背後で毎日2兆円から3兆円の巨大な取引高の中、A株投資者はすでに2億5000万人を超え、そのうち「株民」と呼ばれる個人投資家の割合は99.76％に達している。A株取引の唯一の機関通路として、証券会社の証券業務は数億人の「株民」の取引一つひとつを担っている。したがって、カスタマーサービスの応答速度と情報提供能力は、個人投資家が最も関心を寄せるサービスの接点となっている。AIの波が押し寄せる中、AIカスタマーサービスが前面に押し出されており、これは証券会社のデジタル金融の「争奪戦の地」となるだけでなく、長尾顧客に対して良いサービスを提供できるかどうかを試す「試金石」ともなっている。主要な大手証券会社は戦略発表や年度報告書の中でこれを大々的に宣伝し、「デジタル化」「AIデジタルスタッフ」「スマートアドバイザー」などの用語が頻繁に登場し、さらには資産運用の変革を推進するコアエンジンと見なされている。中には、驚くべき技術力を披露する証券会社もあり、数万字の深層リサーチレポートを自動生成できる「スーパーリサーチャー」、市場初の時価総額管理アシスタント、債券を含む全フローをカバーするインテリジェントプラットフォームなどを示している。一般の株民向けのAIカスタマーサービスは、いったいどこまで進化しているのか？期待の「インテリジェントアシスタント」は、市場を理解し、意思決定を支援する「スマートアドバイザー」なのか、それともルールを繰り返し、人工対応に切り替える「機械のフロント窓口」なのか？南方週末新金融研究センターの評価チームの実測結果は意外な答えを示した：基本的な口座管理サービスについてはほぼ全員が合格したが、投資家の核心的な痛点である「市場と相場」に関しては、AIカスタマーの得点率が急落し30％にまで下がり、6社は白紙回答を出した。また、「投資者の合法的権益保護」の重要指標である料金透明性については、4社のAIカスタマーが「太極拳」のように曖昧な対応をした。異なる証券会社のAIカスタマーの独立回答率は1倍以上の差があり、人工対応への待ち時間は最大13分に達している。#### 基礎項目の高い適性今回の評価対象は、資産規模トップクラスの10社の大手証券会社である。具体的には、中信証券、広発証券、国信証券、国泰君安、華泰証券、中国銀河、中金公司、招商証券、申万宏源証券、そして中信建投証券。2026年2月3日から2月9日まで、評価チームは平日と非平日の異なる時間帯に、一般の株民の立場で多次元のクロス評価を行い、合計3800回のインタラクションを完了した。テスト問題は、情報開示、口座管理、証券取引と付加価値サービス、突発事態対応、AI相場サービスの五つの高頻度シナリオをカバーし、合計19の具体的な質問から構成されている。これらの結果をもとに、評価チームは上記の次元を軸に「六角形指標体系」を構築した。実測結果は、「口座管理サービス」において、ほぼ全員が高得点を獲得したことを示している。九つの機関は満点の100点を獲得し、最下位の中信建投証券も66点を獲得した。明確な手順と規制の枠組みがある、取引パスワードや資金パスワードの変更、取引明細や資金流水の照会、口座解約や預かり変更の手続きなどについては、AIカスタマーの総合的な適性は非常に高い。#### まだ「インテリジェントアドバイザー」時代には到達していない一方、株民の要求が「口座の操作」から「相場の見方」へとシフトした場合、AIカスタマーのパフォーマンスには差が出てくる。各証券会社の相場情報サービス能力を評価するために、評価チームは七つの細分化された次元を設定し、相場関連の回答を採点した：全体の事業概要（ファンダメンタル分析）、業界の地位分析、評価指標（PER/PBR）、テクニカル分析、資金面分析、ニュース面分析、リスク提示（詳細は上図『AIカスタマーのテスト問題まとめ』参照）。