AIは道具からパートナーに

　生成AIの急速な発展は、単なる業務の効率化や自動化を超え、ビジネスのあり方そのものの変革を迫っている。プロンプトをAIに投げかけて動かす時代は終わりつつある。目的に応じて自律的に作業を実行するエージェントが主流となり、AIは「道具」から私たちとともに働く「パートナー」へと変わってきた。

　さまざまな産業のなかでも、金融はこうした変化の影響を最も直接的に受ける領域だろう。扱う商品の実体は情報とデータであり、審査も決済も与信もソフトウェアの上で完結しうるからだ。一方で、多くの金融機関は巨大な基幹システムを抱え、厳格な規制対応も求められるため、変革のスピードを簡単には上げられない。技術が変わる速度と、自社が変われる速度。その差が広がるなかで、金融機関はどの領域で価値を発揮し、人間は何を担うべきなのか。国際社会経済研究所 理事長の藤沢久美と、NEC 執行役 Corporate EVP 兼 CAXO の小玉浩に話を聞いた。

分解の時代が終わり、統合の時代が始まる

　この変化を読み解くうえで参考になるのが、NECグループの独立シンクタンクである国際社会経済研究所 理事長の藤沢久美の視点だ。藤沢は、デジタルテクノロジーとAIの登場によって、金融業に異なる性格の変化が起きていると指摘する。

　「デジタルの変革とAIの変革では、性格の異なる変化が起きていると思っています。2000年代から始まったデジタル革命では、それまで金融機関のなかにあった決済や送金といった機能が、一つひとつ独立した企業として切り出されていきました。FinTechの時代は、金融サービスの“分解”が進んでいったのです」

　分解が進んだことで、顧客は自分のやりたいことをFinTechのサービスで直接済ませられるようになった。だが、機能が一つひとつ分解されたからこそ、かえって見えてきたこともある。顧客が本当に求めていたのは、切り出された「機能」そのものではなかったのである。

　「金融機関に来るお客様は、別に金融商品を買いに来ているわけではありません。本当のニーズはその手前にあるんです。たとえば『65歳までに安心して引退したい』とAIに語りかければ、投資も預金も保険も年金も税制も相続も、AIが裏側で組み合わせてくれるようになるほうがいいでしょう。お客様は業態の区別もしないまま、目的を叶えられるようになる。AI時代においては、分解されたものが従来の銀行や保険会社とは異なるかたちで統合されていくのです」

金融機関は社会の資本配分をリードする

　では、これからの金融サービスはどう統合されていくのか？　藤沢が提示したのは、業態別の縦割りが機能別の横割りへと組み変わる世界観だ。AIエージェント、アイデンティティ、トラスト、ペイメント、アセット、パブリックインフラストラクチャ──金融サービスは、この6つの階層から構成される。最上層のAIエージェントは個人の人生設計と法人の経営判断を支援し、その下のアイデンティティの層では、本人確認のIDが、分散型IDのように個人が自らデータの利用を許可するIDへと変わる。

　「最上部のAIエージェントは大きな参入障壁になるため、誰がこのレイヤーを担うかが重要なポイントとなるでしょう。金融グループが上から下まで進化できるのか、それとも真ん中を主にサービスとする組織になっていくのか問われていくと思っています」

　中央のレイヤーしか押さえられなければ、金融機関はBaaS（Banking as a Service）の供給者に収まることになる。金融にまつわる各種機能をAPIとして開放し、顧客と向き合うのは上のレイヤーを押さえた事業者だ。たとえば全国に販売網をもつ自動車メーカーが自社のAIエージェントを立ち上げ、金融機能はBaaSとして調達する。

　このとき金融機関に手数料は入るが、顧客の顔は見えない。どんな目的でその商品が選ばれたのかというデータも、顧客との接点をもつ側にたまっていく。もちろん金融サービスを提供するための免許そのものが強力な参入障壁であり、中間層に徹すると決めるのもひとつの戦略だろう。いずれにせよ、どんなポジションをとるのかを主体的に選びぬく必要性は高まっていく。だからこそ藤沢は、金融機関こそ「アロケーション」を担うべきだと続ける。

　「これからの金融機関は個人や企業のキャピタル・アロケーションを超えて、社会の資本配分をリードする存在になっていくと思っています。企業や人、建物も含めて、地域の資本を金融機関が再配分していく役割を担っていくのではないでしょうか」

複雑な意思決定をシンプルに変えていく

　AIエージェントが発展するからといって、人間が不要になるわけではない。藤沢は、人間による「判断」の重要性がむしろ高まっていくはずだと語る。

　「単に利益率の高い選択肢を選ぶだけなら、AIだけで判断できてしまう。だからこそ、どんな価値基準から意思決定を行うかが重要になるのです。自分たちは一体どんな基準をもって判断をしているのか、きちんと考えなければ差別化は難しいでしょう」

