1. 生成AI利用経験率は58.8％

総務省「情報通信白書 令和8年版」によると、2025年度の調査では、生成AIを「使っている（過去使ったことがある）」人は58.8％にのぼった。前年度は26.7％であったため、1年で利用経験者の割合は2倍以上となっている。生成AIの中でも、主に利用されているのは、対話形式のテキスト生成AIサービスである（注1）。

また、目的別にAIの利用状況をみると、「情報の理解」や「文章作成や校正」にAIを用いる人が多い（資料1）。加えて、「日常の行動・判断にかかわる相談」「専門家にするような心身、生活、将来に係る相談」のために利用している人も一定数おり、AIは悩みや判断について相談する相手としても活用されつつある。

そうした相談内容の一つとして、「お金の悩み」も考えられる。専門家に相談するのはハードルが高い一方、友人や知人には打ち明けにくいお金の悩みは少なくない。こうした個人的な悩みの相談相手として、生成AIは新たな選択肢となる可能性がある。さらに、個人投資家にとっては、生成AIは情報収集ツールにとどまらず、投資判断について相談する相手となりうる。

一方で、現時点では、日本において生成AIがそうした「お金の悩み」にどのように活用されているかを示すデータはまだ少ない。そこで本稿では、諸外国の調査や研究から、AI、特に生成AIが個人の資産形成や家計管理などにどのような影響を及ぼしているのか確認するとともに、日本への示唆について考察する。

2. 若年層ほど利用が多い

まず、個人の金融行動における生成AIの利用状況を確認する。Gallup（2026）によると、米国人5,075人を対象にした調査では、過去12カ月間に生成AI／AIにお金に関する助言を求めた人は18％であった（注2）。Z世代（21～29歳）では26％、ミレニアル世代（30～46歳）では25％と、比較的若い世代ほど生成AIに助言を求めた人が多かった。また、カナダ人2,117人に対しても同様の調査が行われており、生成AI／AIにお金に関する助言を求めた人は21％と、こちらも同程度の結果となっている。

次に、Blankespoor et al.（2026）では、2,175人の個人投資家を対象に調査した結果、47％が金融情報の整理・理解や投資判断の参考に生成AIを利用していることが分かった。こちらも年齢が若いほど、利用する可能性が高いという結果になっている。

また、HSBC（2026）は、10カ国・地域の約1万人の準富裕層・富裕層の個人投資家を対象に調査を行った（注3）。それによると、73％がお金の管理や投資にAIを利用していた。なお、本調査ではAIの種類を限定していないが、調査内容から、利用されているAIの中心は生成AIであると考えられる。

このように、各調査からは資産形成・家計管理の領域でも生成AIの利用の実態が確認できる。調査対象の規模や属性、質問内容によって利用率は異なるため、生成AIがどの程度利用されているかを一概に示すことは難しいが、これらを総合すると、資産形成や家計管理に生成AIを利用する人は一定数存在し、特に若年層で利用率が高い傾向にあるといえる。

3. 投資判断のサポートとしての活用

資産形成においては、日々の家計管理のほか、投資判断の場面での生成AI活用が想定される。そこで、個人投資家を対象とした調査から、生成AIの利用目的や内容を確認する。個人投資家を対象にしたBlankespoor et al.（2026）では、生成AIに尋ねた質問の内容として最も多かったのは、説明や解釈を求めるものであった。例えば、「この企業の株価はなぜ動いているのか」「収益性は良好か」といった質問だ。生成AIの利用を重ねても、こうした質問は引き続き多くみられた。

一方で、利用経験を積むにつれ変化がみられる項目もある。銘柄の選定（例：「PERが低い銘柄は？」）を求める質問は、利用機会が増えるほど減少する傾向がみられた。反対に、要約（例：「決算説明会の内容を要約して」）を求める質問は増加する。こうした結果から、投資家による生成AIの活用は、当初の投資対象の検討から、次第に個別企業の情報を理解・解釈するための活用へと広がっていくことが示唆される。

準富裕層・富裕層の個人投資家を対象としたHSBC（2026）では、主なAIの役割として「分析・リサーチ」と回答した人が66％であり、次に「投資戦略のサポート」が50％、「自身の考えに対するセカンドオピニオン」が31％と続いた。また、AIの主な効果としては、「自信を高め、意思決定をサポートする」とした人が最も多くみられた。

これらの結果から、生成AIは個人投資家にとって、情報の整理・理解や自身の考えの確認などを通じて、投資判断をサポートする役割を担いうると考えられる。特に、説明や解釈、セカンドオピニオンといった機能は、投資経験が少ない層にとって、いわば学習ツールとしての意義も期待できる。

