IBM Institute for
Business Value

AI 時代の到来で変わる
CEO の意思決定
明確な意図に基づく
アクションが不可欠に
グローバル経営層スタディ
第 28 版
CEO スタディ本調査について「IBM Institute for Business Value」は IBM 経営層ス
タディ・シリーズの第 28 版のため、経済分析・予測を手掛けるオックスフォード・エコノミクス（Oxford
Economics）社の協力の下、30 カ国以上・24 業種の最高経営責任者（CEO）3,000 人を対象に、2023 年
2 月から 4 月にかけてインタビューを実施しました。
ポイントは「リーダーシップとビジネスに対する経営層の視点」「経営層の役割と責任の変化」「今日の CEOの意思決定」の 3 点で、具体的には、①重要な課題および機会②テクノロジーやデータ、指標の活用③将来へのビジョン－などです。本調査のため多数のクライ
アントにもインタビューを行い、さまざまなインサイト（洞察）を得ました。例えば、23 年 3 月から 5 月にかけて CEO を対象に十数回にわたる詳細なインタビューを実施しました。

AI 時代の到来で変わる
CEO の意思決定
目次

主なポイント3

はじめに

5

第 1 部：CEO の意思決定はどのように行われているか

11

第 2 部：意思決定を組織全体へ浸透させる

23

第 3 部：どのような意思決定が特に重要か

31

第 4 部：より良い意思決定を通じ、より良い世界をつくる

39

アクション・ガイド

42

日本語版監修者考察

44

調査および分析方法

53

注釈および出典561

30 以上国

3,000 人
以上
CEO

24
業種

2

主なポイント
最高経営責任者（CEO）はかつてない切迫した状況とリスクに悩まされている。
CEO は意思決定に際して、さまざまな要素を新たに考慮する必要に迫られている。データは増大の一途にあるほか、利害関係者の範囲が広がり、関与も強まっている。CEO の 44% が過去 3 年間に公表した決定を後悔しているのも当然だろう。

生成 AI がもたらす変化はすべてに及ぶ。
CEO の 4 人中 3 人（75%）は、最も先進的な生成 AI を持つ企業にこそ勝機があると考えている。すでに CEO の 43% は、戦略的な意思決定に
生成 AI の情報を取り入れている。

自社による生成 AI の導入について、
CEO は準備に手応えを感じているが、他の経営層はそこまで自信を持っていない。
CEO の 69% は社内全体で幅広く生成 AI のメリットを享受できるとみている。しかし、CEO 以外で、生成 AI 導入に必要な専門知識が社内に十分あると考える経営層は、わずか 29% にとどまる。

AI 導入に伴い混乱や変化が生じた場合に、従業員支援をどう進めるべきかについて、CEO の3 人中 2 人は明確な見解を持たないまま行動している。
生成 AI が従業員に与え得る影響について、評価済みだと回答した CEO
は 3 人中 1 人にも満たないが、生成 AI の活用はすでに進んでいる。

意思決定や投資を妨げているのは透明性の欠如だ。
CEO の半数以上（56%）は関連する基準に一貫性がないことを理由に、大規模投資を少なくとも 1 件は先送りしていると回答した。こうした一貫性の欠如は、サステナビリティー（持続可能性）や、データおよびプライバシーといった新しい領域で顕著だ。

3

「生成 AI モデルは驚嘆と感銘、脅威がすべて一体となった存在だ」
Gonzalo Gortázar 氏
カイシャバンク（CaixaBank）
、CEO

4

はじめに

CEO に求められる意思決定は不確実性が高く、繊細さを要し、影響も大きい。もしもっと簡素化することができるなら、他の誰かに任せたり、人間以外の「何か」を使ったりすることもできるだろう。
だが、世界が複雑化するにつれ、CEO が担う意思決定の性質もますます複雑化している。
かつてはそれほど難しいことではなかった。CEO は会社の業績と業務報告を軸に自分の直感と経験を加味しながら、次の最善手を決定していた。今やそれでは十分ではない。
CEO を今、最も悩ませていることは何か。財務状況などよりも、複雑性を極めた数々の問題が最優先課題として重くのしかかり、膨大な情報やデータが必要とされている。具体的には、人工知能（AI）
やサステナビリティー、サイバーセキュリティー、DE ＆ I（ダイバーシティー・エクイティー＆インクルージョン＝多様性、公平性および包摂性）、さらに利害関係者の管理だ。もはや、ぎりぎりの状態だと訴える CEO もいる。

かつてない
挑戦
5

生成 AI の登場
繊細さや妥協的姿勢が弱点と見なされる環境の中で、意思決定はかつてない大きな課題となっている。
今日の利害関係者は判断の誤りに寛容ではない。
リーダーがどのような意思決定を下しても、株主や従業員、メディアのほとんどから「なぜそんな判断を」と非難される。だが、CEO の 77% は機微な問題であっても立場を明確にせざるを得ないと感じている。自社に明確な経済的利益がない場合も同様だとする回答も 61% あった。過去 3 年間に公にした見解について後悔している CEO は 44% に上るが、1
こうした現状を踏まえると、何ら意外ではない。

リーダーとは損な役回りなのかもしれない。
意図を明確にすることが、かつてないほど重要になっている。このような環境の下では、戦略的ロー
ドマップを前進させることも、これまで以上に必要だ。最も問われるのはアクション（行動）ではなく、アウトプット（結果）であり、適切なアウトプット
は意思決定が適切でなければ生まれない。

そして今日、生成 AI が突如、表舞台に現れた。このテクノロジー・ツールは、非常に厄介な質問に対しても瞬時に答えを出せる可能性を秘めている。
高度な分析力と豊富なデータを備え、CEO がイン
サイトや指針を得る上で、有用な存在となった。
企業リーダーの目には「魔法の杖」のようにさえ映るだろう。プロンプト（生成 AI に出す指示や質問）を幾つか入力すれば、わずか数秒で、どんな意思決定にも説得力のある根拠が得られるのだから。もちろん、物事はそれほどうまくはいかない。
それにもかかわらず、利害関係者は経営層に圧力をかけ、AI の使用を求め続ける。AI 導入を急ぐべ
きだという声は依然、投資家の間で根強いが、数
字上は取締役会メンバーがわずかに上回る（図 1参照）。
AI 導入を急ぐべきだという圧力に対し、CEO が応えようとする一方、他の経営層は消極的だ。CEO
は生成 AI を導入すれば、全社的にメリットを幅広く享受できると強く信じているが、他の経営層は従業員のスキル不足を懸念している。生成 AI のような最新テクノロジーの導入に必要な知識とスキルにAI 導入を急ぐべきだという圧力に対し、CEO が応えようとする
一方、他の経営層は消極的だ。

6

ついて、自社従業員が持っていると「思う」もしく
は「強く思う」と回答した CEO は 74% に達する。
だが、CEO 以外では、そうした専門知識がすでに社内にあるとする回答はわずか 29% だ。さらに、自社は責任を持って生成 AI を導入する準備ができているとする回答も 30% に過ぎなかった。