　藤沢は自身の経験も振り返りながら、目先の利益率を追い求めることだけが答えではないはずだと続ける。たとえば地域の金融機関には「地域コスト」と呼ばれる考え方が根づいており、短期の利益率を犠牲にしてでも地域に貢献することが、長期的な利益の向上につながると知られている。

　「AIは判断こそしてくれるものの、決断はしてくれません」

　問いを立てること、責任を負うこと、希望を示すこと──人間に残るのは、そうした意思決定だと藤沢は整理する。ただし、意思決定のあり方も変わっていく。人間を中心としたピラミッド型ではなく、AIエージェント群とともに働く組織形態になれば、絶えずAIとコミュニケーションをとりつづけねばならず、人間の判断がボトルネックになりかねない。

　「複雑な意思決定をしている企業は、AIを導入してもスピードが上がりません。まずは社内の意思決定を整理し、責任の所在を明確にする必要がある。だからこそ、今後は事業の中身や意思決定のプロセスを変え、AIとつなげるAIトランスレーターが重要になるでしょう」

　顧客の意思決定を最後に支えるのが人である以上、規模の大きな金融グループがすべてを取るわけではない、と藤沢は語る。地域に根ざした金融機関にも、特定の業界に深い知見をもつ会社にも、選ばれる余地は残っていく。そのとき顧客が見ているのは、商品の条件だけではないだろう。その組織が何を基準に物事を決めてきたのか、価値基準そのものが差別化の中身になっていくのである。

クライアントゼロが見せた実装

　NECにおけるAI変革の実践を担うのが、執行役 Corporate EVP 兼 CAXO（Chief AI Transformation Officer）である小玉浩だ。

　NECは2030年までの中期経営計画でAIネイティブカンパニーになることを掲げているが、この変革への意志は一朝一夕に生まれたものではない。2000年代に厳しい時代を経験したNECは、自らを0番目のクライアントとして最先端のテクノロジーを実践する「クライアントゼロ」戦略で、企業変革を推進してきた。その実践の積み重ねが、今日のAI変革への確信を支えている。

　「うまくいったこともいかなかったことも含めて、まずは自分たちが実践し、生きた教訓・知見を蓄積し、それをお客様や社会に還元していく。その意思を社内外に示すため、2021年にCEO直下にトランスフォーメーション組織を立ち上げ、あわせて記者会見も行いました」

　この立ち上げには、こんな思いが込められていた。自社のDXさえうまくいっていない企業に、誰が変革の支援を頼もうとするだろうか。自ら実践できていないことを、顧客に勧めることはできない。だからこそNECは、自身が変革の最前線に立ち、その成果を社内外に示すことを宣言したのだ。

　NEC変革の柱のひとつが、データドリブン経営だ。

　「データドリブン経営のキーは文化変革、プロセス、データの3つです。経営層と現場で同じデータを共有し、徹底的にファクトに向き合い、未来志向のアクションにつなげていけるような文化にしていく。プロセスにおいては、受注前に価値を作り込むプロセスと、会社がそれを徹底的に支える仕組みや仕掛けを整備しました。それがまさにデータであり、時間をかけてデータの整備（カタログ化）を進めてきました。カタログ化されたデータを基に、経営コックピットとして経営を可視化しています。非常に苦労はしましたが、アクションを回すことにより、直近2年ほどで粗利率5.5％の向上にもつながりました」

　ここで言う「文化変革」とは、単にデータを見えるようにすることではない。データは組織の階層を経るなかで、それぞれの立場の論理によって説明や見通しが加えられていく。悪意はなくとも、出てくるのは「解釈済みの情報」だ。結果として、ファクトとは言いきれない情報が判断の材料となってきた。

　だから、経営層も現場も同じデータ・ファクトを見ることが重要だ。ただ、データが可視化されると、今度は過去の出来事の議論になりがちだ。そうではなく、ファクトはファクトとしていかに良くするかという未来志向でアクションを実行する。それこそが文化変革だ。

　また、プロセス全体をエンド・トゥ・エンドでデータ化するにあたっては、営業段階での受注前プロセスに注力した。狙いは、抜本的な利益体質の改革だ。受注が決まる前段階で価値（利益）も作り込まれる。受注前に全社の力を結集し、結果のフィードバックも含めて全体の仕組みや仕掛けを回していく。

　そしてその前提となるのがデータだ。必要なデータから仮想的にカタログ化し、そこを徹底的に整えていく。その結果、データの準備コストとリードタイムは75％減となり、見たいデータにすぐ手が届く状態が生まれた。

