この​記事で​分かる​こと

  • 金融アドバイスが広がらない・役に立たない理由を、利益相反だけでなく利用者側（需要）と提供者側（供給）の制約に分けて整理した2024年のレビュー論文の要点
  • 助言の価値は「助言がなければその人が何をしていたか」で決まり、手数料の規制や開示は助言の質と、助言を受けられる人の数の両方を動かすこと
  • 日本のウェルスマネジメント・IFA・J-FLECの相談で、どちらの制約が効いているかを確かめる問いと設例

想定読者：銀行・証券会社・IFAの個人営業と管理者、プライベートバンキングの担当者、独立系のファイナンシャル・プランナー、金融経済教育の企画者、顧客本位・コンプライアンスの担当者
前提知識：投資信託の販売手数料と信託報酬の違い、分散投資の基本

「お金の相談が広がらない」という同じ現象にも、二通りの読み方がある。一つは利用者側に原因を見る。相談に料金を払う発想がない、提案の良し悪しを見分けられない。もう一つは提供者側に原因を見る。相談に時間をかけても採算が合わない、手数料の出る商品を勧める誘因がある、担当者自身の相場観が偏っている。

日本では2024年4月に金融経済教育推進機構（J-FLEC）が設立され、販売から独立した助言者の認定制度や無料の相談窓口が動き出した1。どちらの読み方に立つかで、教育に力を入れるのか、報酬や品ぞろえを変えるのか、打つべき手は変わる。本稿は、二つの読み方を一つの枠組みで整理したレビュー論文を手がかりに、日本の現場で確かめる点を考える。

この記事が主に参照する研究

Jonathan Reuter、Antoinette Schoar（2024）「金融アドバイス市場における需要側と供給側の制約（Demand-Side and Supply-Side Constraints in the Market for Financial Advice）」Annual Review of Financial Economics 16巻

  • 公表：初版は2024年5月（NBER Working Paper w32452）。掲載誌の版は2024年11月。参照した版：NBER WP 版（2024年5月、21ページ）。査読：掲載誌に掲載済みのレビュー論文（参照した WP 版は未査読と明記されている）
  • データ：独自の分析はない。米国を中心に欧州・カナダ・豪州・インドなどの実証研究と理論研究を整理
  • 方法：文献レビュー（紹介される研究は相関分析、制度変更を使った分析、覆面調査、実験が混在）
  • 位置づけ：利益相反の検証に偏っていた研究を、需要側・供給側の制約全体に広げる枠組みの提示。新しい理論でも新しいデータでもない

以下では、このレビューを R1 と呼ぶ。R1 が紹介する実証の一部は著者自身の共著で、確定拠出年金の研究は Reuter、金融アドバイザーへの覆面調査は Schoar が共著者に入っている2。本稿では R1 の整理と、本文を確認できた Reuter の共著の実証研究2本（以下 R2・R3）を分けて扱う。

利益相反だけでは​説明できない：取引の​利益と​「助言がなければ」

個人向けの助言についての研究の多くは、顧客のポートフォリオが教科書的な基準（低コストの指数連動投信など）からずれていることを、助言者の利益相反の証拠として読んできた。R1 はこの読み方を広げる。ずれは需要側と供給側の多様な制約が組み合わさった結果であり、利益相反はその一つにすぎない、というのが出発点である3。

需要側の制約として挙げられるのは、金融リテラシーの低さ、行動上の偏り（行動​ファイナンスが扱う認知の癖）、投資の良し悪しの見極め方についての思い違い、助言者への信頼の過剰または過少である。供給側には、良質な商品への限られたアクセス、顧客1人に割ける時間の制約、顧客の目標や好みの理解不足、そして助言者自身の思い違いがある。R1 は、需要側の制約は助言者と顧客の間の「取引の利益」を大きくし、供給側の制約はそれを小さくする方向に働くと整理する4。

