証券会社向けClaude Codeセミナー｜適合性推奨理由書・運用報告書・PB/M&A候補抽出はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、証券会社の方向けに 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、適合性原則やフィデューシャリー・デューティー(FD原則)に基づく推奨理由書、モニタリングレポート、月次の運用報告書といった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。
支店長や営業担当の方は、こうした書類業務に加えて、PB(プライベートバンキング)・事業承継M&A候補の抽出や新規開拓の顧客カード作成にも時間を取られがちです。専任のコンプライアンス担当を置けない証券会社ほど、負担は現場に集中しやすくなります。
本記事では、Claude CodeとCodexの違いという基本から、証券会社特有の業務が何を渡すとどう変わるのか、仕組みの理由、導入時のつまずきまでを順を追って解説します。
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——証券会社の「答えるAI」と「やり切るAI」 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。証券会社の営業担当や支店長の方にも、使ったことがある方は多いと思います。
「適合性原則の遵守記録はどう書けばいいか」「運用報告書の書き方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の書類作成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。顧客の取引履歴を読み込んで集計する、推奨理由書のドラフトを作る、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「今月の運用報告書を作って」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な作成方法を説明してくれますが、実際に運用実績データを開いて計算まではしてくれません。
Claude Codeは、その運用実績データのファイルを実際に開いて中身を読み込み、報告書のドラフト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。顧客の取引履歴や商品プロファイルといった実際のファイルを読み込ませ、対話しながら集計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、運用報告書やコンプライアンス書類の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、証券会社での活用事例は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、どちらも証券会社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・集計・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成 |
| 証券会社での活用事例 | 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「この書類を集計して」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. 証券会社では、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。証券会社の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 適合性推奨理由書・モニタリングレポートのドラフト作成
- 月次/四半期の運用報告書ドラフト
- 相場フォローメール・LINEの下書き生成
- PB(プライベートバンキング)・M&A候補顧客のスコアリング抽出
- 約定報告書・売買報告書の整理
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、顧客との信頼関係づくりや、投資方針の合意形成のように、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。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・書類のドラフト作成 | 顧客との信頼関係づくり・投資方針の合意形成 |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 適合性の最終判断 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる商品提案・交渉ごと |
| 複数資料の突合・横断作業 | 相場急変時の裁量的な判断 |
| データに基づく傾向の把握 | 顧客の様子を見た対面でのフォロー |
| 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 |
| 適合性原則 | 顧客の知識・経験・財産状況・投資目的に照らして不適切な勧誘を禁じる原則 |
| 外国証券取扱 | 海外の株式・債券など外国証券を取り扱う業務区分 |
| 新NISA | 個人投資家の非課税投資枠を拡充した制度で、口座数の急増が続いている |
02 COMPLIANCE_REPORT 運用報告書・コンプライアンス書類が、Claude Codeでこう変わる 証券会社でもっとも時間が取られる書類仕事を、入力と出力で見ます
証券会社でもっとも時間が取られるのが、適合性原則やフィデューシャリー・デューティー(FD原則)の遵守記録と、月次の運用報告書です。支店長や営業統括の方は、この書類業務だけで1名あたり月40〜60時間を費やすケースも珍しくありません。
書類の精度が求められる一方、担当顧客数が増えるほど負担は膨らみます。専任のコンプライアンス担当を置けない中小の証券会社ほど、この負担が支店長や営業統括にのしかかりやすくなります。
適合性推奨理由書
顧客取引履歴と商品プロファイルを読み込ませると、適合性推奨理由書のドラフトが出てきます。
モニタリングレポート
取引記録を渡すと、モニタリング項目ごとに整理されたレポートのドラフトが出てきます。
月次運用報告書
運用実績データとベンチマークデータを渡すと、運用報告書のドラフトが出てきます。
相場フォローメール・LINE
当日の相場ニュースと保有銘柄リストを渡すと、顧客別のフォロー文面案が出てきます。
2-1. 適合性推奨理由書・モニタリングレポートのドラフト作成