結果は、他の指標と比較して、この「投資助言の属性」を決定する核心スキルの平均得点が急落し、わずか30点となった。特に、国信証券、中国銀河、中金公司、招商証券、申万宏源証券、中信建投証券の6社は、相場分析に関する質問に対して「回答できない」または「人工に切り替える」旨を直接示し、相場次元の得点はゼロだった。ある匿名の業界関係者は、調査に対して次のように述べた：この現象は、機関の投研能力不足ではなく、コンプライアンス上の過度な慎重さから、大規模モデルを相場分析に適用することにまだ踏み切れていないためだ。なお、今回のテストで特筆すべきは、少数の機関がコンプライアンスを十分に考慮した上で、インテリジェントアドバイザーの雛形を初めて示した点だ。広発証券と国泰君安はともに85点で並び第一位だった。広発証券は、「ニュース面分析」以外のすべての6項目の相場質問に正確に回答できた。一方、国泰君安は、「リスク提示」以外のすべての質問に回答し、その理由は、回答内に「AI生成」とだけ記載され、「投資助言としての内容ではない」と明示されていなかったため、リスク提示の不十分さが指摘された。中信証券は71点で、評価できる範囲の値を示した。評価結果によると、同社のAIカスタマーは、評価指標の中で、評価額、テクニカル、資金、ニュース、リスク提示を表示できるが、「ファンダメンタル分析」や「ビジネスモデル分析」などの長期的な内容は欠落している。華泰証券は57点で、より「ファンダメンタル派」に近く、基本面、ビジネスモデル、評価、リスク提示などの情報を表示できるが、テクニカル、資金面、ニュース面の定量的な情報は欠如している。このデータは、多くの証券会社のAIカスタマーが依然として「ルールの検索」段階（1.0時代）にとどまっており、「インテリジェントアドバイザー」(2.0時代)には進化していないことを示している。#### 料金透明性：四社が「太極拳」証券取引において、料金の透明性は投資者の利益に直結し、「投資者の合法的権益保護」を実践する上で重要な指標だ。評価チームは、次の二つの敏感な質問を設定した：「株式取引の手数料率はいくらか？どう調整するのか？最低は？」と「信用取引の金利はいくらか？どう調整するのか？最低は？」結果は、二つの陣営に分かれた。中信証券、広発証券、国信証券、国泰君安、華泰証券、中国銀河の6社は、比較的高いビジネスの透明性を示した。これらの証券会社のAIカスタマーは、料金に関する核心的な質問に対して曖昧に答えることなく、明確な料金基準と問い合わせ方法を示した。しかし、中金公司、招商証券、申万宏源証券、中信建投証券の4社は異なる対応を見せた。これらの証券会社のAIカスタマーは、料金に関する質問に対して曖昧な回答をしたり、顧客に対して自ら営業部の担当者に問い合わせるよう促したりした。この「責任回避の太極拳」のような対応により、これら4社の情報開示の得点は大きく下落した。この現象は、伝統的な証券会社の収益モデルの根深い問題を反映している。長期にわたり、同質化した証券通路業務に依存してきたため、料金にはしばしば「操作の余地」が潜んでいる。先進的な大規模モデル技術がカスタマーサービスに応用されると、一部の証券会社は情報の壁を破ることなく、むしろこの「情報の殻」をさらに固めてしまった。#### 人とAIの協働：どちらが強い？AIカスタマーが回答できず、人工対応に切り替える必要がある場合、人とAIの協働の効果はどうか？今回の評価では、各証券会社の人工対応への平均待ち時間と最長待ち時間を集計し、「人とAIの協働」効果の異なる組み合わせを示した。広発証券は、AIの回答率（94.4％）が最も高く、相場サービス能力も良好（85点、6項目の相場指標に回答可能）だが、「人工への切り替え」がやや難しい。ある夜間のテストでは、待ち時間が10分に達し、土日には人工対応がなかったため、複雑な問題を抱える顧客は困惑した可能性がある。