証券DXでデータ活用が重要視される理由は？活用案や事例を解説

証券業界におけるDX（デジタル・トランスフォーメーション）は、単なるシステム刷新に留まらず、データの活用を軸に業務革新を実現することが求められています。市場環境の変化や顧客ニーズの多様化に対応するため、膨大なデータを有効活用し、サービス品質の向上や経営判断の迅速化を目指す動きが加速しているのです。

この記事では、証券DXにおいてデータ活用がなぜ重要視されているのか、その背景とメリットを詳しく解説し、具体的な活用案や実際の事例を通じて理解を深める内容をお届けします。この記事を読むことで、証券DX推進におけるデータの役割と活用のポイントを押さえ、自社のDX戦略に役立てられる知識を得られるでしょう。

証券DXでデータ活用が重要視される理由

証券業界はこれまで、対面での営業や紙ベースの管理が中心でした。しかしデジタル化が進む現在、顧客接点の多様化や規制強化など様々な課題が顕在化しています。

金融庁も2024年に公表した資料の中で、金融業界におけるDXを「顧客本位の業務運営の徹底」「業務プロセスの見直し」「ITガバナンスの強化」といった視点から推進していく方針を示しています。金融機関が単にシステムを刷新するのではなく、企業文化や組織の在り方そのものを見直す必要があると強調しています。

こうした環境変化に対応するためには、膨大な情報を整理・分析し、効果的に活用することが不可欠です。データ活用は単に効率化を促すだけでなく、競争力を高めるための重要な戦略となっているのです。

参考：金融庁｜2024 事務年度 金融行政方針

①顧客ニーズの多様化に対応できる

顧客の投資ニーズは近年、細分化と多様化が進んでいます。若年層の資産形成から高齢者の資産管理、さらにはESG投資やテーマ投資などさまざまな投資スタイルが混在しています。データを活用すると、顧客の属性や取引履歴、相談内容など多角的な情報を一元管理し、個別のニーズに合わせた提案が可能になるでしょう。

例えば顧客の過去の取引データや市場動向を分析すると、適切な商品やサービスをタイムリーに紹介できるようになります。これにより顧客満足度を向上させ、長期的な信頼関係を築きやすくなります。

②非対面営業・リモート環境でも成果を上げやすくなる

近年、非対面営業やリモート環境の導入が急速に進んでいます。これにより、顧客との物理的な距離が離れても質の高いサービス提供が求められるようになりました。データ活用は、顧客のニーズを正確に把握して最適なコミュニケーションを実現する上で欠かせません。ここでオンライン上での行動履歴や問い合わせ内容を分析すると、適切なタイミングでのフォローアップや商品提案が可能になるでしょう。

また、チャットボットやAIを活用した自動応答システムも導入されており、顧客対応の効率化に寄与しています。こうした取り組みは、リモート環境でも営業成果を維持・向上させる効果を持ちます。

③リスク管理やコンプライアンスの強化につながる

証券業界は厳格な法規制や監督があり、リスク管理とコンプライアンスの徹底が不可欠です。デジタル化によって収集される大量のデータは、リスク検知や不正防止に活用できます。例えば取引データや顧客情報をリアルタイムで監視することで、異常な取引や市場操作の兆候を早期に発見しやすくなるでしょう。

また、内部統制の強化や報告書作成の効率化も期待されます。これらは単にリスク軽減だけでなく、企業の信頼性向上にも直結します。データの透明性を確保し、コンプライアンス遵守の証拠を残せる点も重要なメリットです。

④経営意思決定の迅速化と精度向上に役立つ

経営層にとって迅速かつ的確な意思決定は競争力の源泉です。データを活用すると経営環境や市場動向、社内の業績指標をリアルタイムで把握できるため、適切な戦略策定が可能になります。例えば顧客の行動分析や商品の販売動向を基に、新規事業やサービスの方向性を速やかに判断できるでしょう。

また、データに裏付けられた意思決定は失敗リスクの軽減にも寄与します。結果として企業全体のパフォーマンス改善につながるため、データ活用は証券DX推進の中核要素となっています。

証券DXが直面するデータ活用の課題

証券業界ではこれまで、各部門ごとに独自のシステムやデータ管理体制が整えられてきました。そのため企業全体でのデータ連携が難しい状況が生じており、DX推進にあたっての大きな障壁となっています。

