BNYメロンCEOが語るAI導入の真実：従業員が「壁」となるのはなぜか？

BNYメロンCEOが語るAI導入の真実：従業員が「壁」となるのはなぜか？

BNYメロンのロビン・ヴィンスCEOが「AI導入の最大の壁は従業員だ」と発言したと聞いて、正直なところ、私は「またか」と少し苦笑してしまいました。あなたも感じているかもしれませんが、この話、どこかで聞いたことがあるような気がしませんか？新しい技術が世に出るたびに、必ずと言っていいほど「人の問題」が浮上してくる。これは、私が20年間この業界を見てきた中で、何度も繰り返されてきた光景なんです。

でも、ヴィンスCEOの言葉には、単なる「人の問題」では片付けられない、もっと深い真意が隠されているように感じます。彼はAIを「すべての人、あらゆる場所、あらゆるもののために」と位置づけている。これは、単に技術を導入するだけでなく、企業文化そのものをAI中心に変革しようという強い意志の表れでしょう。シリコンバレーのスタートアップが新しい技術で世界を変えようとする時も、日本の大企業がDXを推進しようとする時も、最終的に成功を左右するのは、技術そのものよりも、それを使う「人」と、その「人」を取り巻く「文化」なんです。

BNYメロンがAIプラットフォーム「Eliza」を導入し、その利用率が2024年度の36%から2025年度上半期には96%にまで急上昇したというデータは、まさにその企業文化変革の成功事例と言えるでしょう。この数字の裏には、従業員がAIを単なるツールとしてではなく、自身の業務をより高付加価値なものへと昇華させるためのパートナーとして受け入れたプロセスがあったはずです。しかし、この96%という数字は、決して楽な道のりではなかったことを示唆しています。初期の36%から残りの60%を巻き込むには、相当な努力と戦略が必要だったはずです。

なぜ従業員が「壁」になるのか？それは、AIがもたらす変化が、単なる業務効率化に留まらないからです。多くの従業員は、AIによって自分の仕事が奪われるのではないかという漠然とした不安を抱えています。これは、過去の産業革命やIT革命の際にも見られた、ごく自然な感情です。特に金融業界のような伝統的な分野では、長年の経験と知識が重視されるため、新しい技術への抵抗感が強い場合もあります。

ヴィンスCEOは、AIへの投資は現時点ではコストであるとしながらも、従業員が高付加価値業務に集中できるようになることで、将来的にはその投資が報われると期待しています。これは、まさにリスキリングとアップスキリングの重要性を説いているに他なりません。従業員がAIを使いこなすためのスキルを習得し、AIが代替する定型業務から解放され、より創造的で戦略的な業務にシフトできるような環境を整えること。これが、企業がAI導入で真の競争優位性を確立するための鍵となるでしょう。

BNYメロンがカーネギーメロン大学と提携し、「BNY AI Lab at CMU」を設立したというニュースも、この文脈で非常に興味深いですね。AI研究だけでなく、責任あるガバナンスと展開を推進するという目的は、単に技術を開発するだけでなく、それを社会に、そして企業内にどう浸透させるかという、まさに「人の問題」に正面から向き合っている証拠です。これは、OpenAIやGoogle DeepMindといった最先端のAI開発企業が、技術の倫理的側面や社会実装に力を入れているのと同様の動きと言えます。

投資家の皆さんにとっては、企業のAI導入戦略を見る際に、単に技術投資額だけでなく、従業員のリスキリングプログラムや企業文化変革への取り組みを評価する視点が不可欠になってくるでしょう。技術者の皆さんにとっては、単に最新の生成AIモデル（例えばGPT-5やGemini）を使いこなすだけでなく、それを組織にどう浸透させ、人々の働き方をどう変革していくかという、より広い視点を持つことが求められます。