4. 信頼度は専門家の方が高い

では、生成AIの回答は、投資判断を含む金融行動にどの程度影響を与えているのだろうか。準富裕層・富裕層の個人投資家を対象としたHSBC（2026）では、約半数が以前より大胆な判断ができるようになったと感じており、90％が投資収益に影響を与えていると回答している。一方で、意思決定の際に最も影響を与えたものとして「AI」を挙げた人は12％にとどまり、「金融の専門家や金融機関」（37％）とした人の約3分の1に過ぎない。AIは投資プロセスにおいて有効な役割を果たしているものの、他と比較して影響力が強いとまではいえない。

AIより専門家に信頼を置いている傾向は、個人投資家以外も対象としているGallup（2026）からも確認できる。「お金の管理について、どの程度信頼しているか」という質問に対して、最も信頼されていたのは「金融アドバイザー」であり、「生成AI／AI」を信頼している人の割合とは大きな差がある（資料2）。生成AI／AIに対して「かなり信頼している」とした人はわずか3％にとどまった。

一方で、英国金融行為規制機構（FCA）が、現在投資商品を保有している、または購入を検討している18～40歳を対象にした調査では、56％が「AIツールを信頼している」と回答した。この数値は、テレビ・ラジオ（47％）、新聞・報道メディア（46％）、SNSインフルエンサー（29％）を上回る。資料2でも、SNSのインフルエンサーより生成AI／AIの信頼度の方が高いという、同様の結果がみられている。

つまり、生成AIは既存メディアやSNSより信頼される一方、専門家には及ばないという、いわば中間的な位置づけにある可能性がある。また、生成AIは金融アドバイザーを「代替」するのではなく、「補完」関係にあると指摘する研究も多い。費用や時間などの制約から金融アドバイザーの助言を受けにくい人の支援手段となったり、金融アドバイザーに相談する前に、必要な情報や自身の考えを整理するために活用されることなどが考えられる。

5. 規制に対する理解促進が求められる

生成AIの信頼性への懸念は、個人投資家を対象にしたBlankespoor et al.（2026）でも示されている。懸念点として最も多く挙げられたのは、「信頼性・正確性への懸念」（54％）で、次いで「データプライバシー」(50％)、「回答の質」(46％)であった。データプライバシーと回答の質への懸念は、生成AIを未利用の投資家が今後の利用をためらう要因にもなっている。資産形成・家計管理での生成AI活用は、自身の金融資産など個人情報を入力する場面も多いと考えられるため、セキュリティをはじめとした利用の安全性は、利用者にとって重要な要素となるだろう。

FCA（2026）の調査でも、73％が、AIが不正確な情報を提供する可能性があることを認識していた。一方で、AIによる助言を利用して問題が生じた場合、英国金融サービス補償制度（FSCS）または英国金融オンブズマンサービス（FOS）から補償を受けられると誤認している人が32％存在している（注4）。調査が実施された英国では、金融アドバイスの提供を目的として設計されたAIツールはFCAの規制対象になる可能性が高い一方、汎用のAIチャットボットは金融規制の対象外である。AI利用に関する規制の在り方は各国で検討が進められている段階であり、今後も変化が大きいと見込まれる。ただ、一般の利用者はこうした規制動向を継続的に把握していくことは容易ではない。政府には、規制の整備に加えて、分かりやすい情報発信も求められる。

6. AIの回答は属性によって異なる

こうした規制に対する理解に加えて、生成AIの効果が利用者によって異なる可能性がある点も課題となる。Choukhmane et al.（2026）は、生成AIの基盤となるLLM（大規模言語モデル）の助言は、性別、金融リテラシー、AIの利用経験によって異なり、その違いが資産額の差を生じさせると指摘している。分析結果によると、女性、金融リテラシーが低い人、AIの利用経験がない人が作成したプロンプトに対するAIの回答に従った場合、それぞれの比較対象となるグループよりも、想定される60歳時点の資産額が少なくなった。例えば、金融リテラシーが低い人は、60歳時点の資産額が金融リテラシーが高い人よりも4.11％少ない。同様に、女性やAIの利用経験がない人では、60歳時点での資産額がそれぞれ4～6％少なくなる。

こうした資産額の差をもたらす要因は、属性によって異なる。女性や金融リテラシーが低い人のプロンプトに対する生成AIの助言では、リスク性資産への配分が相対的に低く、これが60歳時点の資産額を押し下げる主な要因となっていた。ただし、金融リテラシーが低い人には、むしろ貯蓄を多くするような助言もされており、それが資産額の差を部分的に相殺していた。一方、AIの利用経験がない人は、資産配分の差は小さく、貯蓄額が少ないことが資産額の差の主因となっていた。