顧客の取引履歴と商品プロファイルをClaude Codeに読み込ませると、適合性原則に沿った推奨理由書のドラフトが出てきます。ゼロから理由書の文面を考える必要がなくなります。
これまで支店長や営業統括が取引履歴を見ながら手作業で書いていた理由書のうち、下書きの部分だけを、AIが先に用意しておくイメージです。
もちろん、書かれた理由が実際の顧客の投資方針や財産状況と合っているかどうかの最終確認は、これまで通り支店長や有資格者が行います。
適合性推奨理由書は、その後のモニタリングや当局報告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。
| 確認項目 | 主に見られる内容 |
|---|---|
| 投資経験 | 株式・債券・投信・デリバティブなどの取引経験年数 |
| 財産状況 | 金融資産額・年収・借入状況 |
| 投資目的 | 資産形成・安定運用・投機など |
| リスク許容度 | 元本割れへの許容度、投資期間 |
2-2. 運用報告書とモニタリングの突合
運用実績データとベンチマークデータ(TOPIX・日経平均等)を渡すと、比較を反映した運用報告書のドラフトが出てきます。最終的な数値の確認と送付は、担当者が行います。
📚 用語解説
運用報告書：顧客の資産運用状況を、月次または四半期ごとに報告する書類です。運用実績とベンチマークとの比較が中心的な内容になります。
運用報告書の作り方には、個別銘柄ごとの明細を見せる「明細型」と、資産全体のパフォーマンスを俯瞰する「サマリー型」があります。富裕層向けにはサマリー型、詳細を求める顧客向けには明細型、という使い分け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
フィデューシャリー・デューティー(FD原則)：顧客本位の業務運営を求める原則です。手数料や自社都合を優先せず、顧客の利益を最優先に商品を提案・運用することが求められます。
モニタリングの段階では、運用報告書の数字とFD原則に照らした説明が矛盾していないかを確認する必要があります。取引履歴と報告書の突合をAIに任せておけば、担当者は矛盾点の確認に集中できます。
四半期ごとのレビュー面談でも、直近の運用報告書とモニタリング結果をまとめて振り返り資料として使えます。担当者は面談前の資料準備にかかる時間を減らせます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 適合性推奨理由書 | 顧客取引履歴・商品プロファイル | 適合性原則に沿った推奨理由書ドラフト |
| モニタリングレポート | 取引記録・保有商品一覧 | モニタリング項目別のレポートドラフト |
| 月次運用報告書 | 運用実績データ・ベンチマークデータ | 比較を反映した運用報告書ドラフト |
| 相場フォロー文面 | 相場ニュース・保有銘柄リスト | 顧客別のフォローメール/LINE案 |
| 約定報告書整理 | 約定データ | 整理済みの約定報告書・売買報告書 |
| 利益相反チェック | 取引履歴・商品ラインナップ | 利益相反の疑いがある取引の一覧 |
| 四半期レビュー資料 | 直近の運用報告書・モニタリング結果 | 面談前に使える振り返り資料のドラフト |
たとえば「この顧客の取引履歴と保有商品から、適合性推奨理由書を作って」と渡すと、原則に沿った理由書のドラフトが数分で出てきます。
続けて「このドラフトと今月の運用実績から、月次運用報告書を作って」と渡せば、ベンチマーク比較を反映した報告書のドラフトが出てきます。これを土台に、担当者が文面を調整します。
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、次の顧客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. 相場フォローと顧客別コミュニケーション
営業担当が1名で100〜200名の顧客を担当している証券会社も少なくありません。相場ニュースと保有銘柄リストを渡すと、顧客ごとの相場フォロー文面の案を作らせられます。最終的な送付判断は担当者が行います。
文面ごとに顧客の投資目的やリスク許容度を反映させておくと、画一的な一斉配信ではなく、顧客一人ひとりに合わせたフォローがしやすくなります。
Claude Codeが担うのは文面のドラフト作成までです。最終的な送付判断や、相場観の説明は、担当者が行います。
対面提案にかけられる時間が週10時間未満という支店長・営業統括の声もよく聞きます。書類業務の下書き作成を圧縮できれば、その分を顧客との対話に振り向けられます。
結果として、これまでは書類作成の負担を理由に後回しにしていた新規開拓や既存顧客への深耕にも、時間を割きやすくなります。書類業務の負担軽減は、営業機会そのものを広げる効果も持っています。
適合性推奨理由書や運用報告書のドラフト作成は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
03 CLIENT_MA 新規開拓・PB・事業承継M&A候補の抽出も、同じように変わる 顧客カード作成、PB/M&A候補の抽出、約定報告書の整理を具体的に見ます
運用報告書・コンプライアンス書類以外にも、証券会社には案件を通じて負担の大きい業務があります。新規開拓時の顧客カード作成、PB(プライベートバンキング)・M&A候補の抽出、約定報告書の整理などです。
いずれも「毎日・毎月・毎案件」発生する定型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. 新規顧客開拓・適合性確認
ヒアリングメモや面談記録を読み込ませ、投資経験・資産背景・投資目的を構造化した顧客カードのドラフトと、反社チェックの結果を作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
顧客カード：顧客の投資経験・資産背景・投資目的・リスク許容度などをまとめた、社内で共有する基礎資料です。適合性確認の土台になります。
反社チェックは形式的な照合作業に見えて、実は複数の名簿やデータベースを横断して確認する必要があり、手作業では見落としが起きやすい業務です。
| 工程 | AIが下書きする内容 |
|---|---|
| 顧客カード作成 | 投資経験・資産背景・投資目的の構造化 |
| 適合性チェック | 投資経験とリスク許容度の整合性確認 |
| 反社チェック | 複数名簿の横断照合結果の整理 |
| 商品提案資料 | 顧客プロファイルに応じた商品候補リスト |
商品提案資料についても、顧客プロファイルと市況データを組み合わせれば、複数商品を比較したドラフトを短時間で用意できます。最終的にどの商品を勧めるかの判断は、担当者が行います。
3-2. PB(プライベートバンキング)・事業承継M&A候補の抽出