図1

AI 導入を急ぐべきだとする
圧力は大きい急ぐべきだとする圧力
徐々に進めるべきだとする圧力

質問：以下の利害関係者グループはそれぞれ、生成 AI の導入について「急ぐべきだ」
もしくは「徐々に進めるべきだ」という圧力をどの程度かけていますか。

取締役会メンバー

66%
10%

投資家、債権者、金融機関

64%
1%

従業員

55%
28%

メディア、報道関係者

55%
16%
53%

政府、規制当局
15%

NGO、アドボカシー（権利擁護）団体

49%
18%
49%

ビジネス・パートナー
16%
48%

顧客
26%
注：利害関係者グループが生成 AI に関する圧力をほとんど、あるいは全くかけていない場合、回答者は圧力の方向性を示す
ことは求められていない。

7

世界の CEO 3,000 人の見解と経験
IBV はこうした極めて重要な転換点へ対処するた

本レポートでは以下を主要テーマとして分析を進め、広範囲にわたる密度の濃い CEO 調査を実施した。

める。

世界の CEO および公的機関リーダーの計 3,000 人以上を対象に、「主要な意思決定および各種プロセス」「現在最も重要な課題」「今後 3 年間の展望」を調査した。その結果、意思決定を非常に効果的に行う CEO がいる半面、不確実性の下で次第に身動きが取れなくなっている CEO が存在し、その差が何に由来するのかが明らかになった。
さらに、一部の CEO を選び、生成 AI が意思決定に及ぼす影響を、経営層にとどまらず、全社的な側面
か ら 探 っ た。 複 数 業 界 の CEO と は 詳 細 な イ ン タ
ビューを行い、状況がさまざまに変化する、今のよ
うな難しい環境でリーダーシップがいかにあるべきCEO の意思決定はどのように行われているか意思決定を組織全体へ浸透させる
どのような意思決定が特に重要かかについて話を聞いた。
こうした状況でリーダーの意思決定はどう進化し、変化への適応力を高めるべきなのか。そのために必要なロードマップを本レポートは提示する。

より良い意思決定を通じ、より良い世界をつくる
こうした分析を通じて、AI などのデータ活用ツー
ルの影響を受ける全社的対応はもちろん、経営層の戦略についても掘り下げていく。
将来を正確に見通すことなどできないが、将来が分かれば成功できるわけでもない。成否を分けるの
2
は、知り得たことをどう行動に活かすかだ。
優れた実績を上げている CEO は、入手し得る情報が何であるかだけでなく、シグナル（有益な手掛かり）とノイズ（無用の雑音）を見分けることに神経を研ぎ澄ませている。

8

「 激変する時代の最たる特徴は、不確実性が高まることだ。
この不確実性にどう対処するかが、成長力を大きく左右する」
ある企業の会長、アジア・太平洋地域

9

10

意思決定は CEO にとって常に重責となってきた。デジタル化の拡大や最新
テクノロジー・ツールの登場によってイノベーションの波が押し寄せた結果、リーダーは時代を先取りするため、意思決定と行動の迅速化を迫られている。
リアルタイム・データの爆発的な増加によって、従来の財務・経営指標を補完したり、幅広い情報を絶えず入手したりすることが可能となった。さまざまな情報源から次々に入るインプットは、確かに役立
つことも多く、教えられることもあるが、時として圧倒されるほどだ。しかし、トップ CEO は幅広い情報を意思決定に絶えず利用しており、自社のダッシュボード（複数の情報・データの一覧表示機能）についても「優れたインサイトを提供してくれる」と評価する割合は、他の CEO と比べ 13 倍以上に
もなる。

第1部

CEO の意思決定はどのように行われているか11

61%の CEO は、基準や規制が公に定まっていない戦略的重点領域を 1 つ以上抱えているCEO に突き付けられた諸課題は外部要因のために一段と複雑化している。コロナ禍から気候変動、サイバー攻撃の増加、さらには変化する従業員の期待に至るまで、従来の株主価値モデルや自身の経験をはるかに超える意思決定を CEO は強いられている。
予測不能かつアシンメトリー（不確実性が高く、対象・場所によって影響が異なる）な状況がより頻繁に発生するとともに、関連する要因や利害関係者も増えている。ギリシャ神話では、ヘラクレスが多頭蛇のヒドラを退治したが、頭を 1 つつぶすたび、2つの頭が再生した。3 同様に、CEO の意思決定でも中心テーマは複雑化が進み、変化も著しく、倫理的・道徳的要素を伴うケースも多い。このため、何らかのテーマに決定を下すと、他に複数の問題が浮上してくる場合もある。
このような課題に加え、特にサステナビリティーやデータ、プライバシーといった新しい領域では、意

他方、

56%

の CEO は、基準や規制が不明確なため、何らかの大規模投資を先延ばししている

思決定を下す際の公的基準が明確でなく、CEO の頭を悩ませることも多い。共通基準があれば、意思決定の円滑化や迅速化を組織全体で図ることができるはずだとの指摘も聞かれる。
データ駆動型の AI ツールのように、意思決定を簡素化、迅速化できる技術に CEO が魅力を感じるのは当然だが、こうした技術も事態を面倒にしている。特に生成 AI は、質問を投げかけられると自信を持って説明することが多いが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）であったりもする。汎用的なデータセットで学習を積んだ AI は、ロジックに透明性が欠け、間違いや誤情報を生み出す危うさがあるため、CEO の意思決定を助けるどころか、妨げとなる可能性もある。生成 AI はどんな組織においても、その長所と短所を共に増幅させてしまうため、さまざまな場面で場当たり的な対策ツールとして使うのではなく、一貫した戦略に沿って運用する必要がある。

12

最も先進的な生成 AI が勝機をもたらすと
CEO の多くは信じている
CEO が今、さまざまな形で判断を迫られている最

ただ、CEO はこうした迅速な行動を迫る圧力に応

重要課題の 1 つは「AI を活用すべきなのか。活用

える一方で、バイアスや倫理、安全性といった潜在する場合はどう使うべきなのか」ということだ。自的な脅威にも配慮する必要がある。データのセキュ

分自身の意思決定についても、全社的な業務についリティーについて懸念する CEO は過半数（57%）てもそうだ。生成 AI ツールの爆発的な普及に伴い、に上り、バイアスやデータの正確性を危惧する声も四半期決算はもちろん、報道記事でも「AI」という48% に達する。いまだ黎明期にある AI 分野へ果敢

言葉は頻繁に登場し、CEO も無視できなくなってに挑戦するのか。後れを取るリスクを顧みず徹底しい る。AI の 脅 威 に 言 及 し た た め に 時 価 評 価 が 数た慎重姿勢を貫くのか。CEO は葛藤の中にいる。

十億ドル下がった企業もあれば、AI は将来にわたり追い求めるホーリー・グレイル（究極の目標）だとする企業もある。4

この難問に対処するのは簡単ではない。生成 AI からインテリジェント・オートメーション* に至るまで、あらゆる形態の AI をどう扱うべきなのか。プ

行動を急ぐのは当然だ。CEO の 4 分の 3（75%）は、ラス面とマイナス面のトレードオフがまだ完全に明最も先進的な生成 AI を持つ企業に勝機があると信らかになっていない中で考えなければならない。アじ、競争優位もそこにかかっていると考えている。