経済産業省が発表したDXレポートでも、業種を問わず日本企業の多くが「サイロ化したシステム」や「レガシー環境の温存」により全社的なデータ活用が進まず、将来的に競争力を失うリスク、いわゆる「2025年の崖」に直面していると指摘されています。これは証券業界にも共通する課題であり、部門最適から全体最適への転換が喫緊のテーマです。

さらに、データの専門的な分析人材の不足やセキュリティ強化とのバランスの難しさなど、多方面での課題が複雑に絡み合っています。これらの問題点を整理し、それぞれの現状を理解することがDX戦略の実効性を高める第一歩です。

参考：経済産業省｜DXレポート2.2

既存データのサイロ化が進んでいる

多くの証券会社では、顧客情報や取引履歴、リスク管理データなどが部門ごとに分断され、システムも独立して稼働しています。この状態はサイロ化と呼ばれ、データの有効活用を妨げる大きな要因です。サイロ化が進むと部門間で情報共有が困難になり、顧客の全体像が把握しにくくなります。

今では、営業部門が持つ顧客の取引履歴とリスク管理部門のリスク評価データが連携していなければ、最適な商品提案やリスク回避の施策が遅れることになります。

このように情報の断片化は意思決定の質を低下させ、競争力の低下を招く可能性が高いです。解消のためには、統合データプラットフォームの構築や部門横断的なデータ管理体制の整備が不可欠です。

データ分析スキルを持つ人材が不足している

証券DXを成功に導くには、膨大なデータから価値を引き出す分析力が求められます。しかしながら、分析スキルを持つ人材は業界全体で不足しています。高度な統計解析やAIを用いた予測モデルの構築には専門的な知識と経験が必要ですが、証券会社ではそうした人材の確保が難しい現状です。

データサイエンティストが社内に少ない場合、外部のコンサルタントに依存せざるを得ず、コスト増やノウハウの社内蓄積が遅れる傾向があります。また、現場の担当者もデータ活用に対する理解が不足していることが多く、分析結果の活用に結びつかないケースも見受けられます。これに対し、教育プログラムの整備やデータリテラシー向上の推進が急務です。

ガバナンスやセキュリティを両立させにくい

証券業界は情報管理に関して厳格な法規制が存在し、個人情報保護や取引情報のセキュリティ確保は最優先課題です。一方で、積極的なデータ活用を推進すると複数システムやクラウド環境にまたがるデータ管理が必要となり、リスクも増大します。

例えば外部の分析ツールやAIサービスを利用する際に、情報漏えいや不正アクセスのリスクを完全に排除するのは容易ではありません。ガバナンス強化のために過剰なセキュリティ対策を取るとデータの活用が制限され、業務効率が低下するジレンマも生じます。

このため、情報管理のルール整備と技術的なセキュリティ対策をバランスよく設計し、運用する仕組みが必要です。

活用すべきデータの優先順位が不明確

証券会社が保有するデータは多岐にわたり、その中には質の高いデータもあれば更新頻度が低い古い情報も混在しています。DXを推進する際に、どのデータを優先的に活用し、分析すべきかの判断が難しい点も大きな課題となっています。

例えば、顧客の属性データは日々変動する投資環境に即した意思決定に不可欠ですが、過去の契約書類や手作業で記録されたデータは活用価値が限定的です。適切なデータ選別を行わないと分析の精度が落ち、業務に役立つ知見を得られなくなる可能性があります。

したがって、企業戦略と整合性を持たせながらデータの優先順位を明確に定める必要があります。

老朽化したシステム基盤や他部門との連携不足

証券業界においては、既存の基幹システムが老朽化しているケースが少なくありません。古いシステムは柔軟なデータ連携や最新技術の導入に対応しづらく、新たなDX施策の足かせになることがあります。

例えば、レガシーシステムが異なるデータ形式を使用しているため他の部門や新しいクラウドシステムとのデータ統合が難しく、作業の二重化や手作業によるデータ加工が発生してしまいます。

この状況は業務効率を悪化させるだけでなく、情報の正確性やタイムリーな提供も妨げる可能性もあります。改善のためには、システム刷新やAPI連携の推進、部門横断のコミュニケーション強化が求められます。

意思決定層と現場の連携が取れていない

データ活用を経営戦略に結びつけるには、意思決定層と現場の間に密接な連携が不可欠です。しかし、多くの証券会社では両者の間に情報共有や認識のズレが存在します。例えば、経営層がデータドリブンな意思決定を求めても、現場が現実的な業務課題や技術的制約を十分に伝えられない、といったケースもあるでしょう。

その結果戦略と実務のギャップが生じ、DX施策の効果が限定的になります。連携強化には、定期的な対話の場を設けることや現場の声を経営判断に反映させる仕組みづくりが重要です。

