ChatGPT for Financial Servicesとは？税理士の活用法

• OpenAIは2026年9月10日（米国時間）、金融機関向けの専門製品「ChatGPT for Financial Services」を発表しました。
• 最新モデル「GPT-6 Astra」を搭載し、投資銀行・株式調査業務（企業調査、バリュエーション分析、LBOモデリング、ピッチブック作成など）を主な対象としています。
• Daloopa・PitchBook・LSEG News・Crunchbaseなどのデータを標準搭載し、Morgan Stanley・Evercoreが設計パートナーとして参加しています。
• 税理士・会計事務所への直接提供は本記事執筆時点で確認できていませんが、「データ連携＋テンプレート」という発想は顧問先向け資料作成にも応用できるヒントがあります。

情報の基準日：2026年9月14日時点

決算期が近づくたび「資料作成にもっと時間をかけられたら」と感じる税理士の先生は多いのではないでしょうか。OpenAIが金融業界に特化した製品を発表したので、内容を整理しつつ実務への応用を考えてみます。

ChatGPT for Financial Servicesとは？——2026年9月の発表内容

ChatGPT for Financial Servicesとは、OpenAIが2026年9月10日（米国時間）に発表した、金融機関向けにカスタマイズされたChatGPTの専門製品である。日本時間9月11日にはITmedia NEWSでも報じられました。ベースになっているのは企業向けの「ChatGPT Work」で、そこに最新モデル「GPT-6 Astra」を組み合わせた構成です。

顧問先から「ChatGPTで決算資料が作れるの？」と聞かれ、答えに詰まった先生もいるでしょう。

対象業務は、企業調査、LBOモデリング、ピッチブック作成など。米CNBCの報道でも「ウォール街のジュニアバンカー向け」と表現されており、投資銀行・株式調査業務向けに設計された製品です。

何ができるのか——データ連携と投資銀行・株式調査向けユースケース

特徴は金融データの標準搭載です。内蔵データセットとしてDaloopa、PitchBook、LSEG News、Crunchbaseが組み込まれ、S&P Capital IQ等との連携も予定されています。

設計パートナーにはMorgan StanleyとEvercoreの名前が挙がっています。Excel・Word・PowerPointのテンプレートに対応し、決算資料や提案資料のドラフトを実務フォーマットに落とし込みやすい設計です。一方で大手金融機関の専門業務を前提に作り込まれたものであり、中小規模の事務所がそのまま使える汎用ツールではありません。

実際、会計ソフトと表計算を行き来し手作業で数値をつなぐ事務所も多く、大型ツールを導入しても使いこなせないという声もあります。

GPT-6 Astraとベンチマーク数値

GPT-6 Astraとは、同製品に搭載された最新モデルで、前世代モデル「GPT-5.6 Sol」の後継にあたるものである。ITmediaの報道によると、社内ベンチマーク「OfficeQA Pro」における正答率は次の通りです（この数値はOpenAI公式発表の引用とみられますが、公式ページを直接確認できていないため「ITmediaの報道によると」という形で紹介します）。

モデル	OfficeQA Proでの正答率
GPT-5.6 Sol（前世代）	60.2％
GPT-6 Astra（最新）	69.9％

事務作業の自動化性能が底上げされたと報じられていますが、ベンチマークは社内基準による相対評価です。「スコアは上がったと聞くが、そこまで速くならなかった」という声も想像に難くありません。

Claude for Financial Servicesとの違い——税理士事務所目線で見る特徴

Claude for Financial Servicesとは？税理士・会計士の活用法で紹介したAnthropicの製品との違いを整理すると次の通りです。

項目	ChatGPT版	Claude版
発表時期	2026年9月10日	2025年7月15日
搭載モデル	GPT-6 Astra	Claude 4系モデル
主なデータ連携	Daloopa・PitchBook・LSEG News・Crunchbase	FactSet・Morningstar・Databricks
主な対象業務	投資銀行・株式調査（企業調査、バリュエーション分析、LBOモデリングなど）	資産運用・保険を含む金融機関全般
設計パートナー	Morgan Stanley・Evercore	Bridgewater・AIG（導入事例）

「結局どちらを追えば」と迷うかもしれませんが、両者に共通するのは「金融データ連携」と「根拠を示す効率化」という設計思想です。対象業務の焦点は異なりますが、どちらも日本の税理士事務所への直接提供は明示されていません。

税理士・会計事務所ではどう活かせるか

架空の事例として、株式会社△△商会という顧問先を持つ税理士事務所を考えてみましょう。担当の佐藤花子さんは、四半期ごとの業績報告資料を作るたび「データを整えるだけで半日かかる」と感じていました。製品自体は使えなくても、発想は資料作成フローの見直しに応用できます。

1. 月次・四半期データを整理し、経営者向け報告資料の下書きを作る
2. 複数期間・複数社の数値を比較し、ベンチマーク資料の骨子を作る
3. 決算・提案資料のドラフトを、Excel・Word・PowerPointなど実務形式で作成する
4. 定型的な集計・グラフ作成はAIに任せきりにせず、プログラム生成を挟んで「揺らぎ」を減らす

実際、佐藤さんも集計をAIに任せたところ数値が毎回微妙に変わり、提出直前に手計算へ切り替えた経験があります。4つ目は特に重要で、LLMは同じ作業を安定して繰り返すのが苦手です。詳しくはLLMの限界と税理士事務所における「本当に合理化できる」使い方や税理士事務所のAI活用事例2026｜どこまで任せるをご覧ください。株式会社Cosmicoが手がけた財務分析・レポート自動生成システムも、こうした発想の延長線上にあります。

導入を検討する際に押さえておきたいこと

金融データの分析に使う際は、機密情報の取り扱いに注意が必要です。pulse2.comの報道によると、ビジネスデータはデフォルトで学習に使用されず暗号化されるとされていますが、契約条件はプランごとに異なるため導入前に必ず個別確認してください。

また、ハルシネーションへの注意も欠かせません。税理士のChatGPT活用術とハルシネーション注意点の通り、AIの出力をそのまま顧問先に提示せず、事務所側でチェック体制を設ける必要があります。AIが作った数値をそのまま送りそうになり、直前で誤りに気づいたという声も聞かれます。良い面だけに目を向けないことが信頼できる運用につながります。税務判断そのものをAIに委ねることはできません。最終判断は税理士等の専門家へご確認ください。

西新宿を拠点にAI・DX導入支援を行う株式会社Cosmicoでも、相談が増えています。迷った際はAI戦略コンサルティングや生成AI活用の研修も選択肢の一つです。

まとめ

今回の製品は、GPT-6 Astraと金融データ連携を組み合わせ、投資銀行・株式調査業務に的を絞った専門製品として発表されました。日本の税理士事務所に直接導入できるものではありませんが、「データ連携＋実務フォーマットへの出力」という発想は資料作成の効率化のヒントになりそうです。まずは自事務所の資料作成フローを見直すところから始めてみてはいかがでしょうか。