メリカンホンダモーターカンパニー・インコーポ

このため、先を争って AI の優位性確保に努めておレーテッドの取締役社長（最高経営責任者）である

り、43% が戦略的な意思決定に、36% が業務上の貝原典也氏は「問題は、人が何かを成し遂げたり、意思決定にそれぞれ活用し、50% が商品・サービ

潜在能力を発揮したりする上で、テクノロジーを役スに統合している。

立てることができるか、ということだ。今まさに、そこに取り組んでいる」と話す。「ビジネスがよりシンプルで簡単になるためにテクノロジーは役立たなければならない。ただ、それぞれのテクノロジーを利用した場合にもたらされる影響も常に考えている」* インテリジェント・オートメーションはビジネス・プロセ
スを自動的かつ継続的に管理・改善するために先端テクノ
ロジーを組み込み、構成要素として人工知能や機械学習、
自 然 言 語 処 理、 ロ ボ テ ィ ク ス、 予 測 的 ア ナ リ テ ィ ク ス
を含む

13

75%
の CEO は、先進的な生成 AIの有無が競争優位を左右すると考えている

すでに50%の CEO は、生成 AI を商品・サービスに組み
込んでいる

また

43%

の CEO は、 生 成 AI か ら 得 た
情報を戦略的な意思決定に利
用している

14

図2

CEO はどの情報が重要だと判断しているか
CEO はさまざまな情報を基に戦略的な意思決定を

CEO はどのような情報を基に意思決定を行っているか
質問：あなたは戦略的な意思決定を行う際に、以下の各情報源をどの程度利用していますか（回答率は「ほとんどいつも」と「いつも」の合計）。

行っている。ESG（環境・社会・ガバナンス）などいる。社外から入る情報も増え続けているため、か76%

つてないほどさまざまな情報を吟味しなければなら

オペレーショナル・データ

新たな分野が登場し、検討すべきデータ量が増えてない。今回のグローバル調査では、CEO が頼りにしているのは依然としてオペレーショナル・データ

75%（76%）と財務データ（75%）であることが分かっている。それでも、4 人中 3 人超が最重要の意思決

財務データ

定はデータだけでは行えないと強調している。実際、63% は部下の情報に注意を払い、個人的な経験や63%

直感を大切にする CEO も過半数の 54% に達する（図2 参照）。

社内からの情報54%「問題は、人が何かを成し遂げる上でテクノロジーを役立てることができるか、ということだ」

個人的な経験

50%
ソート・リーダーシップ *42%
その他の企業データ

38%
社外からの情報

貝原典也氏

34%

アメリカンホンダモーターカンパニー・インコーポレーテッド、取締役社長（最高経営責任者）

ESG データ* ソート・リーダーシップはビジネスや社会課題などの特定分野で革新的なアイデアやソリューションを示し、その分野を主導する人・活動15

現在のような意思決定を巡る複雑な状況にも非常に

まず、こうした CEO は自社のデジタル・インフラ

うまく対応している CEO の特徴は何か。今回の調とデータに高い信頼を寄せており、その能力を利用

査とインタビューではその解明を試みた。

すれば、投資の改善と価値提供の効率化が可能にな

財務上の観点では、この CEO グループは他社よりはるかに優れた成果を出していることが分かる。
2023 ～ 25 年の年間収益成長率（予測）は平均的ると考えている。同時に、重要な意思決定はデータだけに頼ってはならないという強い信念も持っている。

企 業 を 21% 上 回 り、 年 間 営 業 利 益 率 も 24% 高

さらに、各種の指標を活用することが、組織の行動かった。

を促すと考える CEO が多く（65%）、他グループ

他にも注目すべきポイントが 2 つある。

（28%）に比べ倍以上に達する。組織の実績や健全性を網羅的に把握する上でも、指標は有用だと捉えている。主要な利害関係者とのコミュニケーションも円滑で、将来に向けて良い状況にあると確信している。

「意思決定に
直感や常識、知識を活用することは
大変良いことで、大事にすべきだ。
だが、分析的手法をより多く活用できれば、さらに良い」
Gonzalo Gortázar 氏
カイシャバンク、CEO16

「時には、より適切なデータの入手を待てず、手持ちの情報だけで行動を起こさなければならないこともある。今あるデータで瞬間的に決断するのだ。
適切なデータセットやツール、プロセスが利用できるまで半年も待つことはできない」
Fabián Hernández 氏
モビスター（Movistar）社、CEO17

おそらく最も重要なことは、不確実性が極まる状況が必要になる」とし、「顧客のどんな悩みを解決しの中で、こうした CEO グループがどうやって戦略たいのか。そのためにはどのデータが有用で、どこ的な意思決定を行っているのか、ということだ。

で入手できるのかについて知ることが大切だ」とデータが重要であることに変わりはない。明確な指標があれば、投資家からの信頼向上や規制順守、従業員採用に至るまで成果が高まると、彼らは強調し話す。
* データ・マイニングは大量のデータを解析することで価値のある知見を得る技術ている。しかし、数字だけを重視しているわけではない。実際、平均的な CEO と比べ、計画立案に幅広い手法を用いる傾向がはるかに強い。具体的には、予測およびモデリング、シナリオ・プランニング、
ベンチマーキング、データ・マイニング* などだ。
「Prudential Hong Kong」の CEO である Lawrence
Lam 氏は、自身のアプローチについて「データを自分たちのために役立てるべきだ。データに振り回されてはいけない」と指摘。その上で「当社は顧客中心主義を重視しており、データについても同主義に基づく適切なマインドセット（物の見方や態度）

メキシコの建材大手セメックス社の CEO、Fernando
González 氏はさまざまな意思決定への対応について「意思決定はデータに基づくべきだと普通は考えるし、大方それで問題ない」とし、「工場の稼働状
況はデータに基づいて調整する。炉の温度設定などがそうだ。誰かの考えで決めるわけではない」と説明。一方で「そう簡単にいかないこともある。例えば、投資判断ではデータはもちろん、それ以外にさ
まざまな要素を考慮しなければならない」と指摘。
「情報源はどの程度信頼できるのか、データの背景にある基準は正しいか。判断を下すときに、データ以外にも根拠が存在することがある。データがそ「意思決定はデータに基づくべきだと普通は考えるし、大方それで問題ない。…ただ、
そう簡単にいかない
こともある」
Fernando González 氏
セメックス（Cemex）社、CEO18

ろっていればそれで十分なのかを見極めねばならない」と述べている。
ドイツのモビリティー企業である「smart Europe」
社の CEO、Dirk Adelmann 氏は、データの利用に加えて、人間の経験や知恵を多用することでアプ
ローチのバランスを取っているという。「適切な質問を投げかければ、チーム・メンバーからおのずとアイデアが湧き出てくるものだ。1 人に質問すれば、傍らの 2 人も聞いていて、何らかの答えを出す。
進むべき方向性の選択肢を私自身が与え続けるよりも、この方がはるかに効果的だ」

ケース・スタディー

スマートな
意思決定を
組織に浸透させる

アラブ首長国連邦の Majid Al Futtaim Retail 社は、フランスの食料品小売カルフール（Carrefour）社のフランチャイジーである。
中東やアフリカ、アジアの 16 カ国・約 450 カ所で Carrefour の店舗を経営しており、毎日 75 万人の顧客にサービスを提供し、
3 万 7,000 人の従業員を雇用している。
課題：