結局のところ、AIはあくまでツールであり、それを最大限に活用できるかどうかは、使う側の人間にかかっています。BNYメロンの事例は、この普遍的な真理を改めて私たちに突きつけているのではないでしょうか。あなたの会社では、従業員はAIを「壁」と捉えていますか、それとも「翼」と捉えていますか？正直なところ、私自身もまだ答えを探している途中ですが、この問いかけこそが、AI時代の企業成長の試金石になる、そう確信しています。

この問いかけは、AI導入を巡る企業が直面する最も本質的な課題を浮き彫りにしています。従業員がAIを「壁」と捉えるのは、単なる変化への抵抗や新しい技術への不慣れだけが理由ではありません。その根底には、自分のスキルが陳腐化するのではないか、仕事が奪われるのではないかという、漠然とした、しかし深刻な不安が横たわっています。特に、長年にわたって培ってきた専門知識や経験が、AIという「ブラックボックス」によって価値を失うのではないかという懸念は、伝統的な金融機関の従業員にとってはなおさら強いものだったはずです。

しかし、BNYメロンの「Eliza」利用率が96%にまで急上昇したという事実は、この「壁」が乗り越えられないものではないことを示しています。では、彼らはどのようにして、この大きな障壁を突破したのでしょうか？正直なところ、詳細な戦略は公表されていませんが、私がこれまでの経験から推測するに、そこにはいくつかの重要な要素があったはずです。

まず、「なぜAIが必要なのか」という明確なビジョンの共有です。ヴィンスCEOの「すべての人、あらゆる場所、あらゆるもののために」という言葉は、単なるスローガンではなく、AIが従業員一人ひとりの業務をどう変え、会社全体の価値をどう高めるのかを具体的に示すためのメッセージだったはずです。AI導入の目的が「コスト削減」や「人員削減」ではなく、「従業員が高付加価値業務に集中できるようになるため」というポジティブな側面を強調し、未来の働き方を具体的に描いて見せること。これは、従業員の不安を期待に変える上で不可欠なステップです。

次に、「リスキリング」と「アップスキリング」を単なる研修ではなく、キャリアパスの再構築と位置づけたことでしょう。BNYメロンは、AIが代替する定型業務から解放された従業員が、より創造的で戦略的な業務にシフトできるよう、具体的な教育プログラムとキャリア開発の機会を提供したはずです。カーネギーメロン大学との提携も、単なる技術開発だけでなく、従業員のAIリテラシー向上と、AIを活用した新たな業務プロセスの設計に貢献したと考えるのが自然です。従業員は、AIを学ぶことが「自分の仕事を失う」ことではなく、「自分の価値を高める」ことにつながると実感できたからこそ、積極的にAIを受け入れたのではないでしょうか。

そして、最も重要なのが、「失敗を許容し、試行錯誤を奨励する企業文化」の醸成です。新しい技術の導入には、必ず不確実性が伴います。AIを使いこなすには、従業員が自ら試行錯誤し、新たな使い方を発見していくプロセスが不可欠です。もし、初期の失敗を過度に咎めるような文化であれば、従業員はAIの活用を躊躇し、結局は「壁」として立ち塞がり続けてしまうでしょう。BNYメロンは、AIプラットフォームを導入するだけでなく、それを安全に、かつ創造的に使えるような心理的安全性の高い環境を整えたはずです。小さな成功事例を積極的に共有し、AI活用を評価する仕組みを設けることで、ポジティブな循環を生み出したに違いありません。

リーダーシップが果たすべき役割：AI時代の「共創」の旗振り役

BNYメロンの事例は、AI導入の成功が、技術的な優位性だけでなく、いかにリーダーシップが従業員を巻き込み、ビジョンを共有できるかにかかっているかを物語っています。ヴィンスCEOの言葉からは、AIを単なるツールとしてではなく、企業文化そのものを変革する「触媒」として捉える強い意志が感じられます。

AI時代において、リーダーはもはや「指示を出す人」ではなく、「ビジョンを示し、従業員と共に未来を創造する共創の旗振り役」であるべきです。AIが進化すればするほど、人間の役割は、より複雑で、より創造的で、より人間的な側面にシフトしていきます。リーダーは、この変化の方向性を明確に示し、従業員がその新しい役割に適応できるよう、積極的に支援する責任があります。

