# AirwallexのAI、金融ワークフローをどこまで変えるのか？

AirwallexのAI、金融ワークフローをどこまで変えるのか？

いやはや、AIの話題は尽きませんね。私もこの業界を20年近く見てきましたが、ここ数年のような、まさに「革命」と呼ぶにふさわしい変化は初めてかもしれません。特に金融分野でのAI活用は、私自身も懐疑的な目を向けてきた部分がありましたが、最近、Airwallexの取り組みに注目しています。彼らが掲げる「AIによるワークフロー自動化」、これが一体どこまで実現するのか、そして私たちの仕事やビジネスをどう変えていくのか、今日はそのあたりをじっくり掘り下げてみたいと思います。

まず、Airwallexという会社、ご存知の方も多いでしょう。グローバルな決済や財務管理のプラットフォームを提供している、いわば「縁の下の力持ち」のような存在です。彼らがAIに巨額の投資をしているというニュースは、私も耳にしていました。直近ではシリーズGで3億3000万ドルを調達し、評価額は80億ドルに達したとか。この資金の大部分を、特にアメリカ市場でのAI開発と採用に回すというから、その本気度が伺えます。2026年から2029年にかけて、さらに10億ドル以上をアメリカでの事業拡大とAI開発に投じるとは、まさに「AIファースト」を地で行く戦略と言えるでしょう。

彼らが目指すのは、単なる業務効率化ではありません。「完全に自律した財務部門」という言葉を聞くと、最初は「そんなことが本当に可能なのか？」と、正直なところ少し眉をひそめました。だって、財務というのは、数字の正確さ、コンプライアンス、そして何よりも「信頼」が命。そこにAIがどこまで入り込めるのか、機械任せにしすぎてリスクはないのか、という疑問が頭をよぎったんです。

でも、彼らが具体的にどんなAIを使っているのか、その詳細を見ていくと、単なる抽象的なビジョンで終わらない、地に足のついたアプローチが見えてきます。例えば、「経費申請エージェント」というものがあるそうです。これは、領収書を集め、取引と照合し、経費を自動で分類、申請まで完了させてしまうというもの。さらに、これから導入されるであろう「経費ポリシーエージェント」は、領収書の妥当性を検証し、規定違反の支出をフラグ立てするとのこと。これだけでも、経理担当者の手間がどれだけ減るか想像できますよね。手作業でのデータ入力や、間違い探しに費やす時間が劇的に削減されるわけです。

さらに、請求書や領収書からデータを自動で抽出するために、OCR（光学文字認識）技術も活用していると。これは、私たちがAI活用でよく目にする、いわゆる「定型業務の自動化」の典型例です。でも、Airwallexのすごいところは、それを単なるデータ抽出で終わらせず、顧客オンボーディングのような、もっと複雑で人間的な要素が絡むプロセスにまで広げている点です。生成AIや自然言語処理（NLP）を駆使して、KYC（顧客確認）プロセスを洗練させ、誤検出を減らし、個々の顧客に合わせた体験を提供しようとしている。これは、単なる効率化を超えて、顧客満足度向上に直結する進化だと言えます。

彼らの技術基盤も興味深い。いわゆる「AI時代」における差別化要因として、独自の財務インフラとデータを挙げているんです。これは、単に最新のAIモデルを導入するだけでは得られない、彼らならではの強みでしょう。そして、そのインフラを支えるのがGoogle Cloudのサービス群。Vertex AIをはじめ、Google Kubernetes Engine、Cloud SQL、Cloud Run、Cloud Storageといった、まさにクラウドネイティブな最新技術をフル活用している。社内ではSalesforceやSlackも使っているそうで、最新技術と実績のあるプラットフォームを組み合わせることで、オペレーションの効率化を図っているのがよくわかります。

これらのAI機能を統合したAirwallexのプラットフォームは、すでに世界中の約15万社のビジネスで利用されているとのこと。McLaren Racing、Navan、Qantas、SHEIN、HubSpot、GOAT、Brexといった、そうそうたる顔ぶれが名を連ねています。例えば、テクノロジー企業のLeonardoAIは、Airwallexを利用して、外国為替や送金、法人カード、経費管理といった財務オペレーションを効率化し、時間とコストを節約しているそうです。これは、まさにAIがワークフローを自動化し、ビジネスの成長を加速させている具体的な事例と言えるでしょう。

私自身、長年テクノロジーの進化を見てきましたが、AIが財務という、ともすれば堅苦しく保守的に見られがちな分野にここまで深く、かつ実践的に入り込んでいるのを見ると、やはり時代の流れの速さを実感します。かつては「AIはまだ早い」「人間がやるべきだ」と言っていたような業務領域でさえ、今やAIが中心的な役割を担おうとしている。Airwallexの取り組みは、そうした変化を象徴しているように思えます。

