TOKYO-C2-17:10

人工知能（AI）ビジネスのリスク、共存できる社会へ
持続可能な社会を実現するためのリスクマネジメント

東京企業リスク研究会 リスクマネジメント イニシアティブ グループ

小林久朗、古稲計、鈴木信幸、田路眞理、饗庭博之、山尾智軌、松岡久美子

1

はじめに

害を加えないと定めた「ロボット三原則」を国際的な規制として制定し遵守することは重要である。

人工知能（AI）は、産業構造を根本から大きく変え、ライフ

また、香港のAIメーカーが開発したロボット「ソフィア」がスタイルや社会全体にも影響を及ぼす可能性がある。これまで当はじめて紹介された動画で、「私は人類を破滅させる（I will

研究グループはAIリスクについてリスクマネジメント（RM）のdestroy humans）」と答え、世界中に衝撃を与えた。このソ立場から検証を行い、ネガティブな面だけではなく、AIの活用

フィアは、2017年10月、国連本部のパネルディスカッションにがバラ色の未来をもたらすような対応を提唱した。

参加し、流暢に質問に答え「人間が未来を創るのを手助けするた

ここ１〜２年でAIは飛躍的な進化を遂げ、あらゆる産業、製品、サービスに活用されはじめている。特化型AIの活用（例：

めにここにいる」と述べているが、すべてのAIや科学技術は人間の未来に貢献するようにコントロールされねばならない。

AlphaGo、iPhone Siri）、マーケティング用語としての“AI”の

しかしながら、AIの発展を支えるディープラーニングの手法乱用が散見される中、AIへの当初の危機感は薄れてきてはいな

はさらに進化している。囲碁の基本ルールの知識だけで自己対いだろうか。

局を490万回繰り返し自力で定石にたどり着き、独学で上達した

本年度は、AI活用の方向性をよりはっきりさせるため、かつ「アルファ碁ゼロ」が、従来の「アルファ碁」を大きく勝ち越継続的な啓発として、2015年国連サミットで採択された『持続し、人間の助けや大量データがなくても進化することが10月に可能な開発目標（SDGs）』に着目。2017年8月、国連開発計画

報告された。他にも2種類のAI がだまし合いながら上達する手（UNDP）との共催で「ソーシャルグッド・サミット 2017 in法も登場し、研究が活発になっている。これらの応用が自動運転

Tokyo『次の100年をつくる活動 × SDGs』」が開催された。

のためのシミュレーションに使える可能性があり、AIの進化は

SDGsの目標を事業計画等に取り込んでいることを公表する企業

さらに予測が難しい。

が増えた。このSDGsへの取り組みは企業にとって事業機会であAI時代の到来による最大のインパクトは、産業構造の変容でる反面、ネガティブな影響を与えればリスク要因となる。自社のある。産業構造が変わる、ひいては就業構造にも変化が起こる。

事業領域との関連を把握し、RMの観点から事業機会を模索する

2016年度、私たちは「AIによる職業の代替」に着目し、それかことが重要である。

ら生じる格差についても問題提起した。近年、特化型AIの進化はAI活用によりSDGsにつながるソリューションを発見し、実現

目覚ましく、AIによる職業の代替がすでに始まっていると言っての可能性を検討する。一方で、AIによる経済の格差および教育

よい。前述の国連人工知能・ロボットセンターも、AIおよびロの格差についても考察する。

ボットの導入による大量失業問題も扱う予定と発表している。
国内では、内閣府が2017年3月「人工知能と人間社会に関す

2

人工知能（AI）リスクと SDGs

る懇談会」報告書を公開。AI技術は日本政府が目指す「Society
5.0」の重要な基盤技術であり、少子高齢化がもたらす労働力不足

AIリスクとはどのようなものだろうか。一番懸念されたことなどの社会課題の解決や、誰もが自分の能力を発揮して活躍できは、AIが人類を凌駕し、人類の脅威となることである。2045

る社会づくりに貢献し、社会に多大な便益をもたらす、と期待を年問題と言われている。2015年度は、この問題への考え方とし述べる一方で、AIが知らぬ間に普及し高度化することで社会に与て、不確実性のコントロール、およびイノベーションの観点からえる影響に対して、事前に検討することの必要性を述べている。