この枠組みの要になるのが反実仮想、つまり「その顧客が助言を受けなかったら何をしていたか」という比較の相手である。R1 は、利益相反のある助言を受けて従うことと、それで損をすることは別だと強調する。損害を測る基準は顧客自身の反実仮想であり、研究者にはその良い代理指標がないことが多い5。R1 が紹介するモデルの一つでは、信頼できる助言者が知識の乏しい投資家に安心を与え、自分では取らなかった株式のリスクを取らせる。手数料が高すぎなければ、顧客は株式のリスクプレミアムの一部を得て、助言者は残りを手数料として受け取る6。預金しかしない人には、割高な投信でも何もしないよりよいことがありうる。

表1は R1 が挙げる制約を研究の例と並べ、日本の現場で確かめる問いを編集部が添えたものだ（問いは研究で検証されていない）。

表1　需要側・供給側の制約と、日本の現場で確かめる問い

表は横にスクロールできます →

区分制約研究の例（R1 の紹介）確かめる問い（編集部）
需要側金融リテラシーの不足低い層ほど運用を一任しがちで、助言の誤りに気づきにくい（イタリア、米国の退職制度）顧客は提案の何を、どう比べて判断しているか
需要側信頼の過不足助言への信頼が株式投資への参加を左右（EU）。不祥事で投資顧問から預金へ（米国）信頼の根拠は人柄か、実績か、開示か
需要側助言に払う価値の理解不足リテラシーの低い層ほど有料の助言の価値を理解しにくい（R1 の解釈）無料の相談と有料の相談の違いを説明できるか
需要側一任による相談の減少TDFだけで運用する加入者は助言を求めにくい（米国、R3）積立の自動化の後に見直しの機会があるか
供給側時間と費用関係の維持に手間がかかり、富裕層ほど個別化した助言を受けやすい（R1 の解釈）顧客1人に割ける時間を残高で決めていないか
供給側商品の品ぞろえと報酬販売経路の手数料が商品選びに影響（米国の投信など）比べた代替商品に低コストのものが入っているか
供給側助言者自身の誤った信念助言者自身の運用にも顧客と同じ偏り（カナダ）担当者自身の運用方針は提案と同じ偏りを持たないか
供給側一律の助言顧客の特性より担当者の違いで配分が決まる（カナダ）似た顧客の配分が担当者でどれだけ違うか
出所：R1（Reuter and Schoar、​NBER WP 2024年5月）​p.3〜12 の​整理と​紹介研究を​基に​大手町​プレップが​再構成。​「研究の例」は R1 の​紹介に​よる​もので、​R3（Reuter and Richardson 2022）​以外の​原論文は​本稿では​確認していない。​右端の​列は​編集部が​日本の​相談現場向けに​作った​問いで、​研究で​検証された​ものではない。

需要側：誰が​助言を​求め、​誰が​一任するのか

R1 がまとめる需要側の研究には、一貫した傾向がある。イタリアの調査では、自分で実行するための助言を求める人は金融リテラシーが高い世帯に多く、運用そのものを任せる一任型の需要はリテラシーと負の相関、助言者への信頼と正の相関を示した7。米国の大学の退職制度を調べた R2 でも、証券会社の担当者（ブローカー）の推奨を求める加入者は、若く、給与が低く、学歴が低く、経営学・経済学以外の学部に勤める人に多かった。同じ特性は、ブローカーが選べなくなった後にターゲット・​デート・​ファンド（TDF。年齢に応じて資産配分を自動で変える投信）を選ぶかどうかも予測した8。

一任が相談の需要を減らしうる点も見落とされやすい。R3 は、TIAA が記録管理を担う23機関の確定拠出年金（2009〜2014年）で、資産をすべて TDF に置く加入者はどの年齢でも有意に助言を求めにくいことを示した。2012〜2014年の年次データでは、50〜59歳の拠出者で年1回以上助言を求めた割合が TDF だけでない人の17.13%に対し、TDF だけの人は6.42%で、約2.7倍の開きがあった（1%水準で有意）9。相関の分析であり、TDF が相談を減らしたのか、相談の必要を感じない人が TDF を選んだのかは区別できない。それでも R1 は、自動化された積立が貯蓄率や取り崩しの相談の機会を細らせうると指摘する10。