個人的には、AI導入におけるリーダーシップの最も重要な役割の一つは、「AIが何でもできるわけではない」という現実と、「AIが人間の仕事を奪うのではなく、仕事を再定義する」という未来を、正直かつ具体的に伝えることだと考えています。過度な期待も過度な不安も、従業員のAI活用を阻害します。現実的な理解を促し、AIと人間がどのように協働すれば最大の価値を生み出せるのかを、対話を通じて共に探求していく姿勢が求められるのです。

投資家への示唆：AI投資の「見えない価値」を評価する視点

投資家の皆さんにとっては、企業のAI導入戦略を見る際に、単に技術投資額やAI関連の売上高といった定量的な指標だけでなく、より深い視点を持つことが不可欠になってきます。BNYメロンの事例は、その「見えない価値」の重要性を浮き彫りにしています。

具体的には、以下の点を評価の対象に加えるべきでしょう。

1. 人的資本への投資: AI関連のリスキリング・アップスキリングプログラムの充実度、参加率、それによる従業員のエンゲージメント向上度合い。従業員がAIを「壁」ではなく「翼」と捉えているかを示す指標（例：AIツール利用率、AIによる業務効率改善提案数など）。
2. 企業文化の変革: 失敗を許容し、イノベーションを奨励する文化が醸成されているか。部門間の壁を越え、AI活用を推進するクロスファンクショナルなチームの存在。
3. リーダーシップのコミットメント: トップマネジメントがAI導入のビジョンを明確に持ち、従業員との対話を積極的に行っているか。AIを単なるコスト削減ツールではなく、企業価値向上、従業員の成長機会と捉えているか。

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投資家への示唆：AI投資の「見えない価値」を評価する視点（続き）

1. 倫理とガバナンスへの取り組み: AIの公平性、透明性、説明責任を確保するためのガイドライン策定や、責任あるAI利用を推進する体制の有無。BNYメロンがカーネギーメロン大学と提携し、責任あるガバナンスに注力しているのは、まさにこの点へのコミットメントの表れだと私は見ています。これは、短期的な利益だけでなく、長期的な企業価値、ひいては社会からの信頼を獲得する上で不可欠な要素です。

正直なところ、これらの「見えない価値」は、従来の財務諸表には現れにくいものです。しかし、AIが企業の競争優位性を決定づける時代において、これらは持続的な成長の基盤となる、最も重要な「無形資産」と言えるでしょう。投資家の皆さんが、企業のAI戦略を評価する際には、ぜひともこのESG（環境・社会・ガバナンス）ならぬ「AI時代の人的・文化的ガバナンス」という視点を取り入れてほしいと、個人的には強く感じています。

技術者の皆さんへ：AI時代の「共創」をリードする存在となるために

投資家だけでなく、現場でAIを実装する技術者の皆さんにとっても、BNYメロンの事例は多くの示唆を与えてくれます。既存の記事でも触れましたが、単に最新の生成AIモデルを使いこなすだけでなく、それを組織にどう浸透させ、人々の働き方をどう変革していくかという、より広い視点を持つことが求められます。

かつて、技術者は「裏方」として、ビジネスサイドの要求をただ実装する役割を担うことが多かったかもしれません。しかし、AI時代において、技術者はもはや単なる実装者ではありません。あなたは、AIがビジネスにどのような可能性をもたらし、従業員の働き方をどう最適化できるかを、ビジネスサイドと共に考え、デザインする「共創のパートナー」であり、「変革の触媒」であるべきです。

