証券アナリストの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
金融動向の自動監視、企業財務の定型分析、業績予測レポート自動生成などはAIが実現できます。ただし、マクロ経済イベントの非定型解釈、経営困難企業の潜在的再生戦略立案、弁護士や会計士との専門家協働による複雑案件対応は、証券アナリストの人間的洞察にゆだねられます。
証券アナリストとは
証券会社などの金融機関等において、企業や産業に関する様々な情報を入手し、将来のリターンやリスクを予測して投資の対象として価値があるかを分析、評価し、その結果に基づきレポートを作成し、株式等金融商品の投資を考えている顧客に対して助言やサービスを行う。
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。 AIとの共存が鍵の職種です。
なるには
入職にあたって、特に資格は必要とされないが、一般的には大卒で証券会社、銀行、保険会社などに入社し、社内で様々な仕事を経験した後、適性に応じて証券アナリストとなる。 入職後は先輩アナリストの指導を受けながら経験を重ね、証券分析、財務分析の他、経済分野について知識と分析力を身に付ける。 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）」などがある。 証券投資に関する理論や技法、次々に開発される新しい金融商品などについても継続して学び、精通し、分析に役立て、顧客に適切なサービスを提供しようとする姿勢が求められる。専門的な分析結果を顧客に分かりやすく正確に伝える力を磨くことも重要となる。
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・文章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
証券アナリストの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
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
証券アナリストの業務を、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。
AIが担う業務
人間が担っている業務
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。
ある程度求められる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、ミスの影響度、結果・成果への責任、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: 「投資判断について顧客にアドバイスする。」「自社運用に対する売買判断をする。」「収益やコストを管理する。」
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: 自律性、達成感
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。
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: 「投資判断について顧客にアドバイスする。」「自社運用に対する売買判断をする。」
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
同じ証券アナリストでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。
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」に基づく証券アナリストの給与水準です。
業界で変わる年収
同じ証券アナリストでも、働く業界によって年収は大きく異なります。
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。
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
証券アナリスト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
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
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）
証券アナリストの将来性とAIの影響
「証券アナリストは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・文章力・読解力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
証券アナリストはAIでなくなりますか？
証券アナリストの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。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。
証券アナリストはAIに代替される？
企業の財務データ自動分析、業績予測の機械学習モデル、金融動向の定型レポート作成などはAIが対応します。しかし経営危機企業の潜在価値判断、マクロ経済イベントの非定型解釈は人間アナリストが必要です。
証券アナリストで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17%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が10%です。
証券アナリストの将来性は？
AI導入で定型的な財務分析は自動化される一方で、アナリストは複雑企業の戦略的価値判断、マクロトレンドの創意工夫的解釈に専念できます。機関投資家向けの戦略提案ができるアナリストが差別化します。
AI時代に証券アナリストに必要なスキルは？
企業経営の深い理解、マクロ経済トレンドの非定型解釈、他の専門家との協働による総合判断力が必須です。財務データ以上の経営課題を見抜く洞察力が求められます。
証券アナリストで生成AIをどう活用できる？
証券アナリストでは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