Majid Al Futtaim 社は店舗によって買い物のパターンや購買行動が大きく異なっていた。国籍の異なる消費者が混在する中、顧客需要に合った商品の品ぞろえに苦労していた。アナリティクス（分析）にはオンプレミス（自社施設内のサーバーによるシステム運用）のデータウェアハウス・ソリューションを利用しており、手作業による工程がかなり必要だった。データ需要の高まりと市場の複雑化に先回りして対応するためには、SQL（データベースを操作する言語）のスクリプト（簡易プログラム）をコーディングする
作業に時間がかかり過ぎた。

解決策：

同社経営陣はデータ主導の意思決定を高度化することに注力し、リアルタイムの対応をさらに迅速化しようとした。このため、ハ
イブリッドクラウドを活用した、データおよびアナリティクスのプラットフォーム・アーキテクチャーや、高度なアナリティクス
用の統合データ・ハブを実装したほか、ガバナンス機能を組み込んだデータ・モデルも開発した。

成果：

今では店舗内の見直しをこれまでより速く、正確に行うことが可能になった。アナリティクスの高度化と、データ管理の時間が短縮したことにより、フェイル・ファースト（早い段階で失敗を経験して学びにつなげる）の手法を用いてシナリオをテストできるようになった。モデル評価にデータサイエンス・ツールを使うことも可能となり、結果として商品投入も迅速となった。業務リク
エストに対応する時間は 100% 改善された。
19

視点

AI を導入する上で最大の障壁は？
CEO が生成 AI の導入に頭を悩ませるとき、まず懸念するのはデータだ。

生成 AI を導入する上で
最大の障壁

61%
データ・リネージュ

信頼できるデータがなければ、どんなに優れた AI であっても、出力結果に誤りや偏りがあったり、深刻な問題をはらんでいたりする。しかし、デー
タ活用基盤を整える作業は簡単ではなく、企業の多くは完成からほど遠い状態にある。最大の障壁は、データ・リネージュ（データ履歴の可視化）やプロビナンス（来歴）、カスタマイズできる独自データの不足、さらにはセキュリティー上の懸念である。

（データ履歴の可視化）やデータに関する懸念は、生成 AI 関連にとどまらない。企業は何年も前から

プロビナンス（来歴）を

データの課題に直面してきた。今回の調査では、収益や成長率、テクノロジー

巡る懸念

成熟度の面で上位の企業は、他社にまねできないやり方でデータの標準化と品質向上に注力していた。競争優位を獲得するためには、データ問題の57%

修正という地道な作業に、何をおいても取り組む必要がある。優れた CEO

関する懸念

企業が抱えるデータの諸課題

はそのことを理解している。

データのセキュリティーに53%
法規制やコンプライアンス
による制約

20

質問：現在、データに関する以下のような課題にどの程度直面していますか（回答率は「大いに」と「極めて大いに」の合計）。

サプライヤーとパートナー全体でデータの計算・報告手法が不明確

41%

重要なインサイトを見いだすことが困難

40%

自社内でデータの計算・報告手法が
不明確

40%

データセット間の標準や形式、度数に一貫性がない

37%

データのソースや品質に対する可視性が低い36%

視点

CEO に影響を与えてきた
外部要因
IBV が初めて CEO スタディを実施した 2004 年以降、CEO と企業に影響を及ぼす
最大の外部要因は年々変化してきた。その中で「テクノロジー」は徐々に順位を上げ、12 年にトップとなってからは安定的に上位にある。「人材・スキル」は順位の変動が激しいが、重要性の高まりとともに上昇に転じている。「法規制」はスタディ
開始以来、上昇基調にあり、今年は 2 位となった。

テクノロジーと法規制が引き続き企業に多大な影響を与える一方、
人材・スキルの影響力も上昇に転じている
質問：今後 3 年間、貴社に最も大きな影響を与えるとみられる外部要因は、次のうちどれですか。

48% | テクノロジー
44% | 法規制
43% | 市場36% | 人材・スキル
31% | 環境30% | 社会経済29% | グローバル化
22% | 地政学
20% | マクロ経済
20
04

20
05

20
08

20
10

20
12

20
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20
15

20
17

20
19

20
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20
23
21

22

CEO は自分自身の意思決定をどうすべきかだけに没頭してはいけない。自社の「Deciders-in-Chief（最高 “意思決定” 責任者）」として、全社的な意思決定を主導しなければならない。社内組織の各階層で意思決定がどのように行われるべきか。そうした意思決定の情報をどうやって共有すべきか。そうした枠組みを定める必要がある。
ある化学メーカーの会長は「CEO から一般従業員までの階層が多過ぎると、上層部に伝えるべき情報がすべて失われてしまう」と指摘する。CEO が自らの意思決定に込めた意図が、社内全体の意思決定システムにも同様に反映されなければならない。
カイシャバンク CEO の Gortázar 氏は「当行がアナリティクスを適切に導入できるかどうかは、最終的には私次第だ」と述べている。

第2部

意思決定を
組織全体へ
浸透させる
23

AI をボトムアップで管理
IBM の調査によると、経営層の承認の有無にかかわらず、従業員はすでに生成 AI
5
プラットフォームを業務で利用している。
システムの設計がしっかりしていれば、これによってインサイトが劇的なスピードで得られ、企業はそのインサイトに基づき行動を大幅に迅速化できる。ただ、そのためには誤情報を避けるために、「作業内容を見せる」AI、つまり、どのようにインサイトを生成したかを高い透明性によって示せる AI が欠かせない。企業秘密を安全に利用できるプラットフォームが必要になるのはもちろんだ。小売業を営むトライアルホールディングスの代表取締役社長、亀田晃一氏は「当社ビジネスの大前提は顧客の問題を解決することであり、その目標を達成するために、どのテクノロジーがどの目的に使えるかを検討していく」と話す。
あらゆる業務領域で生成 AI のユースケース（活用事例）は、正式な事業計画に先行している。この傾向は多くの企業がまだ試行錯誤の状態にあることを示している。十数種の企業業務に関して CEO に質問したところ、どの業務についても「今後 1 年以内にユースケースが少なくとも 1 つ完成し、展開準備が整うだろう」と
4 分の 3 以上が回答した。
生成 AI に関するルールを制定すれば、メリットを最適化できるほか、倫理を守ってバイアスを回避し、知的財産を保護することなどが可能となる。しかし、今回の調査で、社内での生成 AI 利用について何らかの指針を出していると答えた CEO は、
わずか 4 人中 1 人だった。金融サービスやテクノロジー、通信といった業界を中心に、社内利用の一時停止や禁止に走る CEO も目に付く。6 こうした動きが今後どうなるのかは注視する必要がある。適切なセキュリティーや利用上の “ガードレー
ル（逸脱防止）”、基盤モデルなどを定めるまでの一時的な休止措置に過ぎないのか、
そうではないのか。
一方、包括的な組織的計画のないまま、具体的なユースケースを開発している従業員もいる。製造業を例に挙げると、生成 AI のユースケースを整えている企業は34% であるのに対し、正式な計画がある企業はわずか 19% にとどまる。

24

84%
AI 活用で他社に先行するため、優れた CEO は社内チームと対話を重ねている。進歩の障害を取り除くと同時に、安全策を徹底したり、「責任あるAI」を推進したりすることが目的だ。そのためにの CEO は、自社の重要業務に 関 わ る 生 成 AI の ユ ー ス
ケ ー ス が 完 成 し て い る か、開発中であると回答