個人的には、AI時代の技術者に求められるスキルは、大きく分けて三つあると考えています。

1. AI技術の本質的な理解と応用力： これは当然のことですが、単にツールを使うだけでなく、その仕組みや限界を理解し、ビジネス課題に合わせて最適なAIモデルを選定・カスタマイズできる能力です。生成AIの進化は目覚ましく、常に学び続ける姿勢が不可欠です。
2. ビジネスと人間の理解： AIはあくまでツールであり、その目的はビジネス価値の創出と人間の活動の支援にあります。そのためには、自社のビジネスモデル、業界の特性、そして何よりもAIを使う「人」のニーズや心理を深く理解する必要があります。ユーザーインタビューを通じて現場の課題を洗い出したり、プロトタイプを迅速に作成してフィードバックを得たりといった、人間中心設計（Human-Centered Design）の視点が非常に重要になります。
3. コミュニケーションとファシリテーション能力： AI導入は、組織全体の変革を伴います。技術者は、ビジネスサイドのメンバー、経営層、そしてAIを使うエンドユーザーと密に連携し、ビジョンを共有し、課題を解決していく必要があります。時には、AIに対する漠然とした不安を抱える従業員に対して、そのメリットを分かりやすく説明し、使い方を指導する「AIエバンジェリスト」としての役割も求められるでしょう。部門間のサイロを乗り越え、共通の目標に向かってチームをまとめるファシリテーション能力は、これからの技術者にとって不可欠なスキルです。

あなたがもし、目の前のコードを書くことに集中しすぎて、これらの「人」と「ビジネス」の視点を見失っていると感じるなら、少し立ち止まって考えてみてください。あなたの生み出すAIが、誰に、どのような価値をもたらすのか。その問いこそが、あなたの技術を真に活かすための羅針盤となるはずです。

AI導入の隠れた課題：データ、セキュリティ、そして倫理

ここまで、主に「人」と「文化」という側面に焦点を当ててきましたが、AI導入には他にも避けて通れない重要な課題があります。それは、データガバナンス、セキュリティ、そして倫理の問題です。

BNYメロンがAIプラットフォーム「Eliza」を導入し、その利用率を急上昇させた裏側には、間違いなく強固なデータ基盤とセキュリティ体制があったはずです。AIはデータが命。質の高いデータを安全に収集・管理し、AIが適切に学習できる環境を整えることは、導入の成否を分ける前提条件となります。特に金融業界では、顧客データのプライバシー保護や機密情報の漏洩対策は、企業の存続に関わる最重要課題です。

また、AIの倫理的な側面も忘れてはなりません。AIが意思決定のプロセスに深く関与するようになれば、その判断が公平であるか、透明性があるか、そして説明責任を果たせるかといった点が問われるようになります。もしAIが意図せず差別的な判断を下したり、誤った情報に基づいて重要な決定を下したりすれば、企業は大きな社会的信頼を失うことになりかねません。BNYメロンがカーネギーメロン大学との提携で「責任あるガバナンスと展開」を掲げているのは、まさにこのリスクを深く認識している証拠でしょう。

これらの課題は、技術者だけの問題ではありません。経営層から現場の従業員まで、組織全体で意識を共有し、適切なルールとプロセスを確立していく必要があります。AI導入を検討しているあなたの会社では、これらの「隠れた課題」に対して、どのような準備が進められていますか？正直なところ、これらを軽視する企業は、AIの恩恵を十分に享受できないだけでなく、予期せぬリスクに直面する可能性が高いと私は考えています。

AI導入は旅であり、目的地ではない

BNYメロンの事例は、AI導入が一度きりのプロジェクトではなく、継続的な旅であることを私たちに教えてくれます。初期の36%から96%への利用率の急上昇は、確かに大きな成功ですが、そこで終わりではありません。技術は常に進化し、ビジネス環境も変化し続けます。

AIを真に企業の競争優位性につなげるためには、導入後も継続的な改善と最適化が不可欠です。従業員からのフィードバックを積極的に収集し、AIツールの改善に活かす。新たなAI技術の登場に合わせて、既存のシステムをアップデートする。そして、AIによって解放されたリソースを、さらに高付加価値な業務やイノベーションに振り向ける。このようなPDCAサイクルを高速で回していくことが、AI時代を生き抜く企業に求められる姿勢です。