回答に違いが生じる理由としては2点挙げられている。1つ目はプロンプトの違いである。例えば、女性は「食料品」「給与」などの単語を使う一方、男性は「成長」「暗号資産」などの単語を使用していた。こうした違いが、AIが推奨する資産配分に影響していたとみられる。また、支出や投資に関する助言を受ける際、金融リテラシーの高い人の方が、プロンプトが長い傾向がみられた。AIの利用経験がある人は、支出や投資に加えて、現在の家計状況を伝える際も、利用経験がない人よりプロンプトが長かった。より詳しい状況を伝えることが、回答内容の違いにつながっている可能性がある。

2つ目は、AIが利用者の属性によって異なる助言を提示する可能性があることである。性別に関する情報をランダムに追加して分析した結果、性別による資産配分の違いのうち、3分の2はプロンプトの違いによるものであったが、残りの3分の1はAI側に起因するものであることが明らかになった。

こうしたAIのバイアスについて、Nicolini et al.（2026）は、利用する生成AIサービスによっても異なる可能性を示している。株式や現金などの資産配分について、人種や性別のみを変えて同じ質問をしたところ、属性にかかわらず一貫した配分を推奨する生成AIサービスがある一方、異なる回答を示すものもみられた。また、属性を含むすべての条件を同一にして質問した場合でも、推奨される資産配分は生成AIサービスによって異なることも指摘されている。

金融リテラシーの違いが資産形成の格差につながることは、以前から指摘されてきた。また、生成AIについても、その普及当初からバイアスが生じるリスクが課題とされている。生成AIによる金融アドバイスが普及しても、こうした金融リテラシーに起因する格差が解消されるとは限らず、AI側のバイアスによって、既存の格差が拡大する可能性もある。

7. 日本への示唆

以上、諸外国の調査・研究から、資産形成・家計管理における生成AIの活用状況や課題をみてきた。諸外国の状況がそのまま日本に当てはまるとは限らないが、今後日本においても、特に若年層を中心に、生成AIに投資をはじめとするお金の悩みを相談する行動が広がっていく可能性がある。日本では、外部の専門家にそうした相談をする人は多いとはいえない（注5）。一方で、投資をする人が増加するほか、長期金利が30年ぶりの高水準になるなど、家計を取り巻く金融環境は大きく変化している。こうしたなか、家計には環境変化に応じた資産形成・家計管理が求められ、お金に関する相談ニーズも高まると考えられる。生成AIが身近な相談相手となることで、より多くの人が自身のお金について考える機会を持ち、資産形成・家計管理の質向上につながることが期待される。

一方で、今後の課題としては主に4点挙げられる。1点目は、生成AIと専門家との接続である。6節で述べた通り、生成AIの回答にはバイアスが含まれている可能性がある。また、4節で示したように、利用者自身が全面的に生成AIを信頼しているわけではない。金融経済教育推進機構（J-FLEC）が進めているような専門家への個別相談をさらに普及させ、生成AIの回答内容を確認したり、より詳細な相談ができる環境づくりが求められる。

2点目は、金融リテラシーの向上である。6節でみたように、金融リテラシーは、生成AIへの質問の仕方や、そこから得られる回答の質にも影響する。生成AIの回答が必ずしも正しいとは限らないなか、その評価にも金融リテラシーは必要になるだろう。したがって、生成AIの活用が進むほど、金融リテラシーの向上は一層重要になると考えられる。加えて、今後の金融経済教育では、お金に関して生成AIに相談する際の効果的な活用方法や留意点などについても取り入れる必要がある。

3点目は、利用状況等に関するデータ収集や分析の強化である。現状、日本において、生成AIがどの程度使われ、金融行動にどのような影響を与えているのかを示すデータは不十分である。政府は、2040年までに家計金融資産に占める「株式・投資信託・債券」の比率を4割に高める目標を掲げている。前述のとおり、各世帯が自身の金融資産の配分を検討・見直す際に、生成AIへの相談は選択肢の一つになる。こうした新たな相談手段が家計の金融行動に与える影響を把握することは、政策を検討するうえでも重要となる。したがって、政府は、生成AIの適切な利用を促す観点からも、その利用実態や金融行動に与える影響について継続的に把握・分析していくことが求められる。

4点目は、規制状況をはじめ生成AIに関する理解促進である。5節で述べたとおり、英国ではAI利用に伴う補償について誤認している人が一定数存在した。日本においても、生成AIを取り巻く規制などについて政府や提供機関による発信を強化し、個々人の理解を促す必要がある。生成AIが「身近な相談相手」となるほど、適切に活用できる環境整備が一層求められる。

AIは日進月歩で進化しており、利用者による活用方法も変化し続けている。本稿で紹介した研究結果も、AIの進化や普及に伴い変わっていくだろう。信頼性や回答の質に対する懸念について言及したが、こうした課題も、今後のAIの進化に伴って段階的に解消される可能性がある。それでも、AIが今後、適切かつ社会にとって前向きな影響をもたらす形で活用されていくために、AIの利用実態や金融行動への影響を継続的にフォローし、AI活用の現在地を把握し続けていく必要がある。