続・教育資金計画を具体的に見ます
保険証券分析以外にも、FP事務所には相談のたびに発生する負担の大きい業務があります。ライフプラン作成、住宅ローン相談、相続対策・教育資金計画などです。
いずれも「相談のたびに」発生する型のある業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. ライフプラン(キャッシュフロー表)の自動生成
相談者から受け取った家計情報と、結婚・出産・住宅購入・退職といったライフイベントの想定を読み込ませ、60-100歳までのキャッシュフロー表のドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
キャッシュフロー表：相談者の収入・支出・資産の推移を、60歳や100歳といった将来の年齢まで年ごとに試算した表です。ライフプラン提案の土台になります。
キャッシュフロー表の精度は、教育費・住宅ローン・年金・退職金といった複数の要素を組み合わせた試算の緻密さで決まります。要素ごとに参照する資料が異なるため、作成だけでも横断作業が必要になります。
| 試算する要素 | 主に見られる内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 収入 | 給与・年金・退職金の推移 | 源泉徴収票・年金定期便 |
| 支出 | 生活費・教育費・住宅ローン返済額 | 家計簿・ローン返済予定表 |
| 資産 | 貯蓄・投資資産の推移 | 証券口座残高・預金通帳 |
| ライフイベント | 結婚・出産・住宅購入・退職の時期と費用 | 相談者ヒアリング内容 |
さらに、ライフイベントは相談後に変わることも多く、転職や出産のタイミングがずれるだけで試算をゼロから作り直す必要が出てきます。作り直しの頻度が高い時期ほど、FPひとりでは手が回らなくなりがちです。
最終的な数字の確認と提案は、担当FPの仕事のまま残ります。「このキャッシュフロー表を、住宅購入を5年後に変更して再計算して」と渡せば、更新版のドラフトが返ってきます。
すべての要素を一度に試算しようとせず、まずは収入・支出など、資料が揃っている項目から着手するのが現実的な進め方です。
3-2. 住宅ローン返済シミュレーションと借換え提案
借入条件と相談者の家計データを渡すと、返済シミュレーションと複数銀行の金利比較表のドラフトが出てきます。最終的な提案は、担当FPが行います。
📚 用語解説
借換え効果試算：現在の住宅ローンを、より低い金利の商品に借り換えた場合に、総返済額がどれだけ減るかを試算することです。手数料や諸費用も含めて比較する必要があります。
繰上返済の効果を試算する際も、返済期間短縮型と返済額軽減型のどちらが相談者に合うか、両方のパターンをドラフトの時点で並べて見せることができます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 相続対策・教育資金計画のシミュレーション
相談者ごとに異なる家族構成や資産状況も、過去の相続税試算の型を読み込ませておけば、新しい相談者向けの試算ドラフトを作らせやすくなります。
同じ相続対策でも、ある家族の構成で作った試算をそのまま別の相談者に転用できない、という状況が日常的に発生します。過去の型を土台に条件を再構成させる使い方が現実的です。
教育資金計画では、私立/公立/大学進学別の想定費用と、学資保険と投資による準備のどちらが有利かのシミュレーションを、相談者の希望進路に合わせてドラフトさせられます。
📚 用語解説
教育資金計画：子供の進学プラン(私立/公立/大学)ごとに必要な教育費を試算し、学資保険や投資による準備方法を検討する計画です。
出来上がったドラフトをそのまま提案書として使うのではなく、担当FPが相談者の希望や不安を踏まえて言葉を調整する、という前提は変わりません。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 保険証券分析 | 案件あたり3-5時間 | 案件あたり45分-1時間程度に圧縮できた例あり |
| ライフプラン作成 | 1家族あたり6-12時間 | 1家族あたり1.5-2.5時間程度に圧縮できた例あり |
| 住宅ローンシミュレーション | 案件あたり2-4時間 | 案件あたり30分-1時間程度に圧縮できた例あり |
| 相続・教育資金計画 | 案件あたり4-6時間 | 案件あたり1-2時間程度に圧縮できた例あり |
| 年次レビュー資料作成 | 1顧客あたり2-3時間 | 1顧客あたり30-45分以内に圧縮できた例あり |
3-4. パートナーFPと若手FP、それぞれの負担
パートナーFPには、新NISA/iDeCoの提案でリスク許容度評価やポートフォリオ提案、年次レビュー資料作成に1社あたり4-8時間かかるという負担があります。
若手FPは、ライフプラン作成と保険見直しと住宅ローン相談を一人で抱えることが多く、深掘りした提案に時間が回らないという悩みを抱えがちです。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| パートナーFP | 新NISA/iDeCo提案の資料作成に時間がかかる | 現状資産の構造化とポートフォリオ提案ドラフト作成 |
| 若手FP | 複数業務を一人で抱え深掘り提案に時間が回らない | 保険証券OCR・保障構造化・代替プラン提示の自動化 |
| FPアシスタント | 証券の手入力・資料の図表作成に1日6-8時間 | 現状資産の構造化・シミュレーション資料の自動生成 |
| 独立系FP代表 | 年次レビューとライフイベント対応で稼働がほぼフル | キャッシュフロー表の自動生成と即時再計算 |
3-5. 独立系FPの強みが活きる、他の選択肢との違い
資産運用相談や相続対策では、銀行・証券会社系FP、ロボアドバイザー、税理士、AIライフプランツールなど、複数の選択肢が存在します。それぞれの得意分野を理解しておくと、自社の立ち位置を説明しやすくなります。
📚 用語解説
CFP/AFP：日本FP協会が認定する、ファイナンシャルプランナーの民間資格です。FPには法律上の独占業務はなく、これらは名称独占資格として扱われます。保険販売や金融商品仲介は別途登録が必要です。
| 比較対象 | 相手の強み | 独立系FPの強み |
|---|---|---|
| 銀行・証券会社系FP | 自社商品の販売・口座開設誘導・系列金融機関の優遇 | 特定金融機関に縛られない中立性・複数社商品の比較提案 |
| ロボアドバイザー(WealthNavi/THEOなど) | 自動ポートフォリオ運用・低コスト分散投資・初心者向け自動運用 | 離婚/相続/起業など個別ライフイベント対応・保険見直し |
| 税理士 | 税務申告(相続税・所得税)・法人税務 | ライフプラン全体の中での相続対策・教育資金/老後資金との統合プランニング |
| AIライフプランツール(マネーフォワードMEなど) | 家計簿自動連携・簡易資産可視化・スマホ完結型ライフプラン | 個別事情へのカスタマイズ・複数選択肢の判断支援・実行伴走 |
本サービスは他の選択肢の置き換えではなく、独立系FPの判断業務にClaude Codeを統合する形で、上記いずれの選択肢と並行しても運用できる設計です。
継続フォローの場面でも同じ考え方が使えます。出産・転職・退職といったライフイベントの発生を相談者からのメールやヒアリングで把握し、年次レビュー資料の更新やアラート文面のドラフトを作らせられます。
📚 用語解説