個人的には、AI導入のロードマップを考える上で、以下の3つのフェーズを意識することが重要だと感じています。

1. 「理解と試行」フェーズ： AIとは何か、自社のビジネスにどう適用できるかを学び、小規模なパイロットプロジェクトで効果を検証する。従業員のAIリテラシー向上に注力し、成功体験を共有する。
2. 「拡大と定着」フェーズ： パイロットで得られた知見を基に、AI活用を全社的に拡大する。リスキリング・アップスキリングを本格化させ、AIを日常業務に深く組み込む。BNYメロンの96%利用率は、このフェーズでの成功を示唆しています。
3. 「深化と共創」フェーズ： AIを単なる効率化ツールとしてだけでなく、新たなビジネスモデルの創出や、人間とAIの協働による創造性の最大化を目指す。AIが企業のイノベーションの源泉となる段階です。

あなたの会社は、今どのフェーズにいますか？そして、次のフェーズへ進むために、何が必要だと感じていますか？この問いに真摯に向き合うことが、AI時代の企業成長への第一歩となるはずです。

終わりに：AI時代の「人間」の価値を再定義する

BNYメロンのロビン・ヴィンスCEOの言葉から始まったこの考察は、結局のところ、AIがもたらす変化の核心が「人間」と「文化」にあることを改めて浮き彫りにしました。AIは確かに強力なツールですが、それをどう使いこなすか、どのような未来を創造するかは、私たち人間にかかっています。

AIが進化すればするほど、人間の役割は、定型的な作業から解放され、より創造的で、より戦略的で、より人間的な側面にシフト

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このシフトは、単に「仕事が変わる」というレベルを超え、私たち自身の「人間としての価値」を再定義する機会を与えてくれていると、私は捉えています。AIがどんなに高度化しても、私たち人間には、AIには真似できない、あるいは真似しにくい独自の能力があります。それは、例えば「共感力」であったり、「直感的な判断力」、あるいは「複雑な倫理的ジレンマに対する洞察力」といったものです。

AI時代にこそ輝く「人間ならではの能力」

あなたも、日々の業務の中で、どうしてもAIでは代替できないと感じる瞬間があるのではないでしょうか？それは、顧客の微妙な表情から本音を読み取ったり、チームメンバーのモチベーションを引き出したり、あるいは全く新しいアイデアをゼロから生み出したりするような場面かもしれません。これらの「人間ならではの能力」こそが、AI時代において、私たちの仕事の核となり、真の競争優位性を生み出す源泉となるのです。

AIは、膨大なデータを分析し、パターンを認識し、効率的な解決策を提示することに長けています。しかし、その結果をどう解釈し、どのような文脈で適用するか、そして最終的に人々の心を動かすようなストーリーとして伝えるか。これは、間違いなく人間の役割です。AIは、私たちの創造性を刺激し、より深く考えるための時間を与え、より大胆な意思決定を後押しする「翼」となる存在なのです。

BNYメロンの事例で、従業員がAIを「壁」ではなく「翼」と捉え始めたのは、まさにこの「人間ならではの能力」がAIによって拡張され、自身の仕事の価値が高まることを実感したからだと私は推測しています。彼らは、AIが定型業務を肩代わりしてくれることで、より戦略的な思考、顧客とのより深い対話、そして新たな金融サービスの創出といった、より高次元の業務に集中できるようになったのではないでしょうか。これは、単なる効率化を超えた、従業員一人ひとりの「エンパワーメント」に他なりません。

企業が目指すべき「人間中心のAI戦略」

このような未来を築くためには、企業は「人間中心のAI戦略」を明確に打ち出す必要があります。AI導入の究極の目的は、コスト削減や効率化だけではなく、従業員の能力を最大限に引き出し、より良い顧客体験を創出し、ひいては社会全体の価値を高めることにあるべきです。