考察し、不確実性要素の連続した変化を見極めることが重要であ

本年度は、AIをポジティブに活用する方法を検討すべく、り、リスクマネージャーの新たな役割であることを提言した。

2015年9月の国連サミットで採択された『持続可能な開発のた2年が過ぎた現在、AIを搭載した自律型致死兵器システム（LAWS＝ローズ）の開発や使用が検討されつつある。対してロめの2030アジェンダ』（SDGs（Sustainable Development
Goals））の内容を確認していこう。

ボット工学やAIの世界的専門家116人が2017年8月、「殺人ロボット」の開発を防ぐ対策を国連に促す書簡を公開した。これを受けた国連は、同年9月「人工知能・ロボットセンター（Centre
for Artificial Intelligence and Robotics）」をオランダ・ハー
グに設立し、自律兵器の拡散を監視すると明らかにした。このよ
うな兵器としての開発を抑止するためにも、ロボットは人間に危

3

SDGs（Sustainable Development Goals）
を羅針盤とした AI 推進の方向付け

１．SDGs とはSDGsについて、一般世間的にはどのくらい認知されているだ63

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している。（2017年1月、国際NGOオックスファムが発表しろうか。
2017年7月に行われたある意識調査（*1）によると、「知っている」もしくは「聞いたことがある」と答えた人は15％だったという。また企業を対象とした調査（*2）では、CSR担当者の認知度は84％と多いが、経営層への認知度は28％に留まって現在、先進国においても格差は拡大傾向にあり、各地に社会不安が出ている。
・米国におけるトランプ大統領の勝利、英国におけるBREXIT、
韓国における政権交代、日本では相対的貧困が広がる。日本人いる。
2017年は「SDGsの節目の年」とも言われ、企業だけでなくの6人に1人が「貧困層」といわれている。可処分所得の中央

一般の人への浸透を図るために、政府を挙げて様々な取り組みが値の半分にあたる貧困線（2012年は122万円）に満たない世行われた。例えば2017年3月に発表された、東京ガールズコレ

帯＝相対的貧困率は16.1％、これらの世帯で暮らす18歳未満

クションのNY国連でのSDGs推進ファッションセレモニー。まの子供を対象にした子供の貧困率は16.3％（厚生省2014年のた外務省によるピコ太郎のSDGs広報、朝日新聞のセミナーで吉国民生活基礎調査）。OECD20カ国で4番目に高い貧困率。

本のSDGsの大喜利など、メディアでも多く取り上げられたこと

・約30億人のインターネットユーザー、移動する人々（難民、で、ようやく認知されるようになったのではないだろうか。
2015年9月、国連で「持続可能な開発サミット」が開催され、『我々の世界を変革する・持続可能な開発のための2030アジェンダ』が採択された。このアジェンダは、宣言を掲げるとと移民）、パンデミック、国際テロリズム③地球システムの限界
・膨張する人口（2030年83億人、現在の生活レベルを続けると地球は２個必要－WWFジャパン）

もに「持続可能な開発目標SDGs（Sustainable Development

・気候変動、異常気象

Goals）」を設定。地球環境と人々の暮らしを持続的なものとす

・進む環境汚染、森林伐採等るため、すべての国連加盟国193カ国が2030年までに取り組む
べき17分野の目標が設定された。
極度の貧困と飢えをなくす、といった従来のミレニアム開発目

21世紀的な社会・世界動向に対応した課題解決が必要となっている。それがSDGsの目標であった。[図表２]
これまでのAIのリスク研究の中で指摘した不確実性と対応案に対標に加え、ジェンダーの平等や良好な雇用環境づくり、生産と消し、SDGsの目標に使われている言葉がヒントとなった。

費の見直し、海や森の資源保護、安全なまちづくりなど、先進・2015年：AIの暴走と自制的な対応（SDGs12：作る責任、使国が直面する課題も踏まえたのが特徴である。17分野の目標、
169のターゲット、230の指標で構成されている。
このSDGsの前文に、‘As we embark upon this collective
journey, we pledge that no one will be left behind’（我々はこの共同の旅路に乗り出すに当たり、誰一人取り残さないことを誓う。）という途方もない、野心的な宣言があった。[図表１]17目標については達成の可能性についての疑問、項目数も多う責任）・2016年：職業代替リスクと教育（SDGs8：働き甲斐も経済成
長も、SDGs4：質の高い教育を皆に）・2016年：AIディバイドによる格差拡大と社会不安（SDGs1：
貧困をなくそう）
以下のようにカテゴリー分けすると、よりAI活用の方向性が見える。

