# 証券・IFAの面談記録AI

金融の営業業務のAI活用例

公開日：2026-10-21 ／ 最終更新日：2026-10-21

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- 業界：[金融](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/industry/finance/)
- 部署：[営業](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/sales/) / [法務](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/legal/) / [経営者](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/executives/) / [経営企画](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/corporate-planning/)
- 業務テーマ：[顧客管理](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/customer-management/) / [書類確認](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/document-review/) / [提案書作成](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/proposal-writing/) / [日報](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/daily-reports/)

## 要点

- 何をするAIか：顧客面談内容、投資方針、確認事項を記録し、次回提案の材料を整理する。
- 向いている課題：面談記録の質が担当者に依存し、提案根拠が残りにくい。
- 最初の一歩：既存顧客面談メモの標準化から開始
- 導入難度：低：既存の面談メモを1つのツールで構造化し、担当者が記録と次回TODOを確認する。投資判断やシステム連携は行わない。

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=case-84)

## よくある課題

面談記録の質が担当者に依存し、提案根拠が残りにくい。

## 構築する仕組み

リスク許容度、目的、説明済み事項を構造化し、次回TODOを作る。

## 初期スコープ

既存顧客面談メモの標準化から開始

## 導入時に確認すること

現在の担当者、利用中のツール、入力データ、確認・承認の流れを整理し、まずは小さく試せる範囲から設計します。個人情報や機密情報の取り扱い、誤りの影響、連携先の権限も確認します。

## 想定される効果

提案と追客を高速化

- 初動対応を短縮
- 提案品質を標準化
- 追客漏れを防止

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 画面イメージ

### 1. 面談要約

![証券・IFAの面談記録AIの面談要約画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-84-01.webp)

### 2. 提案確認

![証券・IFAの面談記録AIの提案確認画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-84-02.webp)

### 3. 次回TODO

![証券・IFAの面談記録AIの次回TODO画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-84-03.webp)

## よくある質問

### 証券・IFAの面談記録AIでは何ができますか？

リスク許容度、目的、説明済み事項を構造化し、次回TODOを作る。

### どんな課題に向いていますか？

面談記録の質が担当者に依存し、提案根拠が残りにくい。対象の業界は金融、部署は営業・法務・経営者・経営企画です。

### 最初はどこから始めればよいですか？

既存顧客面談メモの標準化から開始。

### 導入の難しさはどのくらいですか？

導入難度は「低」です。既存の面談メモを1つのツールで構造化し、担当者が記録と次回TODOを確認する。投資判断やシステム連携は行わない。

### どんな効果が見込めますか？

想定される効果は「提案と追客を高速化」です。初動対応を短縮、提案品質を標準化、追客漏れを防止。掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 関連するサービス

- [常駐型現場伴走支援](https://decentralizedpro.io/aibuddies/): 現場に入り込み、課題の発見から改善・定着まで伴走

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=case-84)

## 関連する事例

### [金融機関の融資稟議下書きAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-82/)

![金融機関の融資稟議下書きAIの企業概要整理画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-82.webp)

決算書、ヒアリング、取引履歴から融資稟議の下書きと確認事項を作る。

- カテゴリ：法務
- 業界：金融
- 部署：営業・法務・バックオフィス・経営者・経営企画
- 業務テーマ：書類確認・提案書作成・契約確認・顧客管理
- 最初の一歩：既存取引先の更新稟議から開始
- 導入難度：中（決算書、ヒアリング、取引履歴を照合して融資稟議のドラフトを作る。専門職が確認し、与信スコアや融資可否は生成しない。）
- 想定される効果：確認リスクを低減

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [人材DB・職務経歴書標準化AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-05/)

![人材DB・職務経歴書標準化AIの候補者検索DB画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-05.webp)

DropboxやDriveに散在する履歴書・職務経歴書を読み込み、統一フォーマットでDB化する。

- カテゴリ：営業
- 業界：人材
- 部署：営業・人事
- 業務テーマ：提案書作成・書類確認・採用・ナレッジ検索・顧客管理
- 最初の一歩：過去100名分の職務経歴書から検証
- 導入難度：中（DropboxやDriveに散在する書類を人材DBへ統合し、担当者が抽出内容と開示用の文面を確認する。）
- 想定される効果：眠った候補者資産を再活用

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [住宅会社の初回相談AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-64/)

![住宅会社の初回相談AIの相談記録画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-64.webp)

家族構成、予算、土地、要望から初回提案の論点と確認事項を整理する。

- カテゴリ：営業
- 業界：不動産・建設
- 部署：営業・CS
- 業務テーマ：提案書作成・顧客管理・問い合わせ対応・日報
- 最初の一歩：初回相談シートのAI整理から開始
- 導入難度：低（既存の初回相談シートを1つのツールで要件と確認メモに整理し、担当者が確認する。資金審査やシステム連携は行わない。）
- 想定される効果：提案と追客を高速化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

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