では、私たち投資家や技術者は、この状況をどう捉え、どう動くべきなのでしょうか？ Airwallexのような企業がAIに投じる巨額の資金は、単なるコストではなく、未来への確かな投資です。彼らのように、既存のインフラと最新AI技術を組み合わせ、具体的な課題解決に繋げられる企業が、今後ますます市場をリードしていくはずです。技術者としては、AIの可能性を信じつつも、その「自律性」や「信頼性」といった部分には、常に慎重な検証と倫理観を持って向き合う必要があるでしょう。AIがすべてを自動化する未来は、ある意味で理想ですが、その過程で人間がどう役割を変えていくのか、という視点も忘れてはならないと考えています。

Airwallexが目指す「自律した財務部門」という未来は、まだ道半ばかもしれません。しかし、彼らが描くロードマップと、それを実現するための具体的な技術投資、そして既に75%以上の企業で成果を上げている事実は、無視できないものです。AIが単なるバズワードでなく、ビジネスの根幹を、そして私たちの働き方を、本当に変えうる力を持っているのだと、改めて感じさせられます。あなたはこの変化を、どのように受け止めていますか？

正直なところ、私自身も最初は戸惑いました。しかし、Airwallexの事例のように、具体的な成果が数字として見えてくると、もはや「様子見」という選択肢は通用しないと強く感じています。この変化は、単なる業務効率化の波ではありません。私たちがこれまで培ってきたビジネスのあり方、そして個人のキャリアパスそのものに、根本的な問いを投げかけているのです。

AIがもたらす「解放」と「新たな価値創造」

Airwallexが追求する「自律した財務部門」は、経理担当者を単純作業から解放し、より戦略的な業務へとシフトさせる可能性を秘めています。想像してみてください。領収書の一枚一枚を確認し、手入力で仕訳を切り、月末に数字の照合に追われる日々が、AIによって劇的に軽減される。これは、経理担当者にとっての「解放」であり、企業にとっては「新たな価値創造」のチャンスです。

人間は、AIが苦手とする領域、例えば、複雑な交渉、未来予測に基づいたリスク評価、あるいは、企業文化や倫理観に基づいた意思決定といった部分に、より集中できるようになります。財務部門のプロフェッショナルは、単なる記録係ではなく、経営戦略の重要なパートナーとして、データに基づいた深い洞察を提供し、企業の成長を加速させる役割を担うことになるでしょう。AirwallexのAIは、そのための強力なツールを提供するわけです。

しかし、ここで忘れてはならないのは、AIが完璧ではないという事実です。特に金融分野では、わずかな誤りも許されません。AIモデルのトレーニングデータに偏りがあれば、誤った判断を下すリスクがありますし、サイバーセキュリティの脅威も常に存在します。だからこそ、技術者はAIの「透明性」と「説明可能性」を追求し、万が一の事態に備えた堅牢なシステムを構築する必要があります。投資家としても、単にAIを導入している企業というだけでなく、そのAIがどのようなガバナンスのもとで運用され、リスク管理が徹底されているかを見極める目が求められます。

投資家が注目すべきは「AIの深さと広さ」

Airwallexのような企業が巨額の資金をAIに投じているのを見ると、投資家としては、次の成長機会がどこにあるのか、興味が尽きませんよね。個人的には、AI投資を考える上で、「AIの深さと広さ」という二つの軸で企業を評価することが重要だと考えています。

「深さ」とは、特定のドメイン知識とAI技術をどれだけ深く融合させているか、ということです。Airwallexの場合、金融という専門性の高い領域で、独自の財務インフラとデータを基盤にAIを構築しています。これは、一般的なAIモデルを汎用的に使うだけでは得られない、圧倒的な競争優位性になります。金融特有の複雑な規制やコンプライアンス要件をAIに学習させ、それを自動化できる企業は、今後も高い評価を受けるでしょう。

一方、「広さ」とは、AIの適用範囲がどれだけ多岐にわたるか、という視点です。Airwallexは経費管理からKYC、顧客オンボーディングまで、幅広い財務プロセスにAIを適用しようとしています。これは、単一の業務効率化に留まらず、財務部門全体の変革を目指していることを示しています。プラ

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フォーム全体での相乗効果を生み出す可能性を秘めていると言えるでしょう。

AIが変革する財務部門の未来像：Co-PilotとしてのAI

Airwallexが目指す「自律した財務部門」という言葉を聞くと、人間が完全に不要になるようなディストピア的な未来を想像する人もいるかもしれません。しかし、私が考えるのは、むしろAIが人間の能力を最大限に引き出す「Co-Pilot（副操縦士）」としての役割です。