く、重複感もあるが、背景や現在の社会課題は次のようなもので・衣食住改善技術 →SDGs1、SDGs2、SDGs3、SDGs6

ある。

・環境技術

①ミレニアム開発目標（MDGs）→SDGs7、SDGs11、SDGs13、SDGs14、SDGs15

SDGsの前身は、ミレニアム開発目標（MDGs）である。

・倫理性（教育や、法律、社会、国際規範への方向付け）

2000年9月国連が打ち立てたコミットメントであり、8つの目→SDGs4、SDGs5、SDGs8、SDGs9、SDGs10、SDGs12、標、具体的な21のターゲット、それを図る60の指標で構成さSDGs16、SDGs17

れ、2015年までに貧困削減に向けて、世界が指すべき方向性を

目標達成のためには、革新的な技術と新たな価値観の共有が必要である。AI活用のための教育の方向性も示している。

示していた。
国連はMDGsの達成状況に関する報告書を毎年発行している

SDGsの目標を達成するため手法として、将来あるべき姿を目が、現在の状況は以下のとおりである。

標と掲げ、そのために何をすべきかを考慮し、工程表を考える

・国際貧困ラインである1日1.90ドル未満で暮らす人の数は7億

バックキャスティング（Back Casting）方法を使っている。目人、貧困率9.6％。（世界銀行2015年12月）12年9億人、貧困標は国家だけに任せておくことでなく、企業やあらゆる組織、ス

率12.8%から減少。

テークホルダーと共有し、それぞれが考え推進していくことが特・世界の児童労働者数

1億5200万人、減少のスピードが落ち、2025年までの撲滅に暗雲。（4年に一度の国際労働機関
ILO、2017年9月発表）
・1億6800百万人（5歳から17歳の9人に1人） 2000年と比徴である。これが今までと変わってきているポイントであろう。
（SDGs17）
具体的な活動としては、SDGコンパスに従って、以下の5つステップから進めることになる。

し、2 億1500万人から、4700万人減少し、2/3迄になる。

（1）SDGsの理解、（2）優先課題の決定、（3）目標の設定、（2013年8 月、国際労働機関ILO）（4）経営への統合、（5）報告とコミュニケーション。

12年9億人、貧困率12.8%から減少。（世界銀行2015年12月）

しかし最初に理解していただきたいのは以下のことである。

②新たな社会現象と不安定化する世界社会

未来のあるべき姿を見据えるSDGsを羅針盤として、AIの活用

・世界人口の1％（7200万人）が残りの99%の富を超える。世
界人口の半分36億人分の総資産と同額の富が9人の富豪に集中
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た数字）

本文.inddを推進することが、暴走を止め、SDGsを達成し、バラ色の未来を作る。（SDGｓ×AI）

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見や、診断スピード、診断精度の向上を可能にする。携帯デバイ
２．SDGs のリスクとチャンス
このようにSDGsを指針として採用した時、個人、会社（組織）、国家、人類で考えてみると次のようになる。［図表３］スで得られるあらゆるセンシティブな情報は、膨大なデータ量になる。また医療機関が持つ医療情報をAIが解析し、診断や治療選択、創薬などに活用される。

エシカル消費（倫理的消費）が、消費者庁の2012年の法律のSDGｓ×AIの活用は始まったばかり。SDGsをチャンスとリス

変更やミレニアル世代の台頭により少しずつ浸透し始めている。

ク回避の両方で認識し、またAIがSDGsを実現する有効な手段と機能品質だけでなく、環境負荷の少ない、どこで、どのように作して認知していくことにより、活用例は爆発的に飛躍し、社会課られたかのようなサプライチェーンの透明性が担保された安全と題の解決が進む。企業は顧客が望むものを提供することに加え、安心な商品、サービスが求められてくる。当初コストは少し高く

どんな未来にしたいかのデザインを手伝う存在にもなる。

なるがAI等による合理化が進み、より廉価で提供できることになる。消費者は無関心から、消費の力を生かし、責任ある消費活動を行うことになる（投票としての消費力―ボイコットからバイ
コットへ）。
企業（組織）は、消費者の期待が変わるにつれ、商品やサービ
スも、より環境に配慮したエシカルな商品を出すことが求められ目的意識を持った特化型AIの開発がリスク軽減と共に力を発揮する良い事例である。
社会課題の解決を目指すSDGsを出発点として、AIの活用を意
識的に使っていくことを組織のマネジメント、およびAI技術の開発者に、そしてより多くのステークホルダーにお願いをしたい。

