ファンドマネージャーの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

57% AI浸透度(AI代替率)

ファンドマネージャーの仕事は、企業決算書の行間を読み、市場データから非効率な投資機会を掘り起こすことです。AIは四季報や決算資料の一次分析を秒単位で完結させ、過去の相関係数まで瞬時に提示します。一方、企業訪問で経営者の目の色から経営危機の兆候を察知し、投資判断に反映させるのは人間にしかできません。

ファンドマネージャーの要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 57%
AIが関与するタスク 7件 / 20件
人間中心のタスク 13件
AIに代替困難な要素 対面対応
AI実装済み領域 57%
求められるスキル 傾聴力・読解力・資金管理

ファンドマネージャーとは

投資信託会社、投資顧問会社、機関投資家等の資金運用機関において資金(ファンド)の運用を担当する。

この職種のAI浸透度は57%。 20件の業務のうち7件でAIが活用され、13件は人間が中心です。 対面対応などAIには代替できない要素も多く、 AIとの共存が鍵の職種です。

なるには

この仕事に就くために、特に学歴や資格は必要とされないが、実態としては、大学等の経済学部や商学部卒業者が多く、理系の学生の採用もある。 ファンドマネージャー職に就きたい場合、基本的には運用会社として独立している投資信託会社や投資顧問会社、信託銀行、保険会社などが就職先となるが、運用会社が最初からファンドマネージャーとして新卒募集する例は多くはなく、アナリストのアシスタントとしてキャリアをスタートし、アナリストを経てファンドマネージャーに移行するのが一般的とされる。特に、外資系運用会社では新卒の採用はほとんどなく、日系運用会社で実績を出している者を中途採用するのが一般的とされる。 既存のファンドを参考にしながらファンドを自分で設計し、概ね独力で運用できるレベルになるには2年程度かかると言われ、このレベルはジュニアファンドマネージャーと呼ばれる。これに対して、自分固有のファンドを持ち、顧客への説明・勧誘まで全責任をもって行動するレベルになるとシニアファンドマネージャーと呼ばれる。シニアレベルになるには10年以上の経験が必要とされ、30代半ばから40代がファンドマネージャーの中核的な年齢層と言える。基本的に他社に移っても同じように仕事ができる専門職種であることから、潜在的な転職需要の多い職業である。転職はジュニアクラスが多く、転職の動機としては、より高い報酬や権限を求めてのケースや、運用会社の投資方針や投資スタイルの違いによるケースもある。 関連資格として、民間の「日本証券アナリスト協会認定アナリスト(CMA)」があり、ファンドマネージャーはほぼ全員が有している。事実上必須の資格となっており、就職後、若手社員のうちに取得することが望ましいとされている。 投資のセンスがまず求められるが、調査・分析能力、アナリストの分析を的確に理解する能力、投資先企業や得意先とのコミュニケーション能力、計画策定能力、顧客への説明能力も欠くことはできない。加えて、チームで業務に当たるのが基本であることから、協調性と統率力が求められる。海外の情勢もフォローするため語学力も必須である。さらに、大きな資金を動かすことからメンタル面での強靭さが必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 資金調達の金額・調達先・タイミングについて顧客に助言する・企業の施設を調査し、投資対象としての評価を行うを極める — AIでは代替できない領域
  • 金融・産業・企業動向を各種情報源から分析し監視するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • 傾聴力・読解力の重要性が今後さらに高まる

AIはどこまで浸透しているか

ファンドマネージャーの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 57% 人間 43%

業務の57%でAIが活用されていますが、残り43%は人間ならではの対応が求められています。

業務ごとのAI浸透度

ファンドマネージャーの業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。

7
AIが担う業務
13
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

97% 金融・産業・企業動向を各種情報源から分析し監視する
AI主導
96% 財務情報を分析して事業・業界・経済の見通しを予測し、投資判断に活用する
AI主導
91% 経済動向、個別企業、業界全体に関する口頭または書面の報告を行う
AI主導
90% 経営困難な企業の財務・業績を分析し、改善策を提案する
AI主導
86% 取引や契約の執行に必要な全資料を準備する
AI主導
86% 財務モデルを用いて財務課題の解決策を策定し、取引の資本的影響を評価する
AI+人間
79% 顧客向けにプランの詳細を説明するプレゼンテーション資料を作成する。
AI主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