信頼も需要を左右する。欧州連合では助言への信頼が高いほど株式投資への参加が多く、米国ではマドフ事件の被害が大きかった地域で投資顧問から預金へ資産が移った11。米国の50歳以上の調査実験では、金融リテラシーが高い人ほど専門家の助言を求め、販売側が報酬を受け取る「無料」の助言を避けた12。R1 はこれらを踏まえ、リテラシーの低い世帯ほど助言から得るものは大きいが、不正に気づきにくく、助言にお金を払う価値も理解しにくいと述べる13。

供給側：費用・​品ぞろえ・​助言者の​思い違い

供給側の制約は、利益相反がなくても生じる。関係の維持には時間と手間がかかるため、助言の質は取引から見込める利益に左右され、富裕な顧客ほど個別化した助言を受けやすい14。商品の提供会社が販売会社に払う間接的な報酬が、小口投資家の助言費用を補助する価格差別として働くというモデルもある（ただし投資家の費用は高く、リターンは低くなる）15。

助言の中身にも供給側の偏りがある。カナダの大手助言会社4社（顧客80万人）のデータでは、顧客の危険資産の比率は、顧客の特性よりも、どの助言者についたかで説明された。助言者の効果が25パーセンタイルから75パーセンタイルに移ると、危険資産の比率は20%ポイント高い。助言者ごとに似通った「一律」の助言が行われていたことになる16。同じデータの別の研究は、助言者自身の運用にも顧客と同じ偏りが見られることから、質の低い助言は利益相反より助言者の思い違いと整合的だとした17。一方、米国の覆面調査では、助言者は自分の利益にもなる場合にだけ顧客の誤りを正し、低コストの指数連動投信を持つ顧客をアクティブ投信へ移そうとした18。

では、利益相反のある助言は、助言がない状態より悪いのか。R2 は制度変更を使ってこの問いに答えようとした。オレゴン大学システムの任意退職制度では、2007年11月以降の新規加入者はブローカーと対面で相談できる提供会社を選べなくなり、TDF を既定の投資先とする提供会社が加わった。R2 は、ブローカーの需要が高い層がその後は TDF を選んだことから、年齢に合った TDF をブローカー経由の加入者の反実仮想として使った。

図1 助言の価値は比べる相手で決まる図1　助言の価値は比べる相手で決まる米国の大学の退職制度、1999〜2009年年間リターン（手数料控除後、%）の平均ブローカー経由の加入者（実際）1.85%年齢を合わせたTDF（反実仮想）4.83%差 2.98%ポイントの内訳（編集部の分解）ブローカー報酬 0.90報酬以外 2.08報酬（年平均）運用成果などの差
出所：R2（Chalmers and Reuter、​2018年12月の​掲載前の​版）​p.23 の​記載値を​基に​大手町​プレップ​作成。​対象は​米国​オレゴン​大学​システムの​任意退職制度​（ORP）で、​ブローカーと​対面で​相談できる​提供会社を​選んだ​加入者の​実際の​ポートフォリオと、​同じ​加入者が​年齢に​合った​TDF​（ターゲット・デート・ファンド）に​投資していた​場合の​比較。​差の​分解は、​R2 が​示す​ブローカー​報酬の​年平均​（0.90%）を​差から​引いた​編集部の​計算​（R2 は「約3分の1」と記載）。​回帰では​手数料控除後​リターンの​差 −3.21%ポイント​（1%水準で有意）、​リスク​調整後 −2.11%ポイント​（5%水準）。​原表の​転載ではない。