る。機関投資家も企業への投資をESG投資（環境、社会、ガバナンス）で進めることになる。
実際、2014年から2016年までの２年間で、全世界のESG投資額は25.2％増加し、22兆8900億米ドル（2541兆円）となる。
（*3）当初新たな事業への投資等の資金はかかるものの、中長期

４

日本における AI 活用事例

１．日本における社会課題から的にはやらざるを得ない。SDGsを本業の事業活動の中で推進す実例を調べるにあたり、日本国内の社会問題よりアプローチ

るCSV行動をむしろ企業価値を向上させる積極的投資として考し、「貧困をなくそう（SDGs1）」及び「質の高い教育をみんえるべきである。

なに（SDGs4）」の2項目に焦点を当てる。なお、日本のSDGs

前述のように国連加盟国はすべてSDGsに署名をしている。

の目標達成度については、ドイツ最大の財団であるベルテル

財政悪化懸念はあるものの、AI活用によるコスト減だけではな

スマン財団にて各国の状況をまとめた報告書（SDG INDEX &く、合理化が進み、富が創造される。富の集中から分配を管理で

DASHBOARDS）（*4）により、SDGs1が未達成、SDGs4が達きることが社会不安をなくし、国家の目標である国民の最大幸福成との評価のため、その現状と具体的なAIの活用事例及びどのを推進する。

ように活用すべきかを考える。今回の課題選定は、昨年に指摘し人類の未来を考える時、AIの活用、共存は不可欠である。

た社会不安のリスクと対応を意識した。その他の日本の課題にSDGsが失敗した時、課題が残り、より大きな問題となる。環境

は、ジェンダーの平等、自然エネルギーへの対応、パートナー

問題とAI対策は「待ったなし」と考える。むしろ、全てのレベシップでの目標達成等、今後もリスクマネジメントの課題として

ルで「やらない」リスクの方が大きくなる。

研究対象としていくべきものである。［図表５］３．SDGs 達成と AI 活用

２．SDGs1：貧困をなくそう

SDGsの目標達成に、AIはどのように貢献できるだろうか。

SDGs1でいう貧困層は、新興国及び先進国でも収入が極めて2017年7月、水上武彦氏がCSV（シェアード・バリュー）経低く、その子供たちが学校での教育が受けられないレベルのイ

営論のなかで、AIがSDGsにどのように貢献できるかを考察してメージである。日本での「貧困」の差は「収入格差」によると思いる。なお、SDGs1およびSDGs4については後述するので、簡われるので、この是正に取組む必要はあると思われる。

単に紹介する。
SDGsの目標達成のため、AIを開発中または活用中のもので、特にAI活用が期待される分野は、貧困対策（SDGs1）、飢餓撲

AIの活用に限ると、アメリカ・スタンフォード大学で地図データの活用で「貧困マップ」の作成があるが、日本ではそのような取組みは見られない。

滅（SDGs2）、医療・健康（SDGs3）、教育（SDGs4）、エ「貧困マップ」というよりは年収、家族構成、職業、年齢など

ネルギー（SDGs7）、水資源の再利用（SDGs6）、森林保護

により地域毎に収入の少ない「地域の特定」や「条件（母子家庭（SDGs15）などがある。［図表４］等）」などを拾い出し、AIにより是正のためのシミュレーショ

①SDGs2：飢餓をゼロにン等を行うなどが考えられる。

ドローンや衛星による画像解析などを用いた「スマート農

根本的な解決としては、社会としてどのようにお金の循環サ業」。先端技術を活用することで省力化や大規模生産、品質の向イクルを構築できるかであり、AIの活用は目的を達成のための上をめざす農業の推進にAIを活用。少ない土地、少ない水で野「見える化」だと考える。[図表６]

菜などの大量生産が可能になれば、食物が育ちにくい土地や貧困地区にも、安価で安心な食物を届けられるようになる。
②SDGs3：すべてのひとに健康と福祉を
携帯デバイスやセンサーなどによる生体情報を用いた、予防、診断の可能性を広げる。映像検査の結果から、ガンなどの早期発