は、自社の価値観や基準に沿った “ガードレール”が必要となる。AI スキルを持ったチーム・メンバーも不可欠だ。カーディフ損害保険の代表取締役社長で、BNP パリバ・カーディフ・ジャパンのマー
ケティングおよびトランスフォーメーションの最高責任者でもある高屋智行氏は、次のように指摘する。「デジタル専門家の獲得は当社にとって最大の課題の 1 つだが、あらゆる業界にとっても課題のはずだ。デジタル人材を確保するにはより柔軟

70%の CEO は、自社の重要業務に関わる生成 AI の正式な事業計画が完成しているか、開発中であると回答

な取り組みが必要だ。具体的には、エコシステム・
パートナーや業界にとらわれない多様な企業との連携が挙げられる」「生成 AI モデルは驚嘆と感銘、脅威がすべて一体となった存在だ」。カイシャバンクの Gortázar 氏
は、AI の探求を通じて感じた複雑な思いを率直にこう述べる。

25

「効果的な意思決定は、『データ』『人の判断』『第三者の意見』を組み合わせることで実現する。さまざまな情報を結集し、決定プロセスに反映させることが、最高の意思決定につながる。
このため当社は多様な関係者から意見を取り入れている。
SME（特定分野の専門家）や
データ・アナリスト、ビジネス・リーダー、さらに顧客と接する最前線の従業員だ。
意思決定の前に、この全員から意見を聴くことにしている」
Baby George 氏
Joyalukkas 社、CEO26

人員計画の悩ましさ

図3

AI が陰に陽に職場を “侵食” するにつれて、人員人員体制に関する CEO の意思決定を生成 AI が左右体制の混乱に拍車がかかっている。調査では、生成AI のために人員の削減・再配置に踏み切った CEO
は 43% で、向こう 1 年間でそうした措置を予定し質問：生成 AI に関連して、次のうちどの措置をすでに実施済みですている CEO が 28% いた。逆に人材の追加採用をか／今後 1 年の間に実施する予定がありますか。

すでに行った CEO は 46%、今後採用を予定している CEO が 26% と、それぞれ同程度おり、企業の

46%

43%

対応は分かれている。「人員体制はどうすべきか」という問いには、まだ明確な答えが出ていないよ
うだ。

36%

しかも、生成 AI が自社従業員に与え得る影響について、すでに評価済みの CEO は 3 人中 1 人に満た28%ない。この点は調査結果の分析に基づく知見の中で、最も大きな不安要素の 1 つだ。つまり、AI が人員

28%

26%

体制に混乱をもたらし、体制変更を強いる中で、明確な従業員支援のビジョンのないまま行動している
CEO が、3 人中 2 人もいるということだ。これは認識不足なのか、取り組みが遅れているだけなのか。
いずれにせよ、注視が必要だ。特に、CEO と他の経営層の間で自社のスキルや準備状況に関して認識に隔たりがあるように見受けられるからだ。

人員を
追加採用

人員を
削減・
再配置

人員に
与え得る
影響を評価

すでに実施済み
今後 1 年の間に実施予定

27

「チームを巻き込むことが大切だ。私は重要な意思決定の前に、自分の見方に間違いがないかを確かめるようにしている。
チーム内に否定的な意見や別の考えがある
場合は、意思決定に至った根拠も共有するように努めている」

組織として意思決定に AI を導入する準備ができているのかという点でも、大きな疑問を持たざるを得ない。CEO の 10 人中 7 人は、AI のメリットは全社的に幅広く及ぶとみているが、他の経営層は AIと従業員の準備状況に対してはるかに慎重な見方をしている（図 4 参照）。AI 導入に必要な専門知識が社内に備わっているとする幹部は、わずか 29% にとどまる。
「責任ある AI」の確立についても同様の懸念が見受けられる。CEO 以外の経営幹部のうち「自社は責任ある形で生成 AI を導入する準備ができている」と答えたのはわずか 30% だった。
ネステ（Neste）社の社長兼 CEO である Matti Lehmus
氏は、AI の導入に関連して「データや IT、ビジネス・
プロセスに通じ、その知識を一体的に活用できる人材が必要だ。それによって初めて価値創出の機会を活かせるようになる」と話す。AI について全社的に明確な意思決定を行った上で、CEO の目標に沿って人材をそろえ、人員計画を練るべきだ。さもなけ
れば、AI への移行にあたって他社をリードする機

Roberto Tomasi 氏
アウトストラーデ・イタリア（Autostrade per l’Italia）社

28

会を逸する企業が相次ぐだろう。

図4

CEO は AI の導入に意欲的だが、他の経営幹部は自信を欠いている
質問：以下の記述にどの程度同意しますか（回答率は「同意する」と「強く同意する」の合計）。

10 人中 7 人の CEO は、生成 AI が幅広いメリットをもたらすとみているが…

69%
CEO

生成 AI のメリットは全社的に幅広く及ぶ…他の経営層は、組織としての準備ができていないと答えている

29%
経営層

生成 AI の導入に十分な専門知識がすでに社内にある

29

30

IBV の CEO スタディではこれまで一貫して、最重点事項を企業リーダーに尋ねてきた。2023 年の回答を前年と比較すると「生産性と収益性」がトップに急上昇し、前年トップだった「顧客体験」が 3 位に落ちた（図 5 参照）。
世界的に混迷する経済環境を踏まえると、収益面に重点が置かれるのは当然かもしれない。
だが、CEO が一番苦労するのは物事がはっきり見通せないことだ。ある企業の会長は次のように指摘している。「激動の時代の最たる特徴は不確実性が高まることだ。この不確実性にどう対処するかが、成長力を大きく左右する」

第3部

どのような
意思決定が
特に重要か
31

図5

CEO の最重点事項が変化
質問：今後 3 年間、貴社にとって最重点事項は次のうちどれですか。

2022 年2023 年

顧客体験 58%48%

生産性と収益性

商品・サービスのイノベーション 50%

45%

テクノロジーのモダナイゼーション（最新化）

環境サステナビリティー 48%

44%

顧客体験

顧客関係 45%

43%

サイバーセキュリティーと
データ・プライバシー

予測精度の向上 45%

39%

環境サステナビリティー

生産性と収益性 45%

38%

商品・サービスのイノベーション

マーケティングや販売の改善 40%

30%

市場シェアの拡大

32

CEO にとって最も困難な課題とは
CEO は生産性と収益性を最重点事項とする一方で、今後 3 年間の最大の課題にサステナビリティーとサイバーセキュリティーを挙げている（図 6 参照）。

サステナビリティー
CEO をはじめとする経営層の約 50% は現在、サステナビリティー目標にリンクした報酬を受け取っている。前年にはわずか 15% にすぎず、この 1 年で大幅に増加した。
「当社にとってサステナビリティー
は昔も今も健全性を示す指標だ」。smart Europe 社の Adelmann 氏はこう語る。「EV 専門ブランドとして、この分野で信頼性が低いと顧客から選ばれない」。実際、22 年の CEO スタディによると、サス
テナビリティー戦略をデジタル・トランスフォー
メ ー シ ョ ン（DX） に 連 携 さ せ て 取 り 組 ん で い る
CEO は、他社より最大 41% 高い収益成長率を実現している。7だが、業務に ESG 目標を掲げる企業が 95% に達す
る半面、目標の達成で大きな成果を上げている企業
8