図1のとおり、ブローカー経由の加入者の年間リターン（手数料控除後）は平均1.85%で、同じ加入者が年齢に合った TDF に投資していた場合の4.83%を2.98%ポイント下回った。ブローカーへの報酬は年平均0.90%で、差の約3分の1にあたる19。回帰では手数料控除後リターンの差が−3.21%ポイント（1%水準）、リスク調整後で−2.11%ポイント（5%水準）で、市場リスクの取り方に統計的に有意な差は確認されなかった20。ブローカーが担っていた「株式のリスクを取らせる」役割は、TDF でより安く代替できたことになる。ブローカーがいた時期には、需要の高い層の17.5%がマネー・マーケット・ファンド（MMF）に全額を置いていたのに対し、TDF が入った時期には全額 MMF は9.8%だった21。

これは「助言は不要」という意味ではない。R1 は、加入者が得をしたのは TDF が既定の投資先だったからで、多くの場面では助言を失った投資家の既定の選択肢は「投資しない」だと注意している22。反実仮想が預金なら、同じ助言でも評価は逆になりうる。

規制は​助言の​質と、​助言を​受けられる​人の​数を​同時に​動かす

R1 が紹介するモデルでは、販売手数料（コミッション）の禁止は、助言者が新しい顧客を探す誘因をなくし、最も知識の乏しい投資家から助言へのアクセスを奪いうる23。実証の例は両方向にある。

  • 英国は2012年にコミッションを禁止し資格要件を引き上げた（RDR）。助言者は2011年の約40,000人から2014年1月の約31,000人に減り、助言を受ける世帯はやや減り、費用はやや上がった24。
  • カナダでは2001年に5州が投信を販売する助言者の要件を厳しくし、対象州で助言者を使う確率が3%ポイント（改革前35%）、投信を持つ確率が2.3%ポイント下がった。関係を続けた世帯のリスクの取り方に変化は検出されなかった25。
  • 英国のオンライン投資プラットフォームで投信からの収入分配が禁止されると、推奨リストの質が上がり、投資家の負担する手数料は少なくとも26bp下がった（期間平均の手数料は158bp）26。
  • 米国の州ごとの受託者責任の基準の違いでは、受託者基準はリスク調整後リターンが25bp高いことと関連し、境界の郡でブローカー・ディーラーは16%少なかったが、取引量に差はなかった27。
  • 抜け道もある。スイスで販売報酬（キックバック）を禁じられた銀行は自社系の投信や仕組債を優先し、インドで一部の保険商品にだけ手数料の開示を義務づけると、助言者は開示の要らない商品を勧めた28。

開示が誰を動かすかにも差がある。豪州の制度改革（FOFA、2013年）では、手数料の開示が明確になると知識のある投資家ほど助言をやめ、知識の乏しい顧客は2年ごとの継続意思の確認に応答しないことで助言を失いやすかった29。R1 は、規制当局は助言の質だけでなく、助言を受けられる世帯の割合と、助言を失う世帯が代わりに何をするかに重みを置くべきだと結論づける30。

研究の​対象・方法・​限界

R1 は叙述的なレビューで、検索式や採否の基準を示した体系的レビューではなく、著者自身の共著の比重も大きい。R1 が紹介するドイツやスイスの銀行口座データは主に欧州の顧客保護規制（MiFID）の施行前のもので、施行をまたぐ研究も規制の効果は分析していない31。日本のデータを使った研究は含まれていない。

本稿で原論文の本文を確認したのは R2 と R3 だけで、それ以外の研究の数値は R1 の紹介に基づく。R2 は1つの州の大学職員の制度で、安価な TDF が既定の投資先として用意された特殊な場面の結果であり、R3 は相関の分析である。R1 は、ロボアドバイザーが助言の費用を下げうる一方、投資家が助言を受け入れるか、仕組みが複雑になるほど質を評価しにくくなる点を未解決の課題とする32。日本の現場で AI を提案に使う際の説明責任の線引きは、ウェルスマネジメントでの​AI活用で扱った。

