
資産運用業界が大きな転換期を迎えている中、生成AIの登場が業務のあり方を根本から変えようとしています。本記事では、生成AIが資産運用業務にもたらす変革と、その導入によって期待される効果について詳しく解説します。
AROUSAL Techの代表を務めている佐藤(@ai_satotaku)です。 引用元の記事では、生成AIを積極的に活用していこうという「攻め」と、リスクを考えながら対処していきましょうという「守り」という面白い表現をしています。非常に分かりやすい表現だと思いました。 経営や業務においてどんどん生成AIを活用していくのも大事ですし、しっかりをセキュリティーやプライバシーを考えて対策することも大事です。まさに攻めと守り、この両方が必要になります。 本記事は資産運用業務にフォーカスを当てたものになっていますが、みなさんが関わっている業務や企業からの視点で読むと参考になるかもしれません。 感想をX(旧Twitter)でポストしていただけると嬉しいです。メンションも大歓迎です! |
資産運用業界が直面する課題と生成AIの可能性

資産運用業界は現在、かつてない注目を集めています。政府が資産運用立国実現に向けたプランを打ち出し、業界各社には金融商品の品質管理やプロダクトガバナンスに関する原則の策定、運用対象の多様化、エンゲージメント活動の促進など、さまざまな取り組みが求められています。
しかし、これらの要求に応えるには多くの課題があります。業界は少数精鋭で実務をこなしつつ、新たな規制への対応やクライアント企業からの説明・開示要望に対応しなければなりません。適用される規制の幅が広がる中、現在のメンバーで全てをこなすことは困難になりつつあります。
このような状況下で、生成AIは業務効率化の強力なツールとして注目されています。
生成AIには、言語翻訳、情報提供、要約、クリエイティブ生成、対話など、さまざまな機能があり、これらを活用することで資産運用業務関連の各種レポート作成や分析作業を大幅に効率化できる可能性があります。
生成AIの導入により、担当者は定型的な作業から解放され、より高度な分析やリスク管理、パフォーマンス向上のための戦略立案に時間を割くことができるようになります。これは単なる業務効率化にとどまらず、資産運用業界全体の質的向上につながる可能性を秘めています。
生成AIが変革する資産運用の主要業務領域
生成AIは資産運用業務の様々な領域で活用が期待されています。主な業務領域とその活用例は以下の通りです。
- フロント業務
- 企業調査
- 運用報告・議決権
- トレーディング
- 法人投資家営業
- 投資信託営業
- 各種報告業務
- ミドル業務
- リスク管理
- 運用企画
- 商品企画
- ディスクロージャー
- バック・コーポレート業務
- オペレーション
- 計理・経理
- CSR/ESG推進
- コンプライアンス
- システム
- 経営企画
これらの業務領域において、生成AIは情報収集、分析、レポート作成、顧客対応など、幅広いタスクを支援することが可能です。例えば、運用フロント領域では、過去のレポートを学習させることで、最新情報を基に分析を行い、要約された定性情報と組み合わせてレポートを生成することができます。
生成AIがもたらす業務効率化と顧客サービスの向上
生成AIの導入は、単に業務の効率化だけでなく、顧客サービスの質的向上にも大きく貢献します。
例えば、投資信託の目論見書や運用報告書の作成において、生成AIを活用することで、より分かりやすく、視覚的に訴求力のある資料を作成することが可能になります。過去の販売用資料や外部・内部事例を生成AIに読み込ませることで、販売用資料に必要な図や写真、文言などを挿入したドラフトの作成が可能となります。これにより、これまで担当者の経験や感覚、スキルに頼っていた領域に、新たな視点での改善アイデアを取り入れることができます。
また、クライアントからの問い合わせや社内および当局への報告においても、生成AIは大きな力を発揮します。過去の問い合わせ内容や回答、報告書を学習させることで、効率的かつ自然な表現で回答や報告内容のドラフトを生成することができます。
さらに、ロボアドバイザーツールと連動させることで、フロント・ミドル・バックの業務や新人教育にかかる負荷を軽減させることも期待できます。チャットボットと組み合わせれば、クライアントが自身の都合の良いタイミングで気軽に問い合わせができるようになり、顧客の利便性向上にもつながります。
生成AI導入における課題とリスク管理
生成AIの導入には多くのメリットがある一方で、適切な導入と管理が不可欠です。導入にあたっては、「攻め」と「守り」のバランスを保つことが重要です。
「攻め」の観点では、導入基準を設定し、積極的に人的リソースの代替手段として各種ユースケースを策定することが求められます。
一方、「守り」の観点では、利用者・管理者・顧客のそれぞれの立場において、法令遵守、社会的・技術的・倫理的事業リスクに対処する必要があります。特に注意すべき点として、生成AIが出力する情報の正確性と信頼性の確保があります。
AIが生成した内容を無批判に受け入れるのではなく、人間による適切なチェックと修正のプロセスを設けることが重要です。
また、個人情報保護やデータセキュリティの観点からも、生成AIの利用には慎重なアプローチが必要です。特に金融業界では、顧客の機密情報を扱うことが多いため、情報漏洩のリスクを最小限に抑える対策が不可欠です。
さらに、生成AIの導入に伴う従業員のスキルアップや再教育も重要な課題です。AIツールを効果的に活用するためには、従業員のデジタルリテラシーを向上させ、新しいテクノロジーに対する理解と適応力を養う必要があります。
資産運用業界の未来 生成AIを活用したデジタルトランスフォーメーション
生成AIの導入は、資産運用業界のデジタルトランスフォーメーションにおける重要な一歩です。しかし、真の変革を実現するためには、生成AI導入による一時的な効率化に満足せず、継続的な改善と革新を追求する必要があります。
デジタルトランスフォーメーションは中長期的な視点から、全体最適の観点で検討する必要があります。生成AIだけでなく、他の新たなデジタルテクノロジーを採用したり、既存のテクノロジーと組み合わせたりすることで相乗効果を図っていくことが重要です。
また、技術の導入だけでなく、組織文化の変革も不可欠です。継続的に改革が進めやすい社内風土をつくるためには、社内・部内の人材のチェンジマネジメントに対する柔軟なマインドセットやデジタルリテラシーの醸成が必要です。
資産運用業界の未来は、人間の専門知識とAIの能力を最適に組み合わせることで切り開かれていくでしょう。AIが定型的な業務を効率化する一方で、人間はより創造的で戦略的な業務に注力することができます。この相乗効果により、業界全体のパフォーマンスと顧客満足度の向上が期待されます。
まとめ
生成AIは資産運用業界に革命的な変化をもたらす可能性を秘めています。業務効率化、顧客サービスの向上、リスク管理の強化など、多岐にわたる領域で大きな貢献が期待されます。
しかし、その導入には慎重なアプローチと継続的な改善が不可欠です。資産運用業界が真の意味でのデジタルトランスフォーメーションを実現するためには、技術導入だけでなく、組織文化の変革も含めた総合的なアプローチが求められます。