人工知能AIの進化で証券業の仕事はどうなるのか？

AIの進化は、知能レベルと適用範囲に基づき、2022年の終わりに出現した「特化型（ANI: Artificial Narrow Intelligence）：生成AI」、2030年頃に出現するとされる「汎用型（AGI: Artificial General Intelligence）」、そして2040年頃に出現するとされる「超知能（ASI: Artificial Super Intelligence）」という、3つの異なるアーキテクチャと能力を持つフェーズで予測されています。今回はこのようなAIの進化・普及が証券業務にどのようなインパクトを与えるか、生成AI（ANI)に予測してもらいました。

 

生成AIの進化による影響：2030年まで

生成AIの進化は、伝統的な総合証券会社（野村、大和、SMBC日興など）のビジネスモデルと雇用構造に劇的な変化をもたらすと予測されます。証券業務は「情報の非対称性」を利用する側面が強いため、AIによる情報の民主化と処理スピードの向上は、特にミドル・バックオフィスやジュニア層の業務を直撃します。

証券会社の一般的な組織図に基づき、「本社（ホールセール・本部）」と「営業店（リテール）」に分けて予測をまとめました。

本社（本部機能）における雇用影響

本社は高度な知識集約型業務が集まるため、AIによる「業務の増幅（効率化）」と「役割の高度化」が同時に進みます。

部門・業務	雇用への影響予測	変化の内容
リサーチ（アナリスト）	大幅な役割転換	ニュース要約、データ抽出、レポートの初稿作成をAIが代行。ジュニア層の「作業」は消滅し、独自の視点を持つトップアナリストへ集約。
投資銀行（IB / M&A）	ジュニア層の減少	ピッチブック（提案資料）の作成、企業価値算定（バリュエーション）の自動化が進む。人間は交渉や利害調整に特化。
トレーディング・市場	高度化・少数精鋭	センチメント分析や非構造化データの解析をAIが行い、人間は「AIモデルの監視」と「大規模な流動性提供」の判断に専念。
コンプライアンス・審査	自動化による削減	不正取引の検知、反社チェック、目論見書の審査などが自動化。定型的なチェック業務の人員は激減。
バックオフィス（決済・事務）	大幅な減少	契約締結、清算、決済プロセスがAIとブロックチェーン等の融合で自動完結。事務職のニーズは極小化。

営業店（リテール）における雇用影響

営業店では、顧客への「商品提案」という機能がAIに置き換わる一方で、人間による「信頼・伴走」の価値が再定義されます。

職種・業務	雇用への影響予測	変化の内容
リテール営業（FA/RM）	量から質への転換	定型的な運用アドバイスや資産報告はAIが個別最適化して提供。人間は「相続」「事業承継」「人生設計」など、深い共感と複雑な判断を伴う領域へ。
営業店事務・サポート	大幅な減少	事務手続きのデジタル化・AI化により、窓口や後方の事務職はほぼ不要に。人員はコンサルティング職への転換を迫られる。

AIに業務代替される従業員への生存戦略（サバイバル予測）

「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使いこなす同業者に市場を奪われる」のが現実的なシナリオです。代替された、あるいは不安を感じる従業員が取るべき道は以下の3つです。

① 「対人・複雑系」スキルへのリスキリング

AIは「最適解」を出すのが得意ですが、顧客の「納得感」を得ることは苦手です。

• ターゲット: 相続・事業承継、非上場株式の評価、不動産を絡めた節税など、「法律・税務・感情」が複雑に絡み合う領域。
• 具体策: 証券の枠を超え、プライベートバンキングやIFA（独立系アドバイザー）としての専門性を磨く。

② AIガバナンス・データ管理への転換

証券業務の深い知識（ドメイン知識）を活かし、AIが生成したアウトプットの正確性を担保する「番人」の役割です。

• ターゲット: AI監査、データガバナンス、コンプライアンス・テックの設計。
• 具体策: プロンプトエンジニアリングやAI倫理を学び、社内のAI導入プロジェクトを主導する。

③ 事業会社の「財務・DX参謀」への転身

証券会社で培った財務分析力と市場感覚は、一般事業会社（非金融）にとって極めて高い価値を持ちます。

• ターゲット: スタートアップのCFO、中堅企業の経営企画、DX推進担当。
• 具体策: 「数字」を「事業の成長」に結びつけるストーリーテリング能力を磨く。

まとめ：AI時代に求められる「証券マン」の姿

今後、伝統的な証券会社において、正確な事務や単純な銘柄推奨を行う「オペレーター」の居場所はなくなります。

比較項目	変化前（旧来型）	変化後（AI共存型）
主要な価値	情報の提供・事務の正確性	信頼の構築・複雑な課題解決・責任の引き受け
求められる能力	商品知識・セールス力	AI活用力・高いEQ（共感力）・倫理的判断