は 10% にとどまる。 なぜこれほど大きいギャップが生じているのか。カイシャバンクの Gortázar 氏
は「どの企業も口をそろえてサステナビリティーは重要だと言うだろう。そこで、口先だけなのか、本当に真剣なのかを見分けることがまず必要だ」と指摘。「CEO が聞こえの良い話をしていても、現実の経営に反映されていないことも多い」

図6

CEO から見た今後 3 年間の最大の課題
質問：今後 3 年間、貴社の最大の課題は次のうちどれですか。

42%
環境サステナビリティー

32%
サイバーセキュリティーと
データ・プライバシー

27%
テクノロジーのモダナイゼーション

25%
人材の採用と維持

24%
D&I（ダイバーシティー & インク
ルージョン＝多様性と包摂性）

22%
予測の精度

21%
エコシステムとパートナーシップ

33

「意思決定の際は、データを取得して正確にモデリングするだけでなく、
不確実性についても時間をかけて検討し、その克服に努める
必要がある」

トライアルホールディングスはエネルギー使用量の削減や脱炭素の取り組みを推進している。例えば、廃校になった建物を活用し、不要な改築を避けて研究開発拠点に転用している。このように、同社は既存の資産をなるべく活用する重要性を訴えている。
サステナビリティーを巡る問題が複雑化している背景は、その定義が広がり、組織としてどの指標を使用するのが適切なのかに確信が持てないことだ。サ
ステナビリティーのレポート（活動状況の報告書）
についても信頼性に疑問が残る。データのセキュリ
ティーやプライバシーはもちろん、ESG の戦略や取り組みについても、自社が正確にレポートする能
力に自信があると回答した CEO は約 45% にとどまった。9 報告内容に対する世間の信頼も低下傾向にある。10 ネステ社の社長兼 CEO、Matti Lehmus 氏は、
こうした課題について「意思決定の際は、データを取得して正確にモデリングするだけでなく、不確実性についても時間をかけて検討し、その克服に努め

Matti Lehmus 氏

ネステ社、社長兼 CEOる必要がある」と説明する。「例えば、サステナビ
リティーの考えは生物多様性のようなテーマにまで広がっている。現在は業界も、社会も、優れた測定指標の開発を目指し、測定方法や使用データの種類について検討している」。サステナビリティーでは追跡と測定が大きな課題だとの指摘は、本調査のインタビューで他の CEO からも聞かれた。

34

サイバーセキュリティー
CEO の 4 人中 3 人（76%）は、ビジネス・エコシ
ステム全体でサイバーセキュリティーの効果を高め
るには、基準とガバナンスの一貫性が必要だと答えている。大規模な国内企業でも対応が難しい問題だ
が、グローバル企業の場合は多様な基準や規制を順守しなければならず、ほとんど対応不可能だ。生成AI と、（量子暗号の必要性をもたらす）量子コン
ピューティングの登場によって、この問題は一段と複雑化するだろう。
データとサイバーセキュリティーに関する意思決定

データのセキュリティーが気になり、CEO は安心して眠れない

54%の 政 府 や 規 制 当 局 は、データの透明性を高め、データのセキュリティー
とプライバシーに関する説明責任を果たすよう求めているが増えるにつれ、CEO は最高データ責任者（CDO）
を頼みとする場面が増えてくる。自社のデータが安全に守られているとする CDO は 10 人中 6 人（61%）に達するが、同時にデータ管理上さまざまな問題が存在することも彼らは指摘している。具体的には、
信頼性（47%）をはじめ、法規制上の障壁（37%）、
不明確なデータ所有（36%）、さらに、データのサ
イロ化およびデータ統合の不十分さ（33%）だ。
こうした問題はデータとプライバシーの保護の在り方をさらに難しくしている。11
カナダの高速道路運営会社「407 ETR」社の CEO兼社長である Javier Tamargo 氏は次のように指摘する。「サイバーセキュリティーは決して勝利する
ことのないレースだ。それでも準備は整えておかな
ければならない。当社はシステムを変革し、クラウドに移行している。安全な環境だと考えるからだ」

55%の CEO のみが、データのセキュリティーとプライ
バシーに関して利害関係者が求める情報を、正確かつ完全にレポートする能力が自社にあると確信
している

35

「どの企業も口をそろえてサステナビリティーは重要だと言うだろう。そこで、口先だけなのか、
本当に真剣なのかを見分けることがまず必要だ。CEO が聞こえの良い話をしていても、現実の経営に反映されていないことも多い」
Gonzalo Gortázar 氏
カイシャバンク、CEO36ケース・スタディー

信頼性の高い一元的な情報ソースを構築する
オーストラリアのビクトリア州メルボルン市の水資源を保護・管理する政府機関「Melbourne Water」。エネルギー会計を担当する Daniel
Bradshaw 氏は、同機関について「市内にある下水の約 90% を東部と西部の処理場で処理している」とした上で、「電力消費が当機関の大きな支出費目であり、州水道セクターの炭素排出量全体の約半分を占める」と説明する。
課題：「Melbourne Water」は気候変動の抑制に向けた州水道セクターによる取り組みを支援していくと表明した。だが、エネルギー消費量を削減し、再生可能資源で代替するには、組織内にない高度な追跡ツールが必要だった。「当時使っていた旧来型データ管理システムは、非効率的で制約が多く、使い勝手が悪かった」と Bradshaw 氏は振り返る。
このシステムは、データ入力とファイルのアップロードを手作業に頼っていたため、データ品質に問題が生じることも多かった。「1 つのカンマを誤った位置に置いただけで、データセット全体がずれてしま
うこともあった」。さらに、システムの機能を使いこなすには、専門知識が必要だったため、誰もがデータにアクセスして分析できるわけではなかった。

解決策：

クラウドベースのデータと分析ソフトウェアを使用して、エネルギー
消費状況に関し、信頼性の高い一元的な情報ソースを構築することに
した。

成果：

これまで数日を要したサステナビリティー・レポートの作成が数時間でできるようになり、過去の稼働状況の分析も可能となった。それによって、水処理・移送システムで使用する再生不可能なエネルギー源の多くを、目標通りに、再生可能資源に置き換えることが可能になった。具体的にはソーラー・パネルや水力発電所、下水汚泥の消化ガスを使った燃焼エンジンなどだ。再生可能エネルギーのプロジェクトについても、成果を追跡できるようになった。

37

38

組織を率いるのが今ほど難しい時代はない。しかも、困難は今後、深刻化する一方だろう。CEO はそうした不確実な先行きを見通し、受け止めるための準備をしておくべきだ。同時に、最新ツールの導入を進めて成果の押し上げを図ることが必要だ。
ビジネスや意思決定のツールとして大きな可能性を秘めた生成 AI の登場は、企業の将来を左右しかねない。残された選択肢は、AI をただ使う受け身のユーザーにとどまるか、AI を駆使する賢い価値創造者となるかだ。CEO に求められるのは、明確な計画を策定して突き進むこと、最適な機能を構築することだ。あらゆる態様と規模の混乱に対処することも必要であり、その際、戦略ビジョン実現への歩みが失速したり、脇道に逸れたりしてはならない。
リーダーが自重すべきなのは、まばゆいばかりの新たな流行に飛びついたり、後ろ暗い道に誘引されたりすること。さらに、安易な弥縫（びほう）策に流第4部