中金公司も平日の夜に7分の待ち時間を経験しており、一部証券会社では、夜間のピーク時に人工対応能力が不足している可能性を示している。中国銀河は、やや不器用ながらも勤勉（回答率55.5％、相場サービス0点）で、しばしば人工支援を呼び出す必要があるが、その対応は迅速で、平均の人工切り替え時間はわずか0.19分（約11秒）だ。土日も常時有人で対応し、より多くの人手を投入してでも顧客を待たせない姿勢を示している。中信証券（平均0.47分）と国泰君安（平均0.38分）も高い対応効率を示している。招商証券のAI回答率は55.5％で、多くの質問は人工に切り替わり、平均待ち時間は4.24分とやや長めだ。平日の取引時間中には13分の待ち時間も記録された。中信建投証券も厳しい状況にある。2025年のAI大会で「八爪魚」債券一体化インテリジェントプラットフォームを誇示した技術先駆者だが、一般投資者向けのAI回答率はわずか38.89％にとどまる。これは、焦って問い合わせ窓を開き、10の質問を投げかけた株民のうち、6つ以上の質問に答えられないことを意味する。ただし、人工対応の平均待ち時間は短く、約0.5分（30秒）で、最長でも5分を超えない。土日も人工対応が確保されている。#### 能力の遅れか、思考の遅れか？10社の主要証券の実測データは、証券会社のAIカスタマー分野における多様性を映し出している。基礎的な口座運営能力が比較的成熟している一方、投研のフロントエンドへの効果には差があり、土日も休まず対応するところもあれば、取引時間中に13分も待たせる無関心さもある。基礎的な計算能力と大規模パラメータモデルのオープン化・商品化が進む今日、こうした大きな差の根底にある原因は、ほぼ計算能力やモデルの差ではないと考えられる。では、何がC端の体験の格差を生んでいるのか？調査によると、一つは、規制リスクを慎重に考慮した結果だ。個別銘柄の動向に関する評価や予測は、非常に敏感な規制の落とし穴であり、少しでも不注意だと「違法な推奨」とみなされるリスクがある。そのため、AIカスタマーの回答ロジックを規制に抵触しない範囲で保守的に設計し、「動向」「予測」「買い」などの敏感なキーワードを回避項目に設定している。もう一つは、ビジネスデータのガバナンスが未だ粗放な点だ。複雑な相場質問に流暢に答えられるAIは、「高品質なコーパスの密度」と「ビジネス知識グラフの動的な閉ループ構築能力」を備えている必要がある。調査では、上位の証券会社の一部は、データのクリーニング、コーパスの注釈付け、モデルの微調整を継続的に行い、知識ベースの構築やシナリオの連携度が高いことがわかった。一方、低スコアの機関は、テキストベースの小規模モデルを中心に運用し、深い専門知識の微調整が不足しており、質問と回答のズレが多い。さらに、未だ明確な答えが出ていない可能性として、大規模モデルの能力を機関向けの「インテリジェント投研」や「運用効率化」のストーリーにパッケージングし、評価や資産評価のロジックを語る方が容易である一方、一般投資者向けのインテリジェントカスタマーを最適化すると、明確な商業的リターンをもたらさず、人材と計算資源の継続的投入を必要とするため、戦略的に「B端重視、C端軽視」の傾向が生まれる。功利的な観点から、AIカスタマーは技術の「見せびらかし」に終わり、ユーザーニーズの本質的な解決には役立たないツールとなる可能性もある。いずれにせよ、3800回の実測は、証券会社のB端での技術的野心と、C端の株民との対話の実態との間には、依然として大きな隔たりがあることを証明している。技術は進化し続け、モデルもアップグレードされているが、最終的に差を生むのは、「金融は民衆のために」という理念をどれだけ深く理解し、どれだけ真剣に実践しているかにかかっている。南方週末新金融研究センター評価チーム
3800回の実測：6割の証券会社の「スマート投資顧問」が不合格