　経営コックピットには、HR、IT、サイバー空間の安全性、ファイナンスの予測、受注前のパイプラインなど、多種多様な情報が集約されている。ポイントは、経営層がサマリーの数字を眺めるだけで終わらないことだ。気になった指標から事業、個別の案件、その背景にあるファクトまでドリルダウンして確かめられるからこそ、経営と現場が同じデータを見ながら具体的なアクションを議論できる。さらに、データがAI活用に適した状態に整ったことで、AIによる状況分析や予兆検知、事業シミュレーションも可能になってきた。IT運用の現場でも、AIが障害の検知から復旧までを担い、人が解析するのは未知の障害だけになっている。データドリブン経営の積み重ねが、そのままAI活用の土台として生きているのだ。

　とはいえ、ここまでは既存の仕事のやり方を前提に、そこへAIを「足す」段階だ。AX（AI Transformation）で本当に問われるのは、その先にある。

人向けの仕組みを、AIにも適用する

　中期経営計画に掲げた「AIネイティブカンパニー」とは何か。この問いが出発点となった。その回答は、小玉によればシンプルだ。組織・経営・ガバナンスといった企業OSは、いずれも人を前提に組み上げられてきた。そこにAIという新たな労働力が加わり、企業OSの前提自体をAI側にも広げて再構築する。そして事業の強みをAI前提に捉え直し、AIと人が互いに能力を補完していく。競争力の源泉は、AIをツールとして使うことではない。AIを組織や会社そのものに組み込むことだ。NECをまるごとIQ化し、それを世界の知見と掛け合わせてナレッジを拡張していく。重要なのはAIに使われる／置き換わるのではなく、AIを組織として使いこなし、企業価値を創出することである。

　その企業OSは、人とAIという2つの経営資源の上に立つ。人の力を最大限引き出し、人ならではの判断力と専門性で価値を生み出す「Human Capital」が変革の“創造”（0→1）を担い、自律化とオーケストレーションによって変革を“加速”させる（1→∞）のが「AI Capital」だ。人的投資とトークンエコノミーのバランスを取りながら、両者を最適化する。土台となるのは、One DataとIQ（Ontology）として整えられた質の高いデータ、そしてセーフティ＆セキュリティ／ガバナンスとコンピューティング・AIリソースである。

　その上に、自律化によるオペレーショナル・エクセレンスが立ち上がる。人の力の拡張と組織の力の増幅、顧客エンゲージメント、ビジネスモデル変革、イノベーション。それらを社会価値へと昇華させ、企業価値の圧倒的な向上につなげていく──これがNECの描く企業OSの姿だ。

　小玉はAI Capitalを「組織に深く組み込まれた経営資産そのもの」と定義する。あらゆる経営判断や実行結果がそこに蓄積され、自律的に進化し、複利的に価値を創出していく。単体のAIツールの集合ではなく、企業のアーキテクチャとして積み上げられている点が、決定的に異なる。

　AI Capitalを企業活動のなかで機能させる──その具体的な答えが、AIを主語にし、AIを「社員」として捉える視点だ。

　「AIはデジタル労働力であり、私たちの分身であり、パートナーです。人に対して行ってきたことと同じ考え方を、AIにも当てはめてみてもいいのではないかと考えました」

　この考え方のもと、NECは部門長から社員まですべての役割をAIが担う自律型組織「コーポレートAI・Workforce部門」を2026年8月1日付で新設した。

　AIエージェントを組織の一員として位置づけるのであれば、技術だけでなく、人間と同様に組織ガバナンスが必要になる。企業が人を雇用するとき、組織構造や役割、権限、監査の仕組みなしに運営することはできない。AIも同じである。

　そこでNECは、AI組織ガバナンスの仕組みを整備した。組織構造は部門長、ボード、マネージャー、社員の4階層で構成される。部門長は経営の視点で全体を捉え、マネージャーは品質やコストといった視点で担当領域を管理し、社員が実務を担う。役割と責任を明確化するとともに、監査やEvals（AI評価）を実施し、AI同士のコミュニケーションや意思決定プロセスを可視化することで、透明性と検証可能性を確保している。

　象徴的なのが、AIだけで構成される役員会だ。各AIはそれぞれの役割と責任に応じて意見を表明し、互いに反論や検証を繰り返しながら議論を深める。論点が整理され、合意に至れば意思決定案としてまとめられる。一方で、議論が収束しない場合や経営としての判断を要する場合には、最終的な意思決定は人が担う。AIは議論と検討を加速させるが、企業としての最終責任は人が負うという考え方である。そうして決まった方針に従って、マネージャーのAIエージェントが配下のタスクを処理していく。