大手町​プレップの​考察：日本では​どちらの​制約が​効いているか

以下は編集部の見方で、日本のデータで検証された結論ではない。日本の公的な取り組みは需要側の制約を強く意識している。J-FLEC の講演資料は、金融経済教育を受けたと認識する人が7.1%という調査結果を背景に挙げ、無料の相談体験で「お金に関するアドバイスの価値や意義」を知ってもらい、割引クーポンで実際に有料の相談を受けるきっかけをつくる、という3段階を示している33。助言に払う価値の理解不足と価格を、教育と補助で埋めにいく設計である。

同じ資料は、供給側の課題も引いている。金融審議会のタスクフォースの中間報告（2022年12月）が、顧客の立場を謳いながら特定の金融事業者や商品に偏った助言が行われている、誰が信頼できる助言者か分からない、と指摘したことだ34。J-FLEC 認定アドバイザーは、金融商品を組成・販売する金融機関に所属せず、助言の公正さに影響しうる報酬を受けないことを要件とする35。ただし認定は「見える化」のための称号で、直接これに紐づいて業務や報酬が生じるわけではなく、J-FLEC の講師・相談員の報酬は別の業務委託契約による36。顧客からの直接報酬を主な収益源とするなら、その市場の形成が採算上の課題として残る。

販売と一体の助言の側では、制約の中身が違うと考えられる（仮説）。金融商品仲介業者は2026年9月末時点で678者が登録され、一覧には各業者の所属する金融商品取引業者が記載されている37。IFA の​収益モデルやウェルスマネジメントの​担い手の構造からみて、富裕層向けでは品ぞろえ・報酬設計・一律の助言という供給側の制約が、資産形成層では費用と助言の価値の分かりにくさが、相対的に効いている可能性がある。効く制約が層ごとに違えば、一つの施策では解けない。

日本の​実務への​応用：顧客本位の​原則を​「反実仮想」で​読み直す

金融庁の「顧客本位の業務運営に関する原則」は、手数料がどのサービスの対価かを含めた明確化（原則4）、第三者から受け取る手数料を含む利益相反の具体的な内容の情報提供（原則5の注1）、業法の枠を超えた類似・代替商品との手数料を含む比較（原則6の注1）を求めている38。金融庁は、顧客の最善の利益を勘案した誠実公正義務の法定化（2024年11月）と、利益相反の可能性についての情報提供のルール化（2025年12月）も掲げている39。

R1 の枠組みでは、これらの原則は主に助言の質を整えるもので、その裏側で助言を受ける人の数と、受けなくなった人の行き先も見ておく必要がある。日本でも、開示や適合性の​確認の手順を変えた後に、どの顧客層が取引をやめ、その資金がどこへ行ったか（預金に戻ったのか、自分で運用を始めたのか）を記録すれば、規制対応の効果を質と利用者数の両面で点検できる。