顧客資産規模・取引履歴・家族構成のデータを渡すと、PB・M&A候補となりそうな顧客をAIスコアリングした一覧のドラフトが出てきます。最終的にどの顧客にアプローチするかの判断は、営業統括が行います。
📚 用語解説
事業承継M&A：経営者の高齢化や後継者不在を背景に、会社の株式や事業を第三者に譲渡・承継する取引です。証券会社のPB(プライベートバンキング)部門が仲介の一角を担うことがあります。
団塊世代経営者の引退ピークで事業承継の需要は急増していますが、候補リストやデューデリジェンス(デューデリ)書類の作成に1案件あたり200〜300時間かかることもあり、対応できる案件数が頭打ちになりがちです。
📚 用語解説
デューデリ(デューデリジェンス)：M&Aや事業承継の前に、対象企業の財務・法務・事業状況を詳しく調査することです。書類の量が多く、整理だけでも相応の時間がかかります。
候補企業の財務資料や登記情報を読み込ませておけば、デューデリ書類の一次整理をドラフトとして作らせられます。最終的な精査は、専門部署や外部の専門家と連携して行います。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 約定確認・売買報告書の整理
約定データを渡すと、整理済みの約定報告書・売買報告書のドラフトが出てきます。誤発注がないかのチェックも、過去のパターンと突き合わせる形で補助できます。
📚 用語解説
利益相反管理：証券会社の利益と顧客の利益が対立する可能性がある取引を洗い出し、適切に管理・開示する仕組みです。自己勘定取引や関連会社商品の推奨などが典型例です。
利益相反が疑われる取引や、相場操縦・インサイダー取引の疑いがある動きも、過去の取引パターンと照らして検知の補助に使えます。最終的な判断と当局報告は、コンプライアンス部門が行います。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 適合性推奨理由書・モニタリング | 月40〜60時間/人 | 月8〜12時間程度に圧縮できた例あり |
| 月次運用報告書作成 | 顧客あたり数十分〜数時間 | 1件あたり数分程度のドラフト作成に短縮できた例あり |
| 新規開拓の顧客カード作成 | 1件あたり1〜2時間 | 1件あたり数十分程度に圧縮できた例あり |
| PB/M&A候補抽出 | 勘ベースで数日 | 月次でAIスコア上位候補を自動抽出 |
| 事業承継M&Aのデューデリ整理 | 1案件200〜300時間 | 一次整理の時間を大幅に圧縮できた例あり |
| 約定報告書・売買報告書整理 | 日次で手作業 | データ突合を自動化し確認作業に集中 |
| 商品提案資料の作成 | 案件あたり2〜3時間 | 案件あたり30分程度に圧縮できた例あり |
3-4. 営業担当と支店長、それぞれの負担
営業担当には、顧客との面談や商品提案という、毎日の判断業務があります。相場フォローや運用報告書の下書きが先に用意されていれば、判断のスピードは変わります。
背景には証券外務員資格(一種/二種)の保有要件もあり、担当できる商品の範囲が資格によって変わります。見落とすと提案できない商品を勧めかねない、地味だが重要な確認項目です。
📚 用語解説
証券外務員資格：株式・債券・投信などの金融商品を勧誘・販売するために必要な資格です。一種と二種で取り扱える商品の範囲が異なります。
支店長・営業統括側は、モニタリングの集計に加えて、この外務員資格の更新管理も負担になりやすいです。繁忙期がコンプラ報告と人事評価の時期に重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 営業担当 | 担当顧客100〜200名で対面提案時間が確保できない | 運用報告書・相場フォロー文面の下書き作成 |
| 支店長/営業統括 | 適合性・モニタリング書類が月40〜60時間かかる | 顧客データを連携した推奨理由書・レポートのドラフト作成 |
| M&A/PB担当 | 候補リスト・デューデリ書類の作成に時間がかかる | 候補抽出とデューデリ一次整理のドラフト作成 |
| 経営者・会社役員 | 現場と本部、両方の負担が見えにくい | 業務全体の書類フローを俯瞰した導入判断 |
営業担当がClaude Codeを使う場面は、支店のパソコンの前とは限りません。外出中にスマートフォンで相場フォロー文面案を確認したり、移動中に翌日の面談準備を見直したりする使い方もできます。
支店に戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、対面提案時間の確保につながる場面も少なくありません。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。推奨・送付・当局報告に関する最終判断は、これまで通り支店長や有資格者が行います。
PB・事業承継M&A候補の抽出は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
04 MECHANISM なぜ、証券会社の書類仕事までAIがやり切れるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが書類仕事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書類仕事に向けている、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。
ここまで見てきた運用報告書やPB/M&A候補抽出の例も、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、顧客の取引履歴データや商品プロファイル、Excelの運用実績台帳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、新しい書類を作ったり、既存の書類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文書を作ったりしてくれる事務員のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「集計方法を教えてくれる」のではなく「実際に集計してくれる」——この一歩の差が、書類仕事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「この形式で運用報告書を作って」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。
モニタリングの集計や相場フォロー文面の作成のように、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業務では「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