されたり、現状に甘んじて向上心を失ったりしてしまうことだ。

より良い意思決定を通じ、より良い世界をつくる39

「CEO は時に、明確な展望がないまま決断を迫られることもある。その場合、こう言うのだ。『これが進むべき道だ。
どうすればたどり着けるかは分からない。
それでも一歩を踏み出さねばならない。
状況の見極めにも努めていくつもりだ』
今日では、確信を持って将来を予見することは困難だ。覚悟を決めて、ある方向に踏み出すべきときもあり、必要な場合は自分の力を信じて道半ばでも方向転換を図ることだ」
Roberto Tomasi 氏
アウトストラーデ・イタリア社、CEO40

将来への備えはできているか
アウトストラーデ・イタリア社の CEO である Roberto

CEO はいかに対応しようとしているのか。そうしTomasi 氏は、次のように述べている。
「CEO は時に、た動因を、どこに軸を置いて、具体化していくのか。

明確な展望がないまま決断を迫られることもある。

つまり、守り固めに徹するのか、打って出るのか、確信を持って将来を予見することは困難であり、必将来の見極めに力を入れるのか。先見の明がある

要な場合は自分の力を信じて道半ばでも方向転換を

CEO はおしなべて世界の将来について前向きな展図ることだ。間違いは起こり得るということを、利望を持っている。その展望を実現するためには、AI

害関係者に容認してもらう必要がある。先行きが不の有効活用を優先的に進める必要がある。次の「ア透明な場合に特に重要となってくる」

クション・ガイド」では、貴社が意思決定の現状を人間による作業に AI の力が加わるようになったことで、競争力の在り方に新たな動きが出ている。

評価し、その質をさらに高めるための最善のアプ
ローチを紹介する。

単一の意思決定モデルだけであらゆる状況に対応するのは不可能だ。CEO は傘下チームに集まる人材を信頼し、チームに投資することで成果を高めなけ
ればいけない。
「情報があると、意思決定が楽になる。
私の場合、AI を使ってさまざまなプロセスやパターンを特定し、同業他社との比較を行っている」。通
信会社「Claro Colombia」の社長、Carlos Zenteno
氏はこう話す。「意思決定には人の直感や経験もかなり必要だが、数字や分析で常に補強しなければな
らない」

41

アクション・ガイド
AI 時代を迎え、より良い意思決定のためにトップ CEO が優先して取り組むべきことを紹介する。

CEO のリーダーシップ– テクノロジーやデータに対する従業員の能力を高める。AI 分野に的を絞った研修を提供する。専門知識とインサイトを備え、ビジネスやテクノロジー、データの各戦略を総合的に推進できる人材を CDO などに登用する。
–「行動よりも成果」をモットーとする。プロジェクトが「意図した価値を実現できていない」「戦略目標の力となっていない」「倫理的ガイドラインに沿っていない」場合、いつでも終了できるように態勢を整える。
– データに振り回されず、効果的に使う。幅広いプランニング・アプローチを利用する。具
体的には、予測およびモデリング、シナリオ・プランニング、ベンチマーキング、データ・
マイニングなどだ。単一の意思決定モデルであらゆる状況に対応するのは不可能であることを認識する。

指標と意思決定– データ・ソースと意思決定者との間にある種々のレイヤー（階層）を解消し、コントロー
ルよりも柔軟性を優先させる。
– 全社的な意思決定を主導し、社内組織の各階層で意思決定がどのように行われるべきか、
そうした意思決定の情報をどのように共有すべきかについて、枠組みを定める。
– データとサイバーセキュリティーに関する意思決定については、CDO に任せる。例えば、データの管理や信頼性、規制要因、データの所有権や統合などだ。
– 最高サステナビリティー責任者（CSO）と最高財務責任者（CFO）に、サステナビリティーと収益性のバランスが取れたロードマップの作成を求める。
– ルールを設定する。サステナビリティーやデータ・セキュリティー、データ・プライバシー、
さらに、あらゆる AI に関し、機会を見て基準を定義する。

人材と
従業員

– 生成 AI が自社の従業員に与え得る影響を評価する。AI が混乱をもたらしたり、変化を強いたりする中で、従業員に対する支援について明確なビジョンをもって行動する。
–「デジタル・ファースト」ソリューションを導入することで、効率性を高め、人材の連携を図り、新規スキルを開発する。補完的なスキルセットを持つ人材に権限を与えて、AI を共同開発させ、ワークフローを刷新する。
– 有望な人材をどう見つけるのかについて理解を深める。潜在的なスキル不足を認識し、競争優位性を得るために最も重要な分野に優秀な人材を配置する。

42

テクノロジーとデータ–「AI を補完的に使う」から「AI を出発点にする」へ企業のマインドセットを変える。AI
の活用についてチームと対話を開始し、深めていくことで、進歩を妨げる障害を取り除き、安全策を徹底する。自社の価値観や基準に合った “ガードレール” の導入を通じて、「責任ある AI」を確立する。
– ダッシュボードに目を向ける。デジタル・ダッシュボードを使用して、統合されたリアル
タイムのインサイトを全社向けに提供する。
– データの問題を修正する。生成 AI の時代には、データ・リネージュやプロビナンス、カスタマイズ可能な独自データ、さらに、データ・セキュリティーに注力することが必須となる。
– 自社の原則や幅広い技術的ガイドライン、アーキテクチャーに合致する AI ユースケース
を特定する。AI を使って競争力やイノベーション、独自のビジネス価値を高められるアプ
リケーションを重視する。
– 自社にパートナーも加えたネットワーク全体で、ゼロトラスト・セキュリティーへの移行を加速させ、インタラクション（相互のやりとり）の安全性や、ワークフロー、イノベーショ
ンを強化する。一貫性のある基準とガバナンスを確保することによって、生成 AI や量子コンピューティングの関連領域も含め、サイバーセキュリティーの効果を高める。

エコシステムとパートナー– 簡素化やデジタル化、パートナー提携により、レジリエントな企業を構築する。オープン
な社外データを取り込むことによって、オープン・イノベーションを推進し、新たなビジネス機会を創出する。オープンなハイブリッド技術を活用して、共通のプラットフォームを構築する。その際、一貫性とスケーラビリティー（拡張性）を取り込むほか、自社とパー
トナー・エコシステム向けに最適化を図る。
– エコシステム・パートナーと目標を擦り合わせ、共通指標の使用を促進し、行動の足並みがそろうようにインセンティブ（動機付け）で後押しする。ゼロトラスト・セキュリティー
の採用により、エコシステム内のセキュリティーに漏れがないよう強化を図る。
– エコシステムで中核となるパートナー企業を選び、関係強化を図る。現在のパートナー、およびパートナー候補となる企業の強みを評価し、今後の力となって成功を実現できるパートナーに投資する。