AIは、膨大なデータを瞬時に処理し、パターンを認識し、ルーティンワークを自動化する能力に優れています。経費の分類、請求書の照合、KYCプロセスの初期スクリーニングなどは、まさにAIの得意分野です。これにより、財務担当者は、これまで煩雑な手作業に費やしていた時間を、より高度で戦略的な業務に振り向けることができるようになります。例えば、市場の変動を予測し、為替リスクをヘッジするための新たな戦略を立案したり、企業の成長戦略に合わせた資金調達の最適解を模索したり、あるいは、M&Aにおける財務デューデリジェンスをより深く掘り下げたりといった、人間ならではの洞察力や創造性が求められる領域です。

Airwallexの事例が示唆するのは、AIが単なるツールではなく、財務部門の思考と行動を支援する強力なパートナーになる、ということです。AIが生成したインサイトや提案を基に、人間が最終的な意思決定を行う。この協調体制こそが、これからの財務部門の主流となるでしょう。特に、コンプライアンスや倫理的判断が求められる金融の世界では、AIの判断を人間がレビューし、責任を持つというプロセスは不可欠です。AIの「透明性」と「説明可能性」が、これまで以上に重要なキーワードとなるのは、そのためです。

投資家が次に注目すべきは「ガバナンスとスケーラビリティ」

先ほど「AIの深さと広さ」という軸でお話ししましたが、Airwallexのような企業に投資する際、さらに重要な視点が加わってきます。それは、「AIのガバナンス」と「スケーラビリティ」です。

AIが金融の中枢に入り込むということは、同時に、そのシステムがどれだけ堅牢で、信頼性があり、そして規制に準拠しているか、という点が極めて重要になります。投資家としては、単に最新技術を導入しているかだけでなく、そのAIモデルがどのように開発され、運用され、そしてエラーが発生した場合にどう対処するのか、というAIガバナンスのフレームワークをしっかりと持っている企業に注目すべきです。データプライバシー、セキュリティ、そしてAIの意思決定におけるバイアスの排除など、考慮すべき点は山積しています。AirwallexがGoogle CloudのVertex AIをはじめとするエンタープライズ級のサービス群を活用しているのは、まさにこの点への配慮が伺えます。高いセキュリティ基準と運用実績を持つクラウドプロバイダーを選定することは、AIシステムの信頼性を担保する上で不可欠です。

また、「スケーラビリティ」も忘れてはなりません。Airwallexが既に15万社以上の企業に利用されているという事実は、彼らのプラットフォームが、小規模なスタートアップから大企業まで、多様なニーズに対応できる拡張性を持っていることを証明しています。AIモデルは、利用者が増え、データ量が増加するにつれて、さらに賢く、そして効率的になる可能性があります。この「ネットワーク効果」と「データ駆動型の学習ループ」を最大限に活かせる企業こそが、長期的な競争優位性を確立できるのです。投資家としては、AIの技術力だけでなく、その技術をいかに多くの顧客に届け、継続的に価値を提供できるか、というビジネスモデル全体を見極める必要があります。

技術者が挑むべき「信頼できるAI」の構築

私たち技術者にとって、Airwallexの事例は大きな刺激となります。単なるデータサイエンスのスキルだけでなく、金融ドメインの深い知識と、それをAIに落とし込むためのアーキテクチャ設計能力が求められていることを示しています。

特に、金融分野でのAI開発では、「Explainable AI（説明可能なAI、XAI）」の重要性が増しています。AIがなぜそのような判断を下したのか、その根拠を人間が理解できるようにすることは、コンプライアンス遵守だけでなく、システムに対する信頼を構築する上で不可欠です。ブラックボックス化されたAIでは、いざという時に責任の所在が曖昧になり、リスク管理が困難になります。技術者は、精度を追求するだけでなく、モデルの解釈性や透明性を高めるための技術（例えば、LIMEやSHAPといった手法）にも積極的に取り組むべきです。

さらに、AIモデルのライフサイクル全体を管理する「MLOps（Machine Learning Operations）」の構築も喫緊の課題です。モデルのトレーニング、デプロイ、監視、そして再学習のプロセスを自動化し、継続的に改善していく仕組みがなければ、変化の速い金融市場に対応することはできません。Google Kubernetes EngineやCloud RunといったサービスをAirwallexが活用しているのは、まさにMLOpsを効率的に実現するための選択と言えるでしょう。

そして、最も重要なのは、AIがもたらす倫理的な課題に真摯に向き合うことです。AIによる差別や不公平な判断を避けるためのバイアス対策、データプライバシーの保護、そしてAIの悪用を防ぐためのセキュリティ対策は、技術者の責任として常に最優先されるべきです。Airwallexのような先進的な企業が、これらの課題にどう取り組んでいくのか、その動向は、今後のAI技術の発展を占う上で非常に参考になるはずです。

金融の未来を再定義するAI、そして私たちの役割

Airwallexの取り組みは、金融業界におけるAIの可能性が、私たちが想像していたよりもはるかに深いところまで及んでいることを明確に示しています。単なるコスト削減や効率化に留まらず、ビジネスの意思決定の

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