正直なところ、多くの企業はまだAIを「コストセンター」や「単なるツール」としてしか見ていないかもしれません。しかし、BNYメロンのヴィンスCEOが「現時点ではコスト」としながらも、「従業員が高付加価値業務に集中できるようになることで、将来的にはその投資が報われる」と語ったように、AIへの投資は、究極的には「人的資本」への投資であり、企業の未来を形作るための戦略的な一手なのです。

「人間中心のAI戦略」とは、具体的には、AIが従業員のスキルを陳腐化させるのではなく、むしろ強化し、新たなキャリアパスを拓く機会として捉えることです。これには、継続的なリスキリングとアップスキリングの機会提供はもちろんのこと、AIと人間がシームレスに協働できるようなインターフェースやワークフローの設計も含まれます。

個人的には、心理的安全性の高い環境で、従業員がAIを自由に試行錯誤し、その可能性を探索できるような「遊び場」を提供することも非常に重要だと感じています。失敗を恐れずに新しい使い方を発見するプロセスこそが、組織全体のAIリテラシーを高め、イノベーションを生み出す土壌となるからです。BNYメロンがカーネギーメロン大学と提携し、研究だけでなく「責任あるガバナンスと展開」を重視しているのは、まさにこのような人間中心のアプローチを基盤としているからでしょう。技術の進歩と人間の成長を両立させる、そのバランス感覚が、これからの企業には不可欠なのです。

AI時代の「共創」を加速するために

この記事を通じて、あなたもAI導入の成功が、技術そのもの以上に、それを使う「人」と、その「人」を取り巻く「文化」に深く根ざしていることを感じていただけたのではないでしょうか

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この記事を通じて、あなたもAI導入の成功が、技術そのもの以上に、それを使う「人」と、その「人」を取り巻く「文化」に深く根ざしていることを感じていただけたのではないでしょうか。

AI時代の「共創」を加速するために：壁を乗り越える具体的なアクション

そう、まさにその通りです。BNYメロンの事例が示唆するように、AI導入は技術的な課題の解決だけでなく、組織全体、特に「人」と「人」との関係性、そして「人」と「AI」との関係性を再構築するプロセスだと言えるでしょう。この再構築を成功させる鍵が、「共創」という概念にあります。

正直なところ、多くの企業では、AI導入プロジェクトが「IT部門だけの問題」「特定の部署だけの効率化」として捉えられがちです。しかし、AIが真の変革をもたらすためには、経営層、ビジネス部門、技術部門、そして現場の従業員が一体となって、共通のビジョンに向かって進む「共創」が不可欠です。

個人的には、この「共創」を加速するために、いくつかの具体的なアクションが考えられると思っています。

1. 共通言語と共通理解の醸成： 技術者はAIの可能性をビジネスの言葉で語り、ビジネスサイドは技術の限界と制約を理解する。お互いの専門性を尊重しつつも、AIが何をもたらし、何をできないのか、共通の認識を持つことが重要です。定期的な合同ワークショップや、成功事例・失敗事例の共有会は、このギャップを埋める上で非常に有効でしょう。
2. クロスファンクショナルチームの推進： 部署や役職の壁を越えて、多様なスキルを持つメンバーで構成されるチームを組織することです。例えば、AI開発者、データサイエンティスト、業務プロセス専門家、そして実際にAIを使うエンドユーザーを巻き込んだチームで、AIソリューションの企画から開発、導入、改善までを一貫して行う。これにより、現場のリアルな課題をAIで解決する視点が生まれやすくなります。
3. 「AIチャンピオン」の育成とエンパワーメント： AI活用に意欲的な従業員を「AIチャンピオン」として育成し、彼らが部署内のAI普及をリードする役割を担ってもらうのです。彼らは、AIのメリットを具体的に示し、同僚の不安を解消し、使い方を教える「AIエバンジェリスト」として機能します。BNYメロンの96%という利用率の裏には、こうした草の根的な活動があったと私は推測しています。
4. 成果の可視化と共有： AI導入による小さな成功であっても、それを積極的に可視化し、組織全体で共有すること。例えば、「AIによって〇〇時間の業務が削減された」「AIが新しい顧客インサイトを発見し、〇〇の売上向上に貢献した」といった具体的な数字やストーリーは、他の従業員のモチベーションを高め、AI活用の輪を広げる強力な起爆剤となります。