継続フォロー：初回の提案で終わらせず、ライフイベントの変化に合わせて定期的にプランを見直していく、FPと相談者の継続的な関わりのことです。顧問契約として月次・年次で行われることもあります。
セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしているのが、保険証券分析とキャッシュフロー表作成のドラフト作成です。
AIが担うのはドラフト作成とシミュレーションの下準備までです。提案・説明・販売行為は、これまで通り登録外交員やIFAが行います。
04 MECHANISM なぜFP業務でも、こんなことができるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが分析やシミュレーションを代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野をFP業務に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた保険証券分析やライフプラン作成の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、保険証券のPDFや家計データのExcel、年金定期便の写真といった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい資料を作ったり、既存の表を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり分析資料を作ったりしてくれるアシスタントのような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「分析方法を教えてくれる」のではなく「実際に分析してくれる」——この一歩の差が、FP業務の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で構造化して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
保険証券分析やキャッシュフロー表作成のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる相談では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
保険証券・家計データ・年金定期便など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。ライフプラン作成はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、収入・支出・資産のデータを別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
保険証券分析でも同じことが言えます。複数社の証券・相談者の家族構成・必要保障額の目安という、性質の異なる資料を横断して、構造化と過不足検知を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、提案・提出の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | FP事務所での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 保険証券や家計データを開いて、構造化や分析ができる | 保険証券PDFから保障構造化リストを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎回のキャッシュフロー表作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 保険証券・家計データ・年金定期便などをまとめて参照できる | ライフプラン作成で収入・支出・資産を横断集計 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 代替プラン提示の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS FP事務所がClaude Codeを導入するときに、つまずきやすい点 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude CodeをFP事務所の現場に導入する際、多くの事務所が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと相談者情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の事務所でも無理なく運用できます。
保険証券や資産状況など、機微な個人情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・構造化・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 代表FP・アシスタント |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、保険証券分析やキャッシュフロー表作成など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と一気に全業務に広げるよりも、まず一人か二人が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どの相談者データをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを相談者フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、保険証券分析とライフプラン作成と住宅ローンシミュレーションを、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、FPアシスタントがプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「この証券の保障内容を構造化して」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、相談者ごとの家族構成の違いを考慮せずにキャッシュフロー表のドラフトをそのまま使い、面談で数字の食い違いを指摘されるケースです。ヒアリング内容を事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 保険証券分析やライフプラン作成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 相談者ごとの家族構成の違いを考慮せず面談で指摘される | ヒアリング内容を事前に読み込ませ、個別条件を反映したドラフトから始める |
| FPアシスタントがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は代表FPや情報システム担当が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 相談者フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの相談者に使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。相談者フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