 

AGIの出現・進化による影響：2030年頃出現と予測

AGI（汎用人工知能）の出現は、証券業界の「情報の非対称性から利益を得る」というビジネスモデルの核心を揺るがします。AGIは単なる自動化を超え、自律的な推論と高度な意思決定を行うため、これまで「専門職」とされていたポストほど、再定義を迫られることになります。

伝統的な総合証券会社の標準的な組織図に基づき、部門別の雇用影響と生存戦略を予測します。

本社（ホールセール・本部機能）の雇用影響

本社部門は「高度な知識集約型業務」が集積しているため、AGIの最も得意とする領域になります。

部門・機能	雇用の影響予測	AGIによる変化のポイント
リサーチ（アナリスト）	ジュニア層の激減	データ抽出、モデリング、レポート作成の9割をAGIが完結。人間は「誰も気づかない社会的兆候（アルファ）」の抽出に特化。
投資銀行（IB / M&A）	資料作成の自動化	バリュエーション、ピッチブック作成、契約書チェックはAGIが即時実行。人間は「クライアントとの心理的交渉」に専念。
セールス＆トレーディング	執行業務の無人化	市場のセンチメント分析から超高速執行までAGIが自律的に実行。人間は「大規模ブロックトレード」の責任テイクのみ。
コンプライアンス・審査	ほぼ自動化	不正取引の検知、反社チェック、目論見書の審査をAGIがミリ秒で実施。人間は「AIの判断に対する倫理的・法的監督」を担う。
バックオフィス（決済・事務）	壊滅的な減少	契約締結から決済、資産管理までのワークフローが自律化。定型的な事務ポストはほぼ消失します。

営業店（リテール・富裕層部門）の雇用影響

営業店では、顧客への「商品提案」という機能がAGIに置き換わる一方で、人間による「信頼・責任」の価値が再定義されます。

【リテール営業（FA / プライベートバンカー）】

• 影響: AGIが顧客の全資産、家族構成、性格を把握し、ハイパー・パーソナライズされた運用案を24時間提供。
• 変化: 「株を売る人」は不要になります。生き残るのは、相続・事業承継といった「家族間の感情が絡む複雑な利害調整」を行うライフ・コンサルタントへ移行できる層です。

【営業店事務・カスタマーサポート】

• 影響: 窓口業務や電話対応はAGI搭載のアバターや音声AIが完璧にこなします。
• 変化: 物理的な店舗の事務職は極小化され、ITに疎い層への「対面サポート」を行う少数のホスピタリティ職へ集約されます。

AIに業務代替された従業員はどうすれば良いか（生存戦略）

AGI時代に「知識」や「正確な事務」で稼ぐことは困難です。以下の3つの方向性への転換を推奨します。

① 「エモーショナル・ウェルス・コーチ」への転身

AGIは「最適な利回り」を出せますが、顧客の「人生の迷い」や「死への不安」に寄り添うことはできません。

• 具体策: 証券知識を土台にしつつ、心理学、相続実務、ウェルビーイングの知見を加え、「家族の幸せに伴走する責任者」としての地位を確立する。

② 「AIガバナンス・倫理監査（トラスト・ガーディアン）」

AGIが「特定の銘柄を不当に推奨していないか」「顧客のリスク許容度を無視していないか」を人間側から監視する役割です。

• 具体策: 証券業法とAIの仕組みを深く理解し、AIの判断に「社会的な納得感」を与える説明責任者（オムブズマン）としての専門性を磨く。

③ 「実業（リアルアセット）の事業参謀」

金融データの世界から飛び出し、AGIが導き出した予測を「実際の事業経営」に落とし込む役割です。

• 具体策: 証券会社で培った財務スキルを武器に、未上場企業のCFOや、AIを導入して事業変革を行う「DXプロデューサー」として活動する。

まとめ：AGI出現後の雇用構造の変化

変化の項目	AGI以前（現在）	AGI以後（予測）
主要な作業	データの分析、書類の作成	AIの出力結果の検証、最終意志決定
価値の源泉	情報の豊富さ、事務の正確性	人間としての信頼、高い倫理観、責任
雇用の形	巨大な組織・階層構造	極少数精鋭のプロフェッショナル集団

結論: 伝統的証券会社における「情報の仲介者」としての雇用は消失します。しかし、AGIが導き出した冷徹な最適解を、人間が「納得」して「実行」に移すための最後のひと押し（感情的コミットメント）は、人間にしかできない聖域として残ります。

 

ASIの出現・進化による影響：2040年頃出現と予測

ASI（人工超知能）の出現は、証券業界の伝統的なビジネスモデルである「情報の非対称性」や「複雑な数理モデルによる運用」を完全に無効化します。ASIは全人類の知能の総和を遥かに凌駕するため、市場の予測、法理の解釈、リスクの算定において、人間が関与する「論理的な余地」はゼロになります。