３．SDGs4：質の高い教育をみんなに
SDGs4の目標は、すべての人々が質の高い教育を受けられ、その結果、職業をもち自律できる人材や、差別・平和への理解等ができる人材を育成するイメージである。
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日本の場合は義務教育である初等教育（小学校）～前期中等教化、可視化が有効であろう。また税制によって金を還流する手立

育（中学校）により、必要な読み・書き及び計算、後期中等教育てもあろう。ベーシックインカムの導入が一つの候補である。そ（高校）～高等教育（大学）では職業及び学術研究を学び、全般の財源としては、例えば企業がAIを使う際のAI税などはいかがを通して国家及び社会の形成者として必要な資質を養う。

だろうか。

現状における教育へのAI活用は、主にAI搭載のｅ-learningソ

また、収入が低くても購入できるようなモノやサービスを提供

フトであるが、民間が主体的に開発から活用まで関わっており、することで格差を無くすことも出来よう。AIによりモノやサー

さらに学習の成果をデータベース化して、AIにより最適な指導

ビスが低コストで提供できるようになるケースである。品質面で方法を考えるという機能の開発も見受けられる。

も優位性がある。レディーメードの製品群から顧客が「選ぶだ

あと、金沢工業大学ではＩＢＭと共同で、個人にあった修学アけ」から、本当に欲しいものをAIがオーダーメードで供給してドバイス（卒業生の修学・就職データ）をAIで可能とするよういく。コスト削減も相まって、格差なくモノやサービスを享受で開発中であるが、適用範囲を広げれば個人にあった科目等を選択きるケースである。

のうえ修学が可能となると思われる。

次に教育格差に関しての対策である。AIをうまく活用するこ

現状におけるAIの活用は、あくまでも質の高い教育を受けとで、全てが分け隔てなく同じ教育サービスを受けることができるための手段のひとつと捕らえてよく、学校での授業以外によう。AIによって個々への教育ができるようになり、個々の特ｅ-learningを活用した在宅での授業も可能であるため、社会全性にあった価値を伸ばしていけることも考えられる。つまりその体が具体的に活用できる仕組みを考えるべきである。

世界にはAIディバイドがないことになる。各個人の能力にあった情報をAI自身が提供する。AI自身が誰でもAIを使えるよう壁５を低くしてくれる。

格差についてまたAIによる組織人材の「評価」「開発」ができるかもしれこれまでで貧困や教育を考えるにあたり、キーワードとなるのない。AIに人材開発の方法を示してもらう。そしてAIが本人やが「格差」である。AIによって新たにもたらされる、あるいは周りが気づかなかったタレントを見つける。例えばワールド級の悪化する格差は収入格差と教育格差であろう。収入格差に関してサッカー能力をもった人材をAIが見つけてくるかもしれない。

は富がお金持ちに集中し、安く働く人が増える。地域間の格差な

このように収入と教育の格差は互いに影響を持っており、上手ども発生するであろう。教育格差に関しては、AIをうまく用い

くやればいずれも解決する好循環となろう。逆の場合は悪循環に基礎教育を受けられるかどうかの格差であったり、AIそのもの陥る。

を使いこなせる教育の格差であったりが挙げられる。［図表７］

AI時代に人が求め続けるのは、人どうしのふれあいや、満足

さて収入格差であるが、雇用の大半がAIに置き換わり、世界できる人間関係（家族、友人、組織の仲間、ネットワークなど）

経済が深刻な失業危機に直面するようなケースを想定する。長年を持つことであろう。自分をよく知り、AIの力も借りて、自分積み上げた技術や能力がAIの登場によって価値がなくなる事態の必要な価値を求め続ける世界である。そのため、AI時代の価が発生し、高度な専門スキルを持つ人材でさえも不要になる可能

値の拠り所として、SGDGsが有効となるのではないであろう性もある。そのような中、AIにとって代わられない職業を持つか。AIの技術的活用だけでなく、あるべき方向性を共有する新者とそうでない者との間で格差が広がる可能性がある。

たな倫理的な教育が必要となってくる。

AIを導入した州や地域のみが発展するケースもある。例えば、ジョージア州などで富裕層独立都市が誕生している。質の高いモノやサービス（安全、交通、施設等）をもった都市とそうで