資金調達の金額・調達先・タイミングについて顧客に助言する
企業の施設を調査し、投資対象としての評価を行う
弁護士・会計士・広報専門家など他の専門職とプロジェクトで協働する
投資銀行担当者と協力し、新規法人顧客を開拓する
グリーン建設やグリーン改修プロジェクトへの投資に関する財務分析を行う
クライアントと協議し、債務の再編・借り換え・新規調達を行う
証券の引受価格と公募価格を決定する
顧客との関係を構築・維持する
顧客の資金ニーズと市場環境を評価し金融パッケージを設計する
有価証券の評価・価格算定を行う
会社の方針に基づき企業向け投資商品を購入する
社会的責任投資信託やグリーンETFなどの環境金融商品を専門に扱う
後輩チームメンバーの監督・訓練・指導を行う
AIの使われ方: AI直接指示 やり取り改善 フィードバック 学習 検証
この分析の見方

各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。

※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。

AIが担う業務
情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
人間が担っている業務
AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。

カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:

AI直接指示(赤系)
AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
やり取り改善(青系)
人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
フィードバック(紫系)
AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
学習(緑系)
AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
検証(黄系)
AIの出力を人間が確認・検証する利用。

なぜAIが入り込めないのか

🧑 AIの浸透を阻む「人間の強み」

43%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。

AIにできない 対面対応

高い対面でのやりとりが求められる仕事

この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 傾聴力、説明力

具体的な業務: 「ファンドごとに運用報告書やレポートを作成・送付する等により、投資家(顧客)に運用状況を説明する。」

AIは補助まで 責任判断

高い責任を伴う判断が求められる

この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、ミスの影響度、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 合理的な意思決定

具体的な業務: 「企業のALM(資産と負債の総合管理)をサポートする。」

AIは補助まで 暗黙知

実務経験を通じて身につく知識が活きる

この仕事の原動力: 達成感、自律性

AIが追いつきつつある領域

ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。

変化の兆し 曖昧な判断

正解のない状況での判断力が特に求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

具体的な業務: 「社内のさまざまなレベルでミーティングに出席し、社としての投資方針を把握する。」「社としての投資方針に基づいて、ファンドの運用方針を策定する。」

変化の兆し 創造性

創造性やオリジナリティが求められる

求められる力: 独創性

この仕事の原動力: 達成感、自律性

具体的な業務: 「企業訪問をして、企業から実態情報を得るとともに、企業に対して提案やアドバイスを行うなど双方向のコミュニケーションを行う。」

変化の兆し 関連資格・学歴

高い学歴が求められる傾向がある

業界で変わるAIの影響

同じファンドマネージャーでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

金融・保険業
AI化 57% 潜在 +28%
すでにAI化 AI活用で伸びる 組織のAI導入で恩恵 人間のみ
この分析の見方
すでにAI化
AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
AI活用で伸びる
AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
組織のAI導入で恩恵
会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
人間のみ
身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づくファンドマネージャーの給与水準です。

業界で変わる年収

同じファンドマネージャーでも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業,保険業 944万円
鉱業,採石業,砂利採取業 750万円
学術研究,専門・技術サービス業 668万円
電気・ガス・熱供給・水道業 662万円
製造業 651万円
建設業 625万円
教育,学習支援業 615万円
卸売業,小売業 605万円

出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)