顧客取引履歴・商品プロファイル・過去の運用報告書など、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。モニタリングの集計はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、取引履歴・商品ラインナップ・過去の推奨理由書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。
PB/M&A候補の抽出でも同じことが言えます。顧客資産規模・取引履歴・家族構成という、性質の異なる資料を横断して、候補のスコアリング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、送付・報告の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 証券会社での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 顧客データや運用実績を開いて、集計やドラフト作成ができる | 取引履歴から推奨理由書ドラフトを作成 |
| 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 | 毎月の運用報告書作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 取引履歴・商品プロファイル・報告書などをまとめて参照できる | モニタリング項目を横断して一括集計 |
| 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 | 推奨理由書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 証券会社が導入でつまずきやすいポイントと、現実的な対処 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を証券会社の現場に導入する際、多くの会社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. セキュリティと顧客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、どの顧客データを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証券会社でも無理なく運用できます。
顧客の取引履歴や資産背景など、機微な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。
セキュリティ規程が明文化されていない証券会社では、AI導入をきっかけに、既存のデータ取り扱いルールそのものを見直す会社も増えています。
| 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・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | コンプライアンス担当・情報システム担当 |
| 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、適合性推奨理由書やモニタリングレポートの作成など、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」と全社に一斉導入するよりも、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 | どの顧客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案件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 |
| 資格範囲の切り分け | AIの操作範囲と、証券外務員資格が必要な業務の線引き |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、適合性推奨理由書とモニタリングレポートと運用報告書を、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、営業担当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。「この運用報告書のフォーマットに整えて」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、FD原則の徹底で監督当局から指摘されるのではという懸念から、導入自体を見送ってしまうケースです。むしろAIはFD原則の遵守記録やモニタリングを強化する用途であり、当局報告の品質向上にも貢献します。
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 | 推奨理由書やレポート作成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| FD原則との整合性への懸念で導入を見送る | AIをモニタリング強化・当局報告品質向上の用途と位置づけて説明 |
| 営業担当がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回はコンプライアンス担当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 | 案件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・どの顧客で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。案件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。
推奨理由書や運用報告書は、後から監督当局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、そのまま簡易的なモニタリングログとして役立ちます。
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、適合性推奨理由書の作成やPB/M&A候補の抽出を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 証券会社向けセミナー当日、実際に何を話すのか 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 | 証券会社の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 適合性推奨理由書、運用報告書、相場フォロー文面の実演デモ |