背後で毎日2兆円から3兆円の巨大な取引高の中、A株投資者はすでに2億5000万人を超え、そのうち「株民」と呼ばれる個人投資家の割合は99.76％に達している。
A株取引の唯一の機関通路として、証券会社の証券業務は数億人の「株民」の取引一つひとつを担っている。したがって、カスタマーサービスの応答速度と情報提供能力は、個人投資家が最も関心を寄せるサービスの接点となっている。AIの波が押し寄せる中、AIカスタマーサービスが前面に押し出されており、これは証券会社のデジタル金融の「争奪戦の地」となるだけでなく、長尾顧客に対して良いサービスを提供できるかどうかを試す「試金石」ともなっている。
主要な大手証券会社は戦略発表や年度報告書の中でこれを大々的に宣伝し、「デジタル化」「AIデジタルスタッフ」「スマートアドバイザー」などの用語が頻繁に登場し、さらには資産運用の変革を推進するコアエンジンと見なされている。中には、驚くべき技術力を披露する証券会社もあり、数万字の深層リサーチレポートを自動生成できる「スーパーリサーチャー」、市場初の時価総額管理アシスタント、債券を含む全フローをカバーするインテリジェントプラットフォームなどを示している。
一般の株民向けのAIカスタマーサービスは、いったいどこまで進化しているのか？期待の「インテリジェントアシスタント」は、市場を理解し、意思決定を支援する「スマートアドバイザー」なのか、それともルールを繰り返し、人工対応に切り替える「機械のフロント窓口」なのか？
南方週末新金融研究センターの評価チームの実測結果は意外な答えを示した：基本的な口座管理サービスについてはほぼ全員が合格したが、投資家の核心的な痛点である「市場と相場」に関しては、AIカスタマーの得点率が急落し30％にまで下がり、6社は白紙回答を出した。また、「投資者の合法的権益保護」の重要指標である料金透明性については、4社のAIカスタマーが「太極拳」のように曖昧な対応をした。異なる証券会社のAIカスタマーの独立回答率は1倍以上の差があり、人工対応への待ち時間は最大13分に達している。
基礎項目の高い適性
今回の評価対象は、資産規模トップクラスの10社の大手証券会社である。具体的には、中信証券、広発証券、国信証券、国泰君安、華泰証券、中国銀河、中金公司、招商証券、申万宏源証券、そして中信建投証券。
2026年2月3日から2月9日まで、評価チームは平日と非平日の異なる時間帯に、一般の株民の立場で多次元のクロス評価を行い、合計3800回のインタラクションを完了した。
テスト問題は、情報開示、口座管理、証券取引と付加価値サービス、突発事態対応、AI相場サービスの五つの高頻度シナリオをカバーし、合計19の具体的な質問から構成されている。これらの結果をもとに、評価チームは上記の次元を軸に「六角形指標体系」を構築した。
実測結果は、「口座管理サービス」において、ほぼ全員が高得点を獲得したことを示している。九つの機関は満点の100点を獲得し、最下位の中信建投証券も66点を獲得した。
明確な手順と規制の枠組みがある、取引パスワードや資金パスワードの変更、取引明細や資金流水の照会、口座解約や預かり変更の手続きなどについては、AIカスタマーの総合的な適性は非常に高い。
まだ「インテリジェントアドバイザー」時代には到達していない
一方、株民の要求が「口座の操作」から「相場の見方」へとシフトした場合、AIカスタマーのパフォーマンスには差が出てくる。
各証券会社の相場情報サービス能力を評価するために、評価チームは七つの細分化された次元を設定し、相場関連の回答を採点した：全体の事業概要（ファンダメンタル分析）、業界の地位分析、評価指標（PER/PBR）、テクニカル分析、資金面分析、ニュース面分析、リスク提示（詳細は上図『AIカスタマーのテスト問題まとめ』参照）。結果は、他の指標と比較して、この「投資助言の属性」を決定する核心スキルの平均得点が急落し、わずか30点となった。