反実仮想は提案の説明にも使える。原則6が求める代替商品との比較に、「提案を受けなかった場合に顧客がとりそうな行動」を加えるのである。

設例：反実仮想で​変わる​資産額の​差と​固定報酬の​重さ

学習用の設例（架空）

  • 運用資産1,000万円、運用期間10年、年複利（複利は貨幣の​時間価値を参照）。税は除く
  • 助言どおりの分散ポートフォリオの期待リターンは手数料控除前で年4.0%、助言・販売の費用は預かり資産の年1.0%（手取り年3.0%）
  • 助言を受けない場合の期待リターン（反実仮想）：顧客A 預金のまま年0.2%、顧客B 自己流の売買で年2.0%、顧客C 自分で低コストの分散投資をして年3.8%
  • 後半の固定報酬の相談は、J-FLEC の資料が例示する単価（1時間10,000円・3時間）とクーポン（80%オフ）を使い、金融資産の額は架空
図2 設例 反実仮想で変わる10年後の資産額の差図2　設例：同じ助言でも顧客で資産差が逆転1,000万円・10年、助言の手取り年3.0%（架空）助言がない場合との10年後の差（万円）顧客A：預金のまま（なしなら年0.2%）＋324顧客B：自己流の売買（なしなら年2.0%）＋125顧客C：自分で低コスト分散（なしなら年3.8%）−1080なしの場合が年3.0%を超えると資産額の差は負濃い棒＝助言で増える、赤い棒＝助言で減る
出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成（すべて架空）。​運用資産1,000万円を​10年複利で​運用。​助言どおりの​分散​ポートフォリオの​期待​リターンを​手数料控除前で​年4.0%、​助言・販売の​費用を​預かり​資産比で​年1.0%と​置き、​助言を​受けない​場合の​期待リターン​（反実仮想）だけを​顧客ごとに​変えた。​R1 p.5 の​「助言の​価値は​助言の​質と、​助言が​ない​場合の​行動の​質の​両方で​決まる」と​いう​整理を​数値で​示すための​例で、​実際の​期待​リターンや​手数料水準を​示す​ものではない。​期待​リターンを​一定と​置いた​資産額の​比較であり、​R1 が​助言を​求めるか​どうかの​基準と​する​期待効用​（リスクや選好を含む）は​測っていない。

図2では、助言の内容も費用も同じなのに、10年後の差は顧客Aで＋324万円、顧客Bで＋125万円、顧客Cでは−108万円になる。この設例の仮定では、差は助言の手取り（年3.0%）と反実仮想の差で決まり、反実仮想が年3.0%を超えると助言側が下回る。期待リターンを固定した収益額の比較で、リスクや安心感を含む助言の価値全体は測っていない。

図3 設例 固定報酬の相談の費用比率図3　設例：固定報酬の相談の費用比率3時間・1時間10,000円の相談（計30,000円）金融資産に対する費用の比率（%）100万円3.0% / 0.60%300万円1.0% / 0.20%500万円0.6% / 0.12%1,000万円0.3% / 0.06%3,000万円0.1% / 0.02%0.01.02.03.0自己負担30,000円クーポン利用6,000円比較：資産比 年1.0%（架空）
出所：相談料の​単価​（1時間10,000円）・時間​（3時間）・クーポン​（80%オフ、上限8,000円）は J-FLEC の​講演資料​（2024年10月12日）​p.20 の​例示、​金融資産の​額と​資産比の​報酬​（点線）は​学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成。​クーポンの​上限は​1時間​あたりと​読んだ​（資料の​「1時間10,000円なら​自己負担2,000円」の​例と​整合）。​1回の​相談の​費用を​残高で​割った​比率で、​年間の​継続報酬とは​性質が​異なる。​固定報酬と​資産比1.0%が​等しくなる​残高は​300万円。

図3は供給側の制約、つまり費用の問題を示す。1回30,000円の相談は、金融資産1,000万円の人には0.3%だが、100万円の人には3.0%にあたる。資産比で年1.0%の報酬と同じ負担になるのは残高300万円のときである。クーポンを使えば自己負担は6,000円まで下がり、100万円の人でも0.60%になる。小口の顧客ほど直接報酬を払う助言は割高で、補助が需要を引き出す余地は大きい。補助がなくなった後に独立した助言者が採算をとれるかは、この設例からは分からない。

明日から​使える​確認項目

  1. 新規の提案すべてについて、面談記録に「提案を受けなかった場合の行動」（預金のまま、既存の投信を持ち続ける、自分で運用する）を記録し、四半期ごとに区分別の提案件数と手数料を集計する。
  2. 担当者ごとの資産配分のばらつきを測る。年齢・資産額・リスク許容度の区分が同じ顧客について、株式など危険資産の比率の担当者別の平均を並べ、差が10%ポイントを超える区分があれば提案の根拠を確認する（10%ポイントは編集部の仮の目安で、研究で検証されたものではない）。
  3. 研修や面談の振り返りで、担当者が自分では選ばない商品を勧めていないか、自分の相場観をそのまま顧客に当てはめていないかを質問する。
  4. 開示や手続きを変えた後の離脱者を追う。手数料表示や継続確認の方式を変えたら、その後6か月に取引をやめた顧客の年齢・資産額・取引経験を、変更前の同じ期間と比べる。
  5. 固定報酬の相談を勧めるときは、相談料が顧客の金融資産の何%にあたるかを計算し、資産比の報酬や販売手数料と並べて示す。