| 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、参加証券会社の規模・業態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。証券会社の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
相場フォロー文面の作成では、相場ニュースと保有銘柄リストを読み込ませるところから、顧客別の文面案ができるまでを実際に動かします。
PB/M&A候補の抽出では、顧客資産規模と取引履歴を読み込ませて、スコアリング済みの候補リスト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 |
|---|---|
| 推奨理由書の作成はどこまで任せられるか | 文面のドラフトまでで、最終確認と提出は人が行う前提です |
| FD原則との整合性はどう考えればいいか | モニタリング強化・当局報告品質向上の用途として位置づける考え方を説明します |
| 顧客情報のセキュリティ面でどこまでデータを渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は支店長・営業統括・経営者・会社役員としていますが、運用報告書やモニタリング業務を担当する営業担当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、書類仕事を人に任せる想定がなく、経営者お一人で全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証券会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 証券会社向けセミナーの参加方法と、予約から当日までの流れ 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 |
| 推奨理由書・運用報告書・M&A候補抽出の変わり方 | 自社の顧客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. FD原則の徹底でAI活用は監督当局から指摘される懸念はありませんか。
A. AIはFD原則の遵守記録やモニタリングを強化する用途で使うため、むしろ当局報告の品質向上につながります。推奨理由書やモニタリングレポートの下書きを人が確認・修正する体制を保つことが前提です。セミナーでは、この位置づけについても具体的に説明しています。
Q. 顧客の取引履歴や資産情報をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内の顧客データをどこまで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集計・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社員が多い証券会社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。最初の数回はコンプライアンス担当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会社が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
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、証券会社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. 適合性推奨理由書の精度は、経験の浅い担当者でも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで理由書のドラフトで、顧客の投資方針との整合性の最終確認は支店長や有資格者が行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅い担当者の育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。ベテランによる確認そのものは残るため、育成の機会が失われるわけではありません。
Q. Claude Codeを使うと、営業担当の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、顧客との商品提案や投資方針の合意形成といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、対面提案に集中する時間を増やすための道具です。むしろ顧客と話す時間が増えたという声もあります。
Q. セミナーは経営者本人が参加しないといけませんか。
A. 経営者・会社役員向けを基本としていますが、支店長や営業統括、実務目線での営業担当の方が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。複数名での参加もご相談に応じます。
Q. 証券外務員資格を持たない社員でも、Claude Codeを操作できますか。
A. はい。Claude Codeは書類のドラフト作成や集計を補助するツールで、操作自体に証券外務員資格は必要ありません。ただし、顧客への商品提案や勧誘といった資格が必要な業務は、これまで通り有資格者が行う必要があります。ツールの操作と、資格が必要な業務範囲は分けて考えることが大切です。
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証券会社の書類仕事は、日々の運用報告書やモニタリングレポートといった月次業務から、新規開拓の適合性確認、PB・事業承継M&Aの候補抽出まで、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。自社の顧客データや運用実績を例に、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、AIBPO by AI鬼管理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。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は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
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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