証券DXにおける効果的なデータ活用案

証券業界のデジタルトランスフォーメーション（DX）が進む中で、膨大なデータをどのように有効活用するかは大きなテーマです。適切なツールやシステムの導入により、業務効率の向上だけでなく顧客体験の質を高めることも可能です。

ここでは、証券DXにおいて注目すべき代表的なデータ活用案を6つ紹介します。

案①「KARTE」セグメンテーションと行動分析のスコア化

まず、顧客の行動を細かく分析し、効果的にアプローチするためには「KARTE」のような顧客体験プラットフォームが有効です。KARTEはウェブやアプリのユーザー行動をリアルタイムでトラッキングし、個々の顧客に対して最適なコンテンツや提案を自動でスコアリングします。

このツールを導入すると、特定の投資商品に興味を示した顧客を抽出し、パーソナライズされた情報提供が可能となります。結果的に顧客のエンゲージメントが高まり、コンバージョン率の向上につながるのです。証券会社では従来の一斉配信ではなく、個別のニーズに応じたコミュニケーションが重要です。そのため、KARTEのようなセグメンテーションとスコアリングの技術がDX推進において役立つでしょう。

参考：株式会社プレイド「KARTE」

案②「ZETA RECOMMEND」レコメンドエンジンの導入

次に、投資家の嗜好や過去の取引履歴を活用したレコメンドエンジンは顧客満足度の向上に直結する要素です。ZETA RECOMMENDはAIを活用した高度な推奨システムで、個々のユーザーに最適な商品や情報を提示します。

例えば、投資初心者向けのリスク低減型ファンドを検討している顧客には、類似の安全志向の商品を自動的に提案できます。これにより、顧客は多様な選択肢の中から自分に合った投資先を発見しやすくなり、証券会社としては顧客のロイヤリティ強化につなげられます。従来の画一的な商品紹介から脱却しパーソナライズされた体験を提供できる点で、レコメンドエンジンはDX推進の重要な柱といえます。

参考：ZETA株式会社「ZETA RECOMMEND」

案③「MotionBoard」ダッシュボードによるリアルタイム営業支援

営業現場での迅速な意思決定を支援するためには、視覚的に分かりやすいダッシュボードが欠かせません。WingArc1stの「MotionBoard」は、複数のデータソースから情報を集約してリアルタイムでグラフィカルに表示できるBIツールです。

営業担当者はこのツールを用いて顧客の取引状況や市場動向を瞬時に把握し、タイムリーな提案が可能となります。実際に、株価の急変に応じて即座にアラートを受け取り、顧客への対応を迅速化することが可能です。MotionBoardの導入により営業活動の効率化と顧客対応の質の向上が両立できるため、証券DXの現場で強く推奨されるソリューションの1つです。

参考：ウイングアーク１ｓｔ株式会社「MotionBoard」

案④「icat for JSON」投資リスクの可視化と警告アラートの発信

投資におけるリスク管理は、顧客の安心感を保つ上で最重要項目です。情報処理推進機構（IPA）が提供する「icat for JSON」は脆弱性情報の管理ツールとして知られていますが、証券業界でもリスクの可視化に応用が進んでいます。

具体的には、投資先のリスク要因や市場の変動をJSON形式で整理し、リスクが閾値を超えた場合には警告アラートを関係者に発信します。これにより、リスク回避のタイミングを逃さず適切な資産配分の見直しが可能となります。複雑化する投資環境の中でリスクの「見える化」を進めることは、顧客と企業双方の信頼を高める重要な施策です。

参考：独立行政法人情報処理推進機構「icat for JSON」

案⑤「OneStock」資産形成ナビゲーションの提供（UX改善）

証券会社の顧客体験を向上させるには、単なる投資商品の提供だけでは不十分です。資産形成全体をナビゲートするサービスが求められています。その代表例が「OneStock」というUXに優れた資産形成ナビゲーションシステムです。

OneStockは顧客のライフプランやリスク許容度を基に、資産配分や積立プランを提案します。例えば、将来の教育資金や老後資金を見据えた長期的なプランニングが可能であり、複雑な投資情報もわかりやすく整理されています。これにより、顧客は自身の資産形成を納得感を持って進められるため、長期的な顧客関係の構築につながります。証券DXの本質はこうしたUXの改善にも大きな役割を果たすといえるでしょう。