まとめ

Reuter と Schoar のレビューは、金融アドバイスの問題を利用者側と提供者側の制約の組み合わせとして整理した。助言の価値は助言の質と、助言がなければ顧客がとった行動の両方で決まり、安価な TDF がある米国の退職制度ではブローカー経由の加入者が年2.98%ポイント不利だった。規制や開示は質を上げうる一方で、助言を受けられる人を減らすこともある。日本では J-FLEC が需要側の制約に教育と補助で働きかけているが、独立した助言の採算や担当者ごとの一律の助言といった供給側の制約は、現場の記録で別に確かめる必要がある。

次に​読む

脚注

  1. R4（J-FLEC 講演資料、2024年10月12日）p.5。設立は2024年4月5日。↩
  2. R1（NBER WP 版, 2024年5月）p.18〜21（文献）。R2 は Chalmers と Reuter、R3 は Reuter と Richardson、覆面調査（Mullainathan, Nöth and Schoar 2012）は Schoar の共著。R1 のページは PDF の物理ページ（印刷ページ＋2。以下同じ）。↩
  3. R1 p.3（1節）。R1 は、ずれを COI（conflicts of interest）だけで読む研究の多さを指摘している。↩
  4. R1 p.3（1節）。↩
  5. R1 p.5（2節・注5）。↩
  6. R1 p.5（2節）。Gennaioli, Shleifer and Vishny（2015）のモデルの紹介で、原論文は未確認。↩
  7. R1 p.6（3節）。Calcagno and Monticone（2015）の紹介で、原論文は未確認。↩
  8. R1 p.6（3節）、R2（2018年12月の掲載前の版）p.1（要旨）・p.3〜4。R2 のページは PDF の物理ページ。↩
  9. R3（2022年7月版）p.1（要旨）、表4（物理 p.37）。表3・表4の割合は、各暦年に少なくとも1回助言を求めた加入者の割合（R3 本文の表3・表4の説明）。数値は表4の「Contributors & Not TDF Only」と「Contributors & TDF Only」の50〜59歳の行。R1 p.7 は退職後収入の計画について「2.9%対8.3%」と紹介しており、表4の値（2.88%・8.32%）と一致する。約2.7倍は編集部の計算。↩
  10. R1 p.16（6節）・p.7（3節）。↩
  11. R1 p.7（3節）。Georgarakos and Inderst（2014）、Gurun, Stoffman and Yonker（2018）の紹介で、原論文は未確認。↩
  12. R1 p.7（3節）。Kim, Maurer and Mitchell（2021）の紹介で、原論文は未確認。2016年の Health and Retirement Study の実験モジュール。↩
  13. R1 p.2（要旨）。↩
  14. R1 p.4（2節）。↩
  15. R1 p.5（2節）。Stoughton, Wu and Zechner（2011）のモデルの紹介で、原論文は未確認。補助として働くのは顧客が洗練されていない場合で、洗練された顧客の場合は積極的な販売促進の原資になるとされる。↩
  16. R1 p.11〜12（4.2.5節）。Foerster et al.（2017）の紹介で、原論文は未確認。ホームバイアスは32%ポイント高い。↩
  17. R1 p.11（4.2.3節）。Linnainmaa, Melzer and Previtero（2021）の紹介で、原論文は本稿では未確認。↩
  18. R1 p.10〜11（4.2.3節）。Mullainathan, Nöth and Schoar（2012）の紹介で、原論文は未確認。R1 は、利害が一致する場面では助言者が有用な助言をしたことも併せて紹介している。↩
  19. R2 p.23（物理ページ。4節B・表7 Panel A）。差の内訳は図1の注を参照。↩