これらのアクションは、単なる技術導入を超え、組織全体のコミュニケーションとコラボレーションの質を高めることにつながります。そして、それが結果として、AIを「壁」ではなく「翼」へと変える原動力となるのです。

未来へのロードマップ：AI時代のリーダーシップに求められるもの

AIは、私たちに「変化」を要求します。そして、その変化の最前線に立つのがリーダーです。BNYメロンのヴィンスCEOの言葉からは、AIを単なるツールとしてではなく、企業文化そのものを変革する「触媒」として捉える強い意志が感じられました。AI時代において、リーダーに求められる役割は、これまで以上に多角的で、そして人間的であるべきだと私は考えています。

リーダーはもはや「指示を出す人」ではなく、「ビジョンを示し、従業員と共に未来を創造する共創の旗振り役」であるべきです。AIが進化すればするほど、人間の役割は、より複雑で、より創造的で、より人間的な側面にシフトしていきます。リーダーは、この変化の方向性を明確に示し、従業員がその新しい役割に適応できるよう、積極的に支援する責任があります。

個人的には、AI導入におけるリーダーシップの最も重要な役割の一つは、「AIが何でもできるわけではない」という現実と、「AIが人間の仕事を奪うのではなく、仕事を再定義する」という未来を、正直かつ具体的に伝えることだと考えています。過度な期待も過度な不安も、従業員のAI活用を阻害します。現実的な理解を促し、AIと人間がどのように協働すれば最大の価値を生み出せるのかを、対話を通じて共に探求していく姿勢が求められるのです。

さらに、リーダーは、AIがもたらす倫理的課題や社会的な影響についても、深く理解し、責任を持って向き合う必要があります。AIの公平性、透明性、説明責任といったガバナンスの側面は、企業の信頼性を左右する重要な要素です。BNYメロンがカーネギーメロン大学と提携し、責任あるガバナンスに注力しているのは、まさにこの点へのコミットメントの表れだと私は見ています。これは、短期的な利益だけでなく、長期的な企業価値、ひいては社会からの信頼を獲得する上で不可欠な要素です。

投資家への示唆：AI投資の「見えない価値」を評価する視点（続き）

投資家の皆さんにとっては、企業のAI導入戦略を見る際に、単に技術投資額やAI関連の売上高といった定量的な指標だけでなく、より深い視点を持つことが不可欠になってきます。BNYメロンの事例は、その「見えない価値」の重要性を浮き彫りにしています。

具体的には、以下の点を評価の対象に加えるべきでしょう。

1. 倫理とガバナンスへの取り組み: AIの公平性、透明性、説明責任を確保するためのガイドライン策定や、責任あるAI利用を推進する体制の有無。BNYメロンがカーネギーメロン大学と提携し、責任あるガバナンスに注力しているのは、まさにこの点へのコミットメントの表れだと私は見ています。これは、短期的な利益だけでなく、長期的な企業価値、ひいては社会からの信頼を獲得する上で不可欠な要素です。
2. データ戦略とセキュリティ： AIの基盤となるデータの収集、管理、活用、そしてセキュリティ対策がどの程度強固であるか。特に金融業界においては、顧客データのプライバシー保護と機密情報の漏洩対策は、企業の存続に関わる最重要課題です。AIの精度と信頼性は、データ品質に直結します。
3. イノベーションへの貢献： AIが単なる業務効率化に留まらず、新たな製品・サービスの開発、ビジネスモデルの変革、あるいは顧客体験の向上にどの程度貢献しているか。AIによって生み出される「新たな価値」を評価する視点も重要です。