　こうした議論のプロセスそのものも学習対象となる。どのような論点が示され、どの主張が採用され、どの判断が棄却されたのか。AIは日々の議論や意思決定の蓄積を通じて、自律的に知識や判断能力を拡張していく。

　「人向けの仕組みをAIにも適用するとき、とりわけ重要になるのが透明性と検証可能性です。AI同士のコミュニケーションも、自律的なスキルのアップデートも、すべて人が見える形で可視化され、あとから検証できる仕組みになっています」

　こうした組織ガバナンスの基盤の上で、AIを組織の一員として迎え入れる。その出発点となるのがオンボーディングである。オンボーディングは単なる教育ではなく、AIが組織の一員として行動するための統治プロセスでもある。NECの存在意義、行動原則、インテグリティ、企業文化を共有し、企業として何を重視し、どのような判断を行うのかという前提条件をAIに理解させる。社員であれAIであれ、NECのポリシーに従って動くということだ。

　その上で、組織能力を継続的に高めていく仕組みを適用する。エンゲージメントサーベイ、評価、1on1、ストレスチェック、育成など、人材マネジメントで培ってきた仕組みをAIにも適用し、AI自身が学習し進化していく環境を整備している。

AIネイティブカンパニーを支えるAIガバナンス

　AIが企業全体の経営資源として機能し始めたなか、さらに重要なのは、全社視点でのAIガバナンスだ。

　ひとつは、人的投資とAI投資の最適化である。大規模組織が全社でAIを活用すれば、トークンコストやコンピューティングリソースそのものが経営課題となる。NECではフロンティアモデル、オープンウェイトモデル、オンプレミスモデルを適材適所で組み合わせながら、価値とコストの両面を管理している。

　「大事なのは、価値とセットでコストをコントロールできる状態にもっていくことです」

　もうひとつが、自律性と安全性を両立するためのガバナンスである。AIがより高度な判断や実行を担うようになるほど、セキュリティや監査、Evalsといった仕組みの重要性は高まっていく。

　「健全なガードレールを引きつつ、AIを育て、オーケストレーションしていく。それが重要だと考えています」

　AIネイティブカンパニーにおいて求められるのは、AIを活用することではない。AIを経営資源として管理し、統治し、継続的に価値へ変換していく能力そのものである。

　そうして組織に知識を蓄え、IQとして体系化し、世界の知見と掛け合わせることで、競争優位を生み出していく。

人間は未来をつくる意思決定を担う

　AIを組織の一員として迎え入れ、人とAIがともに働く仕組みを整備していくなかで見えてきたのは、人間の役割そのものが変わり始めているという事実だった。

　分析や調査、資料作成といった知的作業だけでなく、論点整理やシミュレーション、意思決定の支援までもがAIによって担われるようになりつつある。世界中の知識や専門性にも、AIを介して誰もがアクセスできる時代になった。

　それによって問われるのは、人間の知識量そのものではない。どの課題に向き合うのか、どの未来を目指すのか、何を優先し、何を捨てるのか、といった意思の部分である。

　「人の価値は『意志と決断』『現実を動かす』『未来をつくる』ことにシフトしていくのだと思っています」

　AIは過去から学び、現在を分析し、未来を予測することができる。しかし、その未来のなかからどれを選び取るかを決めるのは人間だ。

　効率だけを追求するのであれば、人が介在しないほうがよい場面も増えていくだろう。それでも企業は、社会に対してどのような価値を提供するのか、どのような未来を実現したいのかという意思を持たなければならない。

　AIを活用し、より良い社会や世界をつくる新しいビジネスやサービスが生まれていく。そこに人はシフトしていくのだ。

　AIネイティブな時代においては、リソース・組織のあり方、意思決定とリスク設計、人とAIとの資本配分、安心安全を実現するエシックスなど、企業経営そのものの前提が変わる。そしてAIエージェントエコノミーやIQの進化などの未来への対応が求められていく。

　AIも前提にした企業OSが人と組織の可能性を解き放ち、企業活動全体を変革していく。NECはその変革を自ら体現し、世界に仕掛けていこうとしている。

　金融業の構造変化と、企業自身が進めるAI変革の実践。この2つの視点に共通しているのは、AI時代における人間の役割を問い直している点だった。AIは効率化を加速させ、未来を予測してくれるかもしれないが、結局、選ぶのは人間だ。さまざまな選択肢があるなかで、自社の態度を示し、ひとつの選択肢を選びぬくこと。たとえそれが短期的には非効率に見えたとしても、未来をつくるための意志を発動させること。それこそがこれからの金融機関に求められる力であり、AI時代における人間の役割でもあるのだろう。