  20. R2 p.23〜24（表8）。シャープレシオの差は−0.0491（5%水準）。R2 は、ブローカーの需要が最も高い層について、TDF に移っていればリスク調整後の成績が上がったと推計している（p.24）。↩
  21. R2 p.25（4節C・表9）。ブローカーの予測需要が上位4分の1の新規加入者。ブローカーがいた時期は39.5%がブローカー経由、TDF が入った時期は42.6%が TDF に全額を置いた。↩
  22. R1 p.13（注11）。↩
  23. R1 p.6（2節）。Inderst and Ottaviani（2009）、Chang and Szydlowski（2020）のモデルの紹介。↩
  24. R1 p.13（5節）。R1 が Burke and Hung（2015）から引用した数値で、原資料は未確認。↩
  25. R1 p.13（5節）。Linnainmaa, Melzer, Previtero and Foerster（2021、WP）の紹介で、原論文は未確認。この研究は助言の質の改善を検討していない（R1 同ページ）。↩
  26. R1 p.13（5節）。Cookson et al.（2021）の紹介で、原論文は未確認。自ら商品を選ぶ投資家の標本で、助言者による助言の量・質への影響は扱っていない（R1 同ページ）。↩
  27. R1 p.14〜15（5.1節）。Bhattacharya, Illanes and Padi（2020）の紹介で、原論文は未確認。対象は年金保険（アニュイティ）の販売。↩
  28. R1 p.13〜14（5節）。Schaub and Straumann（2022）、Anagol, Cole and Sarkar（2017）の紹介で、原論文は未確認。↩
  29. R1 p.14（5節）。Edelen, Fong and Han（2024）の紹介で、原論文は未確認。↩
  30. R1 p.17（7節）・p.2（要旨）。↩
  31. R1 p.9（4.2.1節・注8・注9）。MiFID 1 は2007年11月に施行。注8が挙げる研究の期間は2002〜2007年が中心で、Fecht, Hackethal and Karabulut（2018）のみ2005年12月〜2009年9月と施行をまたぐが、同研究は規制に言及していない（注9）。R1 は、MiFID 1 による変化を利用した研究を知らないとする。日本のデータを使った研究が含まれていないことは、R1 の文献リスト（p.18〜21）を編集部が確認した結果。↩
  32. R1 p.17（6節）。↩
  33. R4 p.5・p.8。7.1%は金融広報中央委員会「金融リテラシー調査（2022年）」を R4 が引用したもので、調査の原資料は本稿では未確認。↩
  34. R4 p.9。中間報告の原文は本稿では未確認（R4 の引用による）。↩
  35. R5（認定要件・行為基準）。資格要件として CFP・AFP・FP 技能検定2級以上などを挙げ、報酬を受ける場合は事前に金額か算定方式を利用者と合意することを行為基準とする。↩
  36. R6 p.5（FAQ、2025年6月13日時点）。税務相談や個別銘柄の推奨は、引き続き関係法令に従って行う必要があるとされている（同）。J-FLEC 講師・J-FLEC 相談員に登録された場合は、業務委託契約に基づき報酬が支払われる（R5）。↩
  37. R9 p.1（令和8年9月30日現在）。↩
  38. R7 p.6〜7（原則4〜6）。↩
  39. R8。ルール化の具体的な内容は本稿では確認していない。↩

参考文献​（2026年10月確認）

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、投資助言・法務・税務の助言ではありません。研究結果は各論文の対象・期間・方法の範囲で得られたもので、日本の個別企業・案件にそのまま当てはまるとは限りません。設例は学習用の架空の数値です。アイキャッチ画像は生成AIによるイメージです。