お悩み
市場・銘柄リサーチの収集と要約に時間がかかり、提案の準備が後回しになる
AI社員なら
AI社員が市場情報や開示資料を要約し、担当者が確認できる形で提示。調べる時間を提案を考える時間に振り向けられます。
証券向けAI社員
リサーチも提案資料も適合性の確認も、担当者の経験と手作業に依存している。
市場情報を集めて要約し、顧客ごとに提案資料を作り直し、コンプラ確認の前に何度も読み返す。専門性の高い事務が、本来の対話と提案の時間を奪い続けています。
証券 AI社員がリサーチ要約、提案資料づくり、顧客カルテ管理、コンプラチェックを横断支援。調査・転記・照合といった事務をAIが巻き取り、人は判断と顧客対応に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
証券の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
顧客ごとの提案資料を毎回作り直しており、フォーマットも担当者ごとにばらつく
AI社員なら
AI社員が顧客カルテをもとに提案資料のドラフトを作成。担当者は内容の確定と微調整に集中できます。
お悩み
適合性の確認やコンプラチェックを目視で繰り返し、確認漏れの不安が残る
AI社員なら
AI社員が確認項目を一覧化し、規程や条件との突き合わせを補助。人は最終判断に集中でき、確認の抜けを抑えられます。
お悩み
問合せ対応やオペレーション照合などのバック業務が担当者を圧迫している
AI社員なら
AI社員が定型的な問合せの下書きやデータ照合を担い、バックの負荷を分散します。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
証券の業務課題
リサーチ収集・要約が属人化する
市場情報や開示資料を担当者が個別に集めて読み込み、要約までを手作業で回しています。
情報整理に時間が取られ、提案の検討や顧客との対話に充てる時間が削られます。
毎日数時間
提案資料が毎回作り直し
顧客ごとに資料を一から組み直すため、作成負荷が高く品質もばらつきがちです。
準備に時間がかかり、提案のスピードと均質さの両立が難しくなります。
案件ごと
適合性・コンプラ確認の目視負荷
適合性の確認やコンプラチェックを目視で繰り返し、確認に神経を使い続けています。
確認漏れへの不安が残り、チェック工数も積み重なります。
多重チェック
導入効果（例）
市場・銘柄リサーチの要約
対象：リサーチ / 営業担当
導入前
市場情報や開示資料を自分で集めて読み込み、要点を整理するのに時間がかかっていました。
導入後
AI社員が情報を集約して要約案を提示し、担当者は要点の確認と肉付けから始められます。
情報整理の手数を減らし、人は提案の検討と対話に時間を使えるようにします。
顧客カルテをもとにした提案資料ドラフト
対象：営業担当
導入前
顧客ごとに提案資料を一から作り直し、フォーマットも担当者によってばらついていました。
導入後
AI社員がカルテと方針をもとに提案資料のドラフトを作成し、担当者は確定だけで進められます。
資料作成の負荷を圧縮し、提案のスピードと均質さを両立させます。
適合性確認とコンプラチェックの補助
対象：コンプライアンス / 営業管理
導入前
適合性の確認やコンプラチェックを目視で繰り返し、確認漏れに神経を使っていました。
導入後
AI社員が確認項目を一覧化し、規程・条件との突き合わせを補助。人は最終判断に集中できます。
確認の抜けを抑え、チェックにかかる工数を軽減します。
AI社員の活用シーン
リサーチ要約
市場・銘柄の情報や開示資料を集約し、要点をまとめた要約案を作成します。
提案資料生成
顧客カルテと方針をもとに、提案資料のドラフトを作成します。
顧客カルテ管理
面談履歴や属性情報を整理し、最新の状態で参照できるよう支援します。
適合性確認支援
確認項目を一覧化し、条件との突き合わせを補助します。
コンプラチェック
規程やルールに照らして確認すべき箇所を洗い出します。
問合せ一次対応
定型的な問合せに対する回答の下書きを用意します。
オペレーション照合
取引・処理データの差異を洗い出し、確認すべき箇所だけを報告します。
目論見書・規程要約
目論見書や社内規程の要点を整理し、参照しやすい形にまとめます。
営業日報整理
面談メモや活動記録を整え、報告に使える形にまとめます。
証券での導入効果
証券 AI社員は、現場の営業や審査のやり方は変えずに、リサーチ・資料作成・確認といった事務を引き受けます。属人化した事務を仕組みに置き換え、提案のスピードと確認の精度を両立できるのが特徴です。数値は導入事例をもとにした概数です。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
オペレーション照合
1件ずつ→全件照合
取引・処理データを全件照合し、差異が出た箇所だけを報告します。
提案資料づくり
確定だけに集約
カルテをもとにドラフトをAI社員が作り、人は確定と微調整に集中できます。
導入事例
証券・金融サービス A社リテール営業・運用提案部門 / 複数拠点
リサーチと提案資料づくりが担当者ごとに属人化していた事務をAI社員へ移管。市場情報の要約からカルテをもとにした提案資料ドラフトまでをAIが担い、適合性・コンプラの確認も項目を一覧化して確認漏れを抑える運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- リサーチ事務
- 個別に収集・要約要約案で確認
- 提案資料
- 毎回作り直しドラフトを確定
- 適合性・コンプラ確認
- 目視で繰り返し項目一覧で補助
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
リサーチ・資料作成・確認・バックのどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
要約の項目、提案資料フォーマット、確認すべきコンプラ条件をAI社員向けに整備します。
成果物：要約項目、出力テンプレ、確認ルール
連携・検証
2〜4日
顧客管理や社内システム、既存フォーマットと接続し、実データで要約・確認の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
営業や審査のやり方を変えるのは難しいです
現場の進め方は変えません。証券 AI社員はリサーチ・資料作成・確認といった事務を巻き取る設計から始めるため、営業や審査の手順そのものを変える必要はありません。
コンプライアンスや確認の精度は問題ありませんか
確認項目や出力ルールを先に設計し、AI社員は確認の補助に徹します。最終判断は人が行う前提で、確認に耐える形で導入します。
既存の顧客管理や社内システムと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存のフォーマットに合わせて連携を設計します。
セキュリティや情報管理は問題ありませんか
アクセス権限や出力ルールを先に設計し、機密情報の扱いとログ管理まで含めて運用します。最初から全自動で流すのではなく、確認に耐える形で導入します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