保険の見直し提案や資産運用提案は、後から相談者への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な説明資料として役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、保険証券分析とキャッシュフロー表作成を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 60分のセミナーで、具体的に何をお見せするのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | FP事務所の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 保険証券分析、キャッシュフロー表作成、相談者への一次質問メール下書きの実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加者の事務所の業態・規模に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。FP事務所の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
キャッシュフロー表作成では、相談者情報を読み込ませるところから、60-100歳までの試算ドラフトができるまでを実際に動かします。
相談者への一次質問メールの下書きでは、受け取った問い合わせ内容から、返信メールの案ができるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 保険販売はAIで対応できるか | AIは比較分析・候補提示までで、最終販売は登録外交員/IFAが行う前提です |
| ロボアドバイザーに勝てるか | 独立系FP+Claude Codeなら、離婚/相続/起業などの個別ライフイベント連動の判断支援が可能な点を説明します |
| 相談者情報をどこまで渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
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代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象はファイナンシャルプランナー・経営者・会社役員としていますが、証券分析や資料作成を担当するFPアシスタントの方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、相談者対応を人に任せる想定がなく、代表お一人ですべての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している事務所ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 予約は空き日程を選ぶだけ、参加方法と当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 保険証券分析・ライフプランの変わり方 | 自社の相談者データを例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 保険販売は保険業法・金融商品取引法の制約が厳しいですが、AIで対応できますか。
A. AIが担うのは比較分析や候補提示までで、最終的な保険販売や金融商品仲介は登録外交員やIFAとしての資格を持つ方が行います。保険業法・金融商品取引法上の責任分界点は変わりません。分析や資料作成の負担を減らす道具として活用します。
Q. ロボアドバイザー(WealthNavi/THEOなど)に勝てますか。
A. ロボアドバイザーは標準的なポートフォリオの自動運用が中心です。独立系FPがClaude Codeを組み合わせれば、離婚・相続・起業・教育費といった個別のライフイベントに連動した判断支援ができ、差別化領域になります。ロボアドバイザーとの置き換えではなく、並行して活用する位置づけです。
Q. 相談者の保険証券や資産データをAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内でどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の構造化・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。
Q. パソコン操作に不慣れなFPアシスタントが多い事務所でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は代表FPや情報システム担当が一緒に操作するところから始める事務所が多いです。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、FP事務所の現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 保険証券分析の精度は、経験の浅いアシスタントでも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで保障内容の構造化ドラフトで、証券記載内容との最終確認は分析担当者が行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅いアシスタントの育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。
Q. Claude Codeを使うと、FPアシスタントの仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは資料の下書き作成や構造化までで、相談者との対話や最適な商品の最終判断といった人にしかできない業務はそのまま残ります。証券入力や資料作成の時間を減らし、相談者対応に集中する時間を増やすための道具です。
Q. セミナーは代表FP本人が参加しないといけませんか。
A. ファイナンシャルプランナー・経営者・会社役員向けを基本としていますが、FPアシスタントの方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。
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予約確定と同時に Google Meet の招待をお送りします。
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オンライン(Google Meet) / 60分
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FP事務所の判断業務は、保険証券分析のような相談のたびに発生する業務から、相続対策・教育資金計画のように制度を踏まえた複雑な試算まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社の相談者データを例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
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この記事を読んで気になった方へ。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