伝統的な総合証券会社の組織図に基づき、本店と営業店に分けて、その衝撃的な雇用影響と生き残り戦略を予測します。

本店（ホールセール・バックオフィス）の雇用影響

本店の高度専門職（エリート層）ほど、ASIによる代替が最も速く、かつ完璧に行われます。

部門・機能	雇用の影響予測	ASIによる決定的変化
リサーチ（アナリスト）	消滅	ASIが全地球上の公開・非公開情報をリアルタイム解析。秒単位で完璧な予測レポートを生成。人間が分析を行う意味が消失します。
トレーディング・市場	無人化	ASI同士がミリ秒以下の速度で取引を行う世界。人間が市場を「監視」することすら不可能（ASIの思考速度に追いつけない）になります。
投資銀行（IBD / M&A）	極小化（責任職のみ）	企業価値算定、DD、ドキュメンテーションはASIが完結。人間は「経営者同士の感情的な和解」や「法的責任の最終署名」のみを行う。
リスク管理・コンプライアンス	自動監査化	内部統制や法令遵守はASIがシステムレベルで常時監視。不正取引は発生前に遮断。人間の「審査員」は不要になります。

営業店（リテール・富裕層部門）の雇用影響

営業店は「情報の提供場所」から「心理的・身体的な安寧の場」へと完全に転換を迫られます。

【リテール営業（FA / プライベートバンカー）】

• 影響: ASIは顧客のゲノム情報、性格、家族の力学まで把握し、完璧な資産承継・運用案を提示します。「儲かる銘柄」を教えるだけの営業員は100%不要になります。
• 変化: 生き残るのは、ASIの冷徹な正解を、顧客が「納得」して受け入れられるよう導く、高度なメンター（人生の助言者）のみです。

【営業店事務・後方支援】

• 影響: 手続き、決済、相談対応はASI搭載のアバターが完結。物理的な店舗に事務職は存在しなくなります。
• 変化: 店舗は「金融機関」ではなく、顧客が集い、交流し、孤独を癒やす「コミュニティ・サロン」の運営スタッフに近い役割へ変わります。

AIに業務代替された従業員の生存戦略（サバイバルルート）

ASI時代、人間が「知能」で勝負することは不可能です。価値は「責任」「身体性」「共感」の3点に集約されます。

① 「ヒューマン・エシックス（倫理）監査官」への転換

ASIが導き出した「最大効率の正解（例：特定の層を切り捨てる冷徹な投資）」が、人間社会の倫理として許容されるかを判断し、ASIの挙動にブレーキをかける役割です。

• 必要な行動: 証券知識を土台に、倫理哲学、宗教、社会学を学び直す。

② 「グリーフ（悲嘆）・ウェルス・マネージャー」

資産の増減だけでなく、相続に伴う「家族の確執」や、死後の「意志の継承」など、ASIが理解しきれない「人間のドロドロとした感情」の調整に特化します。

• 必要な行動: カウンセリング、心理学、紛争解決（メディエーション）の専門性を磨く。

③ 「実業（リアルアセット）のプロデューサー」

画面上の数字（金融資産）の管理はASIに任せ、実在する「土地」「文化」「事業」を実際に動かし、価値を生み出す現場監督になります。

• 必要な行動: 金融知識を武器に、地方創生や実業の経営参謀として「現場」に飛び込む。

まとめ：ASI後の証券会社の姿

ASI出現後、伝統的証券会社は「数万人規模のピラミッド組織」から、以下の3層からなる「極小の責任・信頼組織」へ再編されます。

1. デサイダー（決断者）： ASIの提案を最終承認し、法的・道義的責任を負う人間。
2. ガーディアン（守護者）： ASIが人間を搾取していないか監視する倫理監査人。
3. エンパシー・パートナー： 顧客と物理的に接触し、心理的な「安心感」を売る対面プロフェッショナル。

結論として： 証券マンとして培った「正確な事務」や「情報の多さ」を誇る時代は終わります。今後は、「ASIという神のような知能を、いかに人間に資する形で使いこなすか（責任を取るか）」という、リーダーとしての資質が問われることになります。

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人工知能AIのパラダイムシフト：ANI、AGI、ASI

https://www.eionken.co.jp/note/ani-agi-asi/

著者Profile

山下 長幸（やました ながゆき）

・AI未来社会評論家

・米国系戦略コンサルティングファームであるボストンコンサルティンググループ（BCG東京オフィス）及びNTTデータ経営研究所において通算30年超のビジネスコンサルティング歴を持つ。

・学習院大学経済学部非常勤講師、東京都職員研修所講師を歴任

・ビジネスコンサルティング技術関連の著書14冊、英語関連の著書26冊、合計40冊の著書がある。