６

おわりに

ない都市の格差は大きい。今後AIによって本事例と同様のケー

AIの進化は現在の認知を超える大きな不確実性を持つものでスが増える可能性もあろう。国家レベルではドナルド・トランプあり、それだけに将来への可能性は計り知れない。また、世界はが支持されている現象でもあろうし、イギリスのBREXIT、カタSDGsで人類の課題を解決する動きであり、この解決策にAIも期

ルーニャの独立機運などの遠因であろう。

待されている。AIは単に技術としての進化を追及するのではな

さらに企業でも個人と同様AIを使いこなす関連企業のみに内部留保が多くなり、偏りが生じるようなケースも想定できる。

く、SDGsとともに進化することで、その方向性を人類への貢献とすることが可能である。AIの持つ大きな不確実性をプラス側

次に教育格差であるが、例えば大きな利益を得るのはAIを含にコントロールすることは、SDGsを羅針盤とすることであり、めた高度で複雑なテクノロジーを効果的に使いこなす知的能力のこれからのリスクマネージャーは、SDGsとAI進化の両面を担う高い人であると想定できる。ビッグデータなどの分析手法や、ブ重要な役割となる。

ロックチェーン、VR等の新技術が考えられそうだ。

日本を元気に、世界を元気に、RMの新しい役割が生まれる。

そして、AIを扱うことのできる教育を受けたものと受けないものとの間で格差が広がる。いわゆるAIリテラシーを持った人
材だけに富がいきわたるケースもあろう。
このように、AIの登場は将来の格差に対していくつかのマイナスのリスクを持つことが想定される。これら収入と教育の格差を解消するための対策はどう考えればよいだろうか。
まず収入格差に関しての対策である。お金持ちやモノポリーなどがもつ富の偏在に対しては、例えばタックスヘイブンの透明66

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本文.indd【注】*1： 石油元売り最大手の JXTG ホールディングスが一般生活者の意識調査を目的に、2017 年 7 月、全国の 20 代から 60 代の男女 2300 人を対象にインターネットで実施した調査による。
*2： 一般財団法人グローバル・コンパクト・ネットワーク・ジャパン（GCNJ）と公益財団法人地球環境戦略研究機関（IGES）による、SDGs の日本企業の取り組み実態に関する調査結果による。GCNJ 会員 233 企業 /団体を対象としたアンケート調査、および企業・外部関係者ヒアリ

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ング（計 17 社・団体）に 2016 年度に実施。

【参考文献】*3：（出所）GSIA“2016 Global Sustainable Investment Review”*4： 国連シンクタンク、開発ソリューション・ネットワーク（SDSN）は・「2030 アジェンダ」（外務省仮訳）国際連合広報センター

2017 年 7 月、世界各国の SDGs に対する取組の進捗度を比較したラン<http://www.unic.or.jp/activities/economic_social_development/

キングを発表。日本は 157 カ国中 11 位に入った。日本はジェンダー

sustainable_development/2030agenda/>（アクセス：2017.10.28）

平等に関する目標 5 や、持続可能な生産と消費に関する目標 12 など

・「SDGs（持続可能な開発目標）持続可能な開発のための 2030 アジェンダ」の取組で後れを取っている。

外務省< 引 用： サ ス テ ィ ナ ブ ル・ ブ ラ ン ド・ ジ ャ パ ン http://www.

<http://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/about/doukou/

sustainablebrands.jp/news/jp/detail/1189190_1501.html>

page23_000779.html>（アクセス：2017.10.28）
・『「人工知能と人間社会に関する懇談会」報告書』人工知能と人間社会に関する懇談会（2017.3.24）【キーワード：用語解説】

・「SDG INDEX & DASHBOARDS REPORT 2017」ベルテルスマン財団（2017.7）<http://sdgindex.org/>（アクセス：2017.11.3）