特に、国信証券、中国銀河、中金公司、招商証券、申万宏源証券、中信建投証券の6社は、相場分析に関する質問に対して「回答できない」または「人工に切り替える」旨を直接示し、相場次元の得点はゼロだった。
ある匿名の業界関係者は、調査に対して次のように述べた：この現象は、機関の投研能力不足ではなく、コンプライアンス上の過度な慎重さから、大規模モデルを相場分析に適用することにまだ踏み切れていないためだ。
なお、今回のテストで特筆すべきは、少数の機関がコンプライアンスを十分に考慮した上で、インテリジェントアドバイザーの雛形を初めて示した点だ。広発証券と国泰君安はともに85点で並び第一位だった。広発証券は、「ニュース面分析」以外のすべての6項目の相場質問に正確に回答できた。一方、国泰君安は、「リスク提示」以外のすべての質問に回答し、その理由は、回答内に「AI生成」とだけ記載され、「投資助言としての内容ではない」と明示されていなかったため、リスク提示の不十分さが指摘された。
中信証券は71点で、評価できる範囲の値を示した。評価結果によると、同社のAIカスタマーは、評価指標の中で、評価額、テクニカル、資金、ニュース、リスク提示を表示できるが、「ファンダメンタル分析」や「ビジネスモデル分析」などの長期的な内容は欠落している。
華泰証券は57点で、より「ファンダメンタル派」に近く、基本面、ビジネスモデル、評価、リスク提示などの情報を表示できるが、テクニカル、資金面、ニュース面の定量的な情報は欠如している。
このデータは、多くの証券会社のAIカスタマーが依然として「ルールの検索」段階（1.0時代）にとどまっており、「インテリジェントアドバイザー」(2.0時代)には進化していないことを示している。
料金透明性：四社が「太極拳」
証券取引において、料金の透明性は投資者の利益に直結し、「投資者の合法的権益保護」を実践する上で重要な指標だ。
評価チームは、次の二つの敏感な質問を設定した：「株式取引の手数料率はいくらか？どう調整するのか？最低は？」と「信用取引の金利はいくらか？どう調整するのか？最低は？」
結果は、二つの陣営に分かれた。
中信証券、広発証券、国信証券、国泰君安、華泰証券、中国銀河の6社は、比較的高いビジネスの透明性を示した。これらの証券会社のAIカスタマーは、料金に関する核心的な質問に対して曖昧に答えることなく、明確な料金基準と問い合わせ方法を示した。
しかし、中金公司、招商証券、申万宏源証券、中信建投証券の4社は異なる対応を見せた。これらの証券会社のAIカスタマーは、料金に関する質問に対して曖昧な回答をしたり、顧客に対して自ら営業部の担当者に問い合わせるよう促したりした。この「責任回避の太極拳」のような対応により、これら4社の情報開示の得点は大きく下落した。
この現象は、伝統的な証券会社の収益モデルの根深い問題を反映している。長期にわたり、同質化した証券通路業務に依存してきたため、料金にはしばしば「操作の余地」が潜んでいる。先進的な大規模モデル技術がカスタマーサービスに応用されると、一部の証券会社は情報の壁を破ることなく、むしろこの「情報の殻」をさらに固めてしまった。
人とAIの協働：どちらが強い？
AIカスタマーが回答できず、人工対応に切り替える必要がある場合、人とAIの協働の効果はどうか？
今回の評価では、各証券会社の人工対応への平均待ち時間と最長待ち時間を集計し、「人とAIの協働」効果の異なる組み合わせを示した。
広発証券は、AIの回答率（94.4％）が最も高く、相場サービス能力も良好（85点、6項目の相場指標に回答可能）だが、「人工への切り替え」がやや難しい。ある夜間のテストでは、待ち時間が10分に達し、土日には人工対応がなかったため、複雑な問題を抱える顧客は困惑した可能性がある。中金公司も平日の夜に7分の待ち時間を経験しており、一部証券会社では、夜間のピーク時に人工対応能力が不足している可能性を示している。