参考：野村證券株式会社「OneStock」

案⑥「AML/CFT」AML（マネーロンダリング対策）・内部監視の高度化

最後に、金融業界で欠かせないのがAML（アンチマネーロンダリング）およびCFT（テロ資金供与対策）です。これらの内部監視を高度化することで、法令遵守と企業の信頼性を確保できます。特にLSEGの「AML/CFTソリューション」はAIとデータ分析を駆使し、不正取引の兆候を検知します。

例えば、通常とは異なる取引パターンをリアルタイムで分析し、疑わしい動きを即座にフラグ付けする、といった機能が特徴です。これにより、コンプライアンス部門の負担軽減と効率的なリスク管理が可能です。証券DXを進める上でこうした高度なAML/CFT対策は、単に規制を守るだけでなく、企業価値の向上にも寄与します。

参考：London Stock Exchange Group PLC

証券DXにおけるデータ活用の成功事例

証券業界では、DX（デジタルトランスフォーメーション）による業務効率化や顧客サービスの高度化が急速に進んでいます。中でもデータ活用を柱に据えた成功事例は、今後の証券DXの方向性を示す重要な指標となるでしょう。

ここでは、具体的な企業の取り組みを紹介しながら、どのようにデータを活用し、成果を上げているのかを解説します。

事例①三菱UFJモルガン・スタンレー証券株式会社｜お客様対応を24時間データ化するDXを推進

三菱UFJモルガン・スタンレー証券は、顧客対応のデジタル化により24時間体制でのサービス向上を実現しています。従来の営業時間に限定されていた対応をデータベース化し、AIチャットボットと連携させることで、いつでも顧客からの問い合わせを受け付け可能にしました。これにより顧客満足度の向上はもちろん、対応履歴の詳細な分析が可能となり、次の営業戦略や商品開発に役立てています。

この仕組みの特徴は、顧客の問い合わせ内容や行動履歴をリアルタイムで収集し、データとして蓄積する点にあります。どの時間帯にどのような質問が多いかを把握し、対応力の強化やサービスの改善を迅速に行える点が強みです。結果として、業務効率の向上とともに顧客のロイヤルティを高める好循環を生み出しています。

参考：三菱UFJモルガン・スタンレー証券株式会社

事例②フィリップ証券株式会社｜メタバース上での接客によるDXとデータ活用

フィリップ証券は、最新の技術を駆使しメタバース空間上での顧客接点を構築しました。これにより、物理的な距離を超えて仮想空間内でのリアルタイムコミュニケーションが可能になりました。ここでは今でも顧客の行動データや反応を蓄積し、接客のパーソナライズに活用しています。

メタバース内での顧客の滞在時間や閲覧したコンテンツ、質問内容といったデータを分析することで、顧客の興味・関心を深く理解できます。この分析を行うことで、特定の銘柄情報を繰り返し閲覧するユーザーには関連する投資商品の紹介やリスク説明を適時提供するなど、きめ細かな対応が実現しました。このような革新的な手法は、若年層を中心に新たな顧客層の開拓にもつながっているのが特徴です。

参考：フィリップ証券株式会社

事例③auじぶん銀行株式会社｜AIによる株価トレンド分析で投資判断を支援

auじぶん銀行は、AI技術を活用した株価トレンドの自動分析ツールを提供しています。これにより、投資家が膨大な市場データから有用な情報を効率的に得られる環境を整備しました。このAIは過去の株価推移、ニュース情報、経済指標など多角的なデータを学習し、将来的な価格動向を予測するものです。

このシステムは投資判断の迅速化を支援し、特に初心者から中級者のユーザーに好評です。例えば、AIが示すトレンドに基づいてリスクの高い銘柄を警告したり、逆に成長可能性の高い銘柄をレコメンドしたりする機能があります。投資判断の質が向上するだけでなく、感情に左右されにくい合理的な意思決定を促進している点も評価されています。

参考：auじぶん銀行株式会社

まとめ｜証券DXを成功させるためにデータ活用も検討しよう

証券業界におけるDXは単なるIT導入にとどまらず、顧客体験の向上や業務効率化を実現するための重要な戦略です。特にデータの効果的な活用は、営業やマーケティング、リスク管理など多方面での価値創出に直結します。

今回ご紹介した成功事例は、各社が独自の技術やとはいえ、実際に自社でデータ活用を進めようとすると、「どのデータを使うべきか」「どのように分析すれば業務に活かせるのか」といった点で悩むことも少なくありません。

この記事内容を参考に自社の状況や目的と照らし合わせながら、どのようにデータを活用していけるかをぜひ検討してみてはいかがでしょうか。