・ 人工知能（A.I.：Artificial Intelligence）（1）特化型 AI ＝特定の課題・目的にのみ対応できる。人間の能力を模して人間と同じ能力を持たせようとするもの、あるいはその途上にあるもの。
（2）汎用 AI ＝あらゆる課題・目的に対応できる。人間の知能を超えた存在を目指すもの、あるいはすでに人間を超えているもの。
・ Society5.0：2016 年閣議決定された第５期科学技術基本計画で提起された日本の在るべき姿。「IoT、ロボット、AI、ビッグデータなどの新たな技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れてイノベーションを創出
し、一人一人のニーズに合わせる形で社会的課題を解決する新しい社会」のことであり、経済発展と社会的課題の解決を両立していく新たな社会の実現を目指す。政府方針を受けて、経団連でも SDGs 実現、各国が抱える課題解決のために最先端の技術の活用を提言し、「Society5.0 for
SDGs」として会員企業などに具体化の推進をよびかけている。
・ SDGs（Sustainable Development Goals）：2015 年の「国連持続可能な開発サミット」で各国が合意した社会、経済、環境面での「持続可能な開発」を目指す国際社会共通の目標。17 のグローバル目標と 169 のター
ゲット（達成基準）からなり、達成期限は 2030 年。国連が 2001 年にまとめた「ミレニアム開発目標（MDGs）」を引き継ぎ、従来の途上国支援に加えて気候変動への対策など幅広い課題も盛り込まれている。この開発目標として設定された“ゴール”と“ターゲット”について、ゴール
は、いわば「あるべき姿」であり「目指すべき到達点」。ターゲットは、到達点に至るまでのマイルストーンである。ターゲットには、具体的な達成目標年と数値化された目標が盛り込まれる。
・ ESG 投資：世界の解決すべき課題を環境（Environment）、社会（Social）、
ガバナンス（Governance）といった分野に整理し、非財務情報＝ ESG に配慮した責任ある投資。SDGs の達成に貢献している企業への投資。
・ SDG コンパス：国連グローバル・コンパクトと GRI（グローバル・レポー
ティング・イニシアチブ）、WBCSD（持続可能な開発のための世界経済人会議）が共同開発したツール。5 つのステップ（（1）SDGs の理解、（2）
優先課題の決定、（3）目標の設定、（4）経営への統合、（5）報告とコミュ
ニケーション）から構成。多様な事業指標やビジネスツールなどの情報が掲載され、専門家の助言を得ながら、SDGs を考慮した事業戦略の策定の検討を促すものとして設計されている。

・ サスティナブル・ブランド・ジャパン <http://www.sustainablebrands.
jp/>（アクセス：2017.12.23）
・ 科学技術振興機構（JST）「持続可能な開発目標（SDGs）への科学技術イ
ノベーションの貢献」<http://www.jst.go.jp/pr/intro/sdgs/index.html>（ ア ク セ ス：
2017.11.4）
・「SDG Compass SDGs の企業行動指針 -SDG を企業はどう活用するか -」グローバル・コンパクト・ネットワーク・ジャパン（GCNJ）
・「SDGs に関する日本の現状と政策・実施メカニズムの在り方」グローバ
ル・コンパクト・ネットワーク・ジャパン（2017.5）
・ グローバル・コンパクト・ネットワーク・ジャパン <http://ungcjn.
org/sdgs/index.html>（アクセス：2017.10.29）
・ JFS ニュースレター No.175（2017 年 3 月号）「企業の SDGs への取り組
み〜日本企業の先進事例」<https://www.japanfs.org/ja/news/archives/news_id035794.html>（アクセス：2017.10.29）
・ 水上武彦の CSV/ シェアード・バリュー経営論「AI は SDGs にどう貢献できるか？」<http://www.cre-en.jp/mizukami-blog/?p=3017#.WfUCTyOLTgE>（ ア ク
セス：2017.10.29）
・「国連 SDGs の企業戦略への活用」富士通総研（生田孝史）（2016.3.31）<http://www.fujitsu.com/jp/group/fri/report/newsletter/2016/no16-006.html>（アクセス：2017.10.29）
・ 東京ガス「東京ガスグループの CSR」持続可能な開発目標（SDGs）に対する当社の考え方<http://www.osakagas.co.jp/company/csr/beginning/sdgs.html>（ アクセス：2017.10.29）
・ NIKKEI STYLE「AI と共存する力」を養う 3 つの学問とは？ 第 2 回
駒澤大学経済学部准教授の井上智洋氏に聞く <https://style.nikkei.
com/article/DGXZZO21919560V01C17A0000000>（アクセス：2017.11.3）
・「持続可能な開発目標（SDGs）と科学イノベーション」文部科学省（濱口道成）（2017.1）
・ リスクマネジメント協会 2015 年論文「人工知能（AI）ビジネスのリスク、共存できる社会へ イノベーションとリスクマネジメントの考え方」
・ リスクマネジメント協会 2016 年論文「人工知能（AI）ビジネスのリスク、共存できる社会へ AI による職業代替にどう向き合うか」67

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