正直なところ、これらの「見えない価値」は、従来の財務諸表には現れにくいものです。しかし、AIが企業の競争優位性を決定づける時代において、これらは持続的な成長の基盤となる、最も重要な「無形資産」と言えるでしょう。投資家の皆さんが、企業のAI戦略を評価する際には、ぜひともこのESG（環境・社会・ガバナンス）ならぬ「AI時代の人的・文化的ガバナンス」という視点を取り入れてほしいと、個人的には強く感じています。

技術者の皆さんへ：AI時代の「共創」をリードする存在となるために

投資家だけでなく、現場でAIを実装する技術者の皆さんにとっても、BNYメロンの事例は多くの示唆を与えてくれます。既存の記事でも触れましたが、単に最新の生成AIモデルを使いこなすだけでなく、それを組織にどう浸透させ、人々の働き方をどう変革していくかという、より広い視点を持つことが求められます。

かつて、技術者は「裏方」として、ビジネスサイドの要求をただ実装する役割を担うことが多かったかもしれません。しかし、AI時代において、技術者はもはや単なる実装者ではありません。あなたは、AIがビジネスにどのような可能性をもたらし、従業員の働き方をどう最適化できるかを、ビジネスサイドと共に考え、デザインする「共創のパートナー」であり、「変革の触媒」であるべきです。

個人的には、AI時代の技術者に求められるスキルは、大きく分けて三つあると考えています。

1. AI技術の本質的な理解と応用力： これは当然のことですが、単にツールを使うだけでなく、その仕組みや限界を理解し、ビジネス課題に合わせて最適なAIモデルを選定・カスタマイズできる能力です。生成AIの進化は目覚ましく、常に学び続ける姿勢が不可欠です。
2. ビジネスと人間の理解： AIはあくまでツールであり、その目的はビジネス価値の創出と人間の活動の支援にあります。そのためには、自社のビジネスモデル、業界の特性、そして何よりもAIを使う「人」のニーズや心理を深く理解する必要があります。ユーザーインタビューを通じて現場の課題を洗い出したり、プロトタイプを迅速に作成してフィードバックを得たりといった、人間中心設計（Human-Centered Design）の視点が非常に重要になります。
3. コミュニケーションとファシリテーション能力： AI導入は、組織全体の変革を伴います。技術者は、ビジネスサイドのメンバー、経営層、そしてAIを使うエンドユーザーと密に連携し、ビジョンを共有し、課題を解決していく必要があります。時には、AIに対する漠然とした不安を抱える従業員に対して、そのメリットを分かりやすく説明し、使い方を指導する「AIエバンジェリスト」としての役割も求められるでしょう。部門間のサイロを乗り越え、共通の目標に向かってチームをまとめるファシリテーション能力は、これからの技術者にとって不可欠なスキルです。

あなたがもし、目の前のコードを書くことに集中しすぎて、これらの「人」と「ビジネス」の視点を見失っていると感じるなら、少し立ち止まって考えてみてください。あなたの生み出すAIが、誰に、どのような価値をもたらすのか。その問いこそが、あなたの技術を真に活かすための羅針盤となるはずです。

AI導入の隠れた課題：データ、セキュリティ、そして倫理

ここまで、主に「人」と「文化」という側面に焦点を当ててきましたが、AI導入には他にも避けて通れない重要な課題があります。それは、データガバナンス、セキュリティ、そして倫理の問題です。

BNYメロンがAIプラットフォーム「Eliza」を導入し、その利用率を急上昇させた裏側には、間違いなく強固なデータ基盤とセキュリティ体制があったはずです。AIはデータが命。質の高いデータを安全に収集・管理し、AIが適切に学習できる環境を整えることは、導入の成否を分ける前提条件となります。特に金融業界では、顧客データのプライバシー保護や機密情報の漏洩対策は、企業の存続に関わる最重要課題です。

また、AIの倫理的な側面も忘れてはなりません。AIが意思決定のプロセスに深く関与するようになれば、その判断が公平であるか、透明性があるか、そして説明責任を果たせるかといった点が問われるようになります。もしAIが意図せず差別的な判断を下したり、誤った情報に基づいて

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