この職種に向いている人

ホランドの職業興味理論(RIASEC)に基づく適性タイプです。

I 研究的
4.1
E 企業的
3.8
S 社会的
3.6
R 現実的
3.5
C 慣習的
3.0
A 芸術的
2.4

物事の仕組みを調べ、データを分析するのが好きなタイプが向いています。

求められるスキルと知識

ファンドマネージャーに求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。

スキル

1
傾聴力 4.8
2
読解力 4.6
3
資金管理 4.6
4
継続的観察と評価 4.5
5
新しい情報の応用力 4.5

知識

1
経済学・会計学 3.2
2
事務処理 2.8
3
ビジネスと経営 2.4
4
顧客サービス・対人サービス 2.3
5
販売・マーケティング 2.0

働く環境と雇用形態

働く環境

空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 89%
電子メール ほぼ毎日 71%
座り作業 ほぼ常に 69%
他者とのかかわり ほぼ毎日 66%
電話での会話 ほぼ毎日 51%
厳密さ、正確さ きわめて重要である 51%
規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 51%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 46%

雇用形態

正規の職員、従業員
74.3%
経営層(役員等)
20.0%
自営、フリーランス
14.3%
パートタイマー
2.9%
派遣社員
2.9%
契約社員、期間従業員
2.9%

必要な学歴・資格

AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。

関連資格

  • 日本証券アナリスト協会認定アナリスト(CMA)

近い職種のAI浸透度

ファンドマネージャーとキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。

ファンドマネージャーの将来性とAIの影響

「ファンドマネージャーはAIに代替されるのか?」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。

AI代替率: 57%

業務の半数以上がAI化の可能性がありますが、資金調達の金額・調達先・タイミングについて顧客に助言するや企業の施設を調査し、投資対象としての評価を行うなど人間が担い続ける業務も残ります。AIを使いこなす側に回れるかが将来性の分かれ目です。

AIが変える業務

金融・産業・企業動向を各種情報源から分析し監視する、財務情報を分析して事業・業界・経済の見通しを予測し、投資判断に活用する、経済動向、個別企業、業界全体に関する口頭または書面の報告を行うなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。

AI時代に求められるスキル

傾聴力・読解力・資金管理といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。

よくある質問

ファンドマネージャーはAIでなくなりますか?

ファンドマネージャーのAI代替率は57%と高めですが、すべての業務がなくなるわけではありません。対面対応など人間にしかできない要素があり、AIを活用しながら働く形へ変化していく可能性が高いです。

ファンドマネージャーはAIに代替される?

ファンドマネージャーはAIに代替されるのか。いいえ、むしろ逆です。四季報分析・決算比較などのデータ処理でAIに効率で勝つことは不可能ですが、経営者との対話・業界動向の非定量情報・投資リスクの判断は人間の領域です。AIは判断の質を上げるアシスタントになります。

ファンドマネージャーでAIはどう活用される?

業種により異なりますが、AI総合活用度は85%です。すでにAI化されている部分が57%、AI活用で伸ばせる部分が18%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が10%です。

ファンドマネージャーの将来性は?

ファンドマネージャーの将来性は。むしろ上昇します。AIが日常業務を担うことで、経営者の資質を見抜く力、業界の構造的変化を読む洞察、顧客ニーズから投資テーマを逆算する思考力といった、代替不可能な力が差別化要因になるからです。

AI時代にファンドマネージャーに必要なスキルは?

AI時代にファンドマネージャーに必要なスキルは。データ分析技術の基礎理解(AIの出力が妥当かを判定するため)、業界リサーチ能力、そして顧客や企業経営陣との信頼構築スキルです。単なるデータ職人ではなく、戦略顧問に自らをシフトさせることが必須です。

ファンドマネージャーで生成AIをどう活用できる?

ファンドマネージャーでは7件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は金融・産業・企業動向を各種情報源から分析し監視する、財務情報を分析して事業・業界・経済の見通しを予測し、投資判断に活用する、経済動向、個別企業、業界全体に関する口頭または書面の報告を行うなどです。

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最終更新: 2026/03/24

AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値(CC-BY)に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細

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