中国銀河は、やや不器用ながらも勤勉（回答率55.5％、相場サービス0点）で、しばしば人工支援を呼び出す必要があるが、その対応は迅速で、平均の人工切り替え時間はわずか0.19分（約11秒）だ。土日も常時有人で対応し、より多くの人手を投入してでも顧客を待たせない姿勢を示している。中信証券（平均0.47分）と国泰君安（平均0.38分）も高い対応効率を示している。
招商証券のAI回答率は55.5％で、多くの質問は人工に切り替わり、平均待ち時間は4.24分とやや長めだ。平日の取引時間中には13分の待ち時間も記録された。
中信建投証券も厳しい状況にある。2025年のAI大会で「八爪魚」債券一体化インテリジェントプラットフォームを誇示した技術先駆者だが、一般投資者向けのAI回答率はわずか38.89％にとどまる。これは、焦って問い合わせ窓を開き、10の質問を投げかけた株民のうち、6つ以上の質問に答えられないことを意味する。ただし、人工対応の平均待ち時間は短く、約0.5分（30秒）で、最長でも5分を超えない。土日も人工対応が確保されている。
能力の遅れか、思考の遅れか？
10社の主要証券の実測データは、証券会社のAIカスタマー分野における多様性を映し出している。基礎的な口座運営能力が比較的成熟している一方、投研のフロントエンドへの効果には差があり、土日も休まず対応するところもあれば、取引時間中に13分も待たせる無関心さもある。
基礎的な計算能力と大規模パラメータモデルのオープン化・商品化が進む今日、こうした大きな差の根底にある原因は、ほぼ計算能力やモデルの差ではないと考えられる。では、何がC端の体験の格差を生んでいるのか？
調査によると、一つは、規制リスクを慎重に考慮した結果だ。個別銘柄の動向に関する評価や予測は、非常に敏感な規制の落とし穴であり、少しでも不注意だと「違法な推奨」とみなされるリスクがある。そのため、AIカスタマーの回答ロジックを規制に抵触しない範囲で保守的に設計し、「動向」「予測」「買い」などの敏感なキーワードを回避項目に設定している。
もう一つは、ビジネスデータのガバナンスが未だ粗放な点だ。複雑な相場質問に流暢に答えられるAIは、「高品質なコーパスの密度」と「ビジネス知識グラフの動的な閉ループ構築能力」を備えている必要がある。調査では、上位の証券会社の一部は、データのクリーニング、コーパスの注釈付け、モデルの微調整を継続的に行い、知識ベースの構築やシナリオの連携度が高いことがわかった。一方、低スコアの機関は、テキストベースの小規模モデルを中心に運用し、深い専門知識の微調整が不足しており、質問と回答のズレが多い。
さらに、未だ明確な答えが出ていない可能性として、大規模モデルの能力を機関向けの「インテリジェント投研」や「運用効率化」のストーリーにパッケージングし、評価や資産評価のロジックを語る方が容易である一方、一般投資者向けのインテリジェントカスタマーを最適化すると、明確な商業的リターンをもたらさず、人材と計算資源の継続的投入を必要とするため、戦略的に「B端重視、C端軽視」の傾向が生まれる。功利的な観点から、AIカスタマーは技術の「見せびらかし」に終わり、ユーザーニーズの本質的な解決には役立たないツールとなる可能性もある。
いずれにせよ、3800回の実測は、証券会社のB端での技術的野心と、C端の株民との対話の実態との間には、依然として大きな隔たりがあることを証明している。技術は進化し続け、モデルもアップグレードされているが、最終的に差を生むのは、「金融は民衆のために」という理念をどれだけ深く理解し、どれだけ真剣に実践しているかにかかっている。
南方週末新金融研究センター評価チーム