43

日本語版監修者考察
国内において生成 AI に取り組む企業リーダーへの提言
本調査レポートの分析の結果、米国の CEO の多くは生成 AI をポジティブに捉えている。その一方、図 7 に示したように生成 AI に対する期待と現実の間には、少なからず乖離（かいり）が存在することが明らかとなった。
– ビジネスに対して生成 AI がもたらすベネフィットに関し、CEO の期待は大きいものの、他の経営陣はいまだ十分に準備ができていないと感じている– 生成 AI に対する取り組み方針について、利害関係者からは積極的に推進すべきという意見が多いものの、従業員や顧客からは慎重に取り組むべきという声が目立つ– 生成 AI で活用されるデータ履歴の管理、データ・セキュリティー対策、バイアスの排除、推論の正確性の向上など、取り組むべき施策が多岐にわたることが懸念事項として挙げられる

図7

CEO スタディから見えた生成 AI への期待と現実
CEO は積極的に活用を推進する一方で、現実とのギャップも見え始めている

44

関係者の期待を受け、大多数の CEO が広範な分野で活用に着手している

一方で、すでに期待と現実のギャップを示唆する内容もある• 利害関係者の多くから推進の圧力（投資家・債権者（64%）、
従業員（55%）、顧客（48%）など）• 従業員・顧客からは慎重を期する圧力も受けている（各 28%、26%）• 69% の CEO が広範な利益を期待している• 他の役員は 29% しか生成 AI を責任を持って活用する準備ができていない• 13 の分野で 7 ～ 9 割の CEO が開発中
または導入済み、約 5 ～ 8 割で事業計画に組み入れ中～組み入れ済み• CEO はデータ・リネージュ、
プロビナンス（61%）や
データ・セキュリティー（57%）、
独自データの不足（53%）、バイアスや正確性（48%）などに懸念を持っている

米調査会社 IDC の調査によると、国内における生成 AI への投資意欲の高さは海外と比較しても遜色がない
傾向にある。12 一方で、生成 AI の基盤である大規模言語モデルの日本語対応の精度差など、国内特有の課題も少なからず存在する。
IBM は、従来から IBM Watson をはじめとしたビジネス向けの AI 活用を推進している。また生成 AI の基礎技術である基盤モデルの応用に早くから着手しており、昨今では IBM watsonx プラットフォームを通じた生成
AI の導入に数多く取り組んでいる。以下では有識者に対して実施したヒアリング結果等を基に、国内企業の生成 AI への取り組み状況に対して考察を行う。

高まる期待と「従来型 AI の経験」の重要性
国内では、多くの企業が各方面からの期待を受け、生成 AI の試行に着手している。ただそれらの企業の多くは、自社の一部の部門・現場に取り組みを一任する傾向が強い。したがって、そうした取り組みを通じて生成 AI
活用の効果をある程度までは検証できるものの、部門を横断した指針の策定や、投資対効果に見合う使い方の発見にまでつなげることは難しい状況にある。
一方、過去に AI を利用した経験がある先進的な企業やその現場では、生成 AI へのアプローチ手法は上記に示した多くの企業と類似しているものの、その活用の発展に向けた道筋には大きな差異が見られる。例えば、そうした先進企業の経営層は、現場における試行錯誤を基に、生成 AI だけでなく従来型の AI や多様なデジタル技術を組み合わせ、徐々に自社の AI ビジョンを策定していくといった傾向にある。またそうした企業の現場においては、生成 AI を「従来型 AI やデジタル技術をさらに強化するもの」と位置付けている。その上で単なる「利用者」としてではなく、自社の競争力につながる生成 AI の使い方を検討し、その限界や課題について積極的に経営にフィードバックしようとする特徴が見られる。経営層・現場ともに先を見据えて取り組みを進めるための下地ができていると言えるだろう（図 8 参照）。

45

図8

期待の統制と従来 AI 経験の影響各方面から期待を受け、多くの企業は部門・現場に任せ、一斉に取り組む傾向。
一方で先行する企業では過去の AI への取り組み経験を活かし、先を見据えて取り組んでいる

経営層

多くの企業

先行する企業• 現場にツールを配り、利用推進のみにより生産性向上など成果が出ることを期待する• 現場試行は推進しつつも、従来 AI やデジタル活用と組み合わせてロードマップを描く• フィードバックを受けながら、徐々に自社のAI ビジョンを策定していく

現場• 個人や部門に限定された取り組みになっている• 従来 AI やデジタル活用の強化と位置付ける• 安価・迅速にできることにとどまり、
自社データ活用などの発想をしない• 単なる利用者ではなく、自社の競争力につながる
使い方を検討する• できたことのみフィードバックする• 限界や課題を経営にフィードバックする

徐々に幻滅を生み、一過性の取り組みに終わるリスク

46

山積する課題を把握し、段階的に自社に適した競争力につなげていく132023 IBV Generating ROI with AI study によると、従来型 AI への財務リターンは上昇傾向にある。
また、世界のビジネス・リーダーを対象とした調査においても、生成 AI には大きな ROI が期待される傾向が見られる。
2023 IBM IBV Generative AI global pulse survey によると、生成 AI のベネフィットは、従来型の AI という14「基礎」があって初めて享受できるとみられる（図 9 参照）。

図9

生成 AI 活用は、これまでの AI 活用の基礎の上に成り立つ
世界のビジネス・リーダーは、生成 AI に大きな財務リターンを期待しているが、それは 従来型 AI の ROI の基礎の上に加わるものになる
従来型 AI への財務リターンは上昇傾向にある
AI の ROI

そして、生成 AI からのリターンはその基礎の上に成り立つ

AI プロジェクトからの ROI は、
パンデミック前後で 6 倍以上に増加した

2025 年までの
予想
ROI が
41％増加

10%
9%

8.3%

8%
7%

ビジネス・
リーダーは
生成 AI で「ゼロから始める」とは考えていない

5.9%

6%
5%
4%

2.1%

3%
2%

1.3%

1%
0%

2020 年

2021 年前半

2021 年後半

出典：[1] AI ROI taken from 2023 IBV Generating ROI with AI study

2022 年

2022

2025[2] 2023 IBM IBV Generative AI global pulse survey [n=369] Q9: Organization’s average return on
investment (ROI) for projects - Overall IT spend; AI spend; Generative AI investment for 2021(A), 2022(A),2023(E), 2024(E), 2025(E) (mean values used)*(A)：実績、(E)：予測

47

ビジネス向けの生成 AI 活用において直面する課題
では、生成 AI への期待と現実の乖離（かいり）はどのようにして発生するのだろうか。企業が組織的に生成
AI から大きなビジネス成果を創出するために、乗り越えるべき障壁は大きく 3 点に分類できる（図 10 参照）。
– リスクとガバナンス（AI のアウトプット）– データとプラットフォーム（AI へのインプット）– 組織・スキルとプロセス（AI との協働）
1 つ目の「リスクとガバナンス」について、例えば人材採用や人事評価に生成 AI を使用する場合、偏りを排除
し公平性を確保することが難しい場合がある。また機微なテーマにおいて推論の正確性を高めることや、説明可能性（アウトプット創出に係るプロセスの明示）を担保することにも企業は配慮しなければならない。2 つ目の「データとプラットフォーム」について、AI が学習するデータに含まれる個人情報に対するマスキング
処理を適切に行わなければプライバシー侵害のインシデントを引き起こす恐れがある。また著作権を侵害するような学習データを排除することも重要と言える。3 つ目の「組織・スキルとプロセス」について、「特定プロセスに生成 AI を組み込む」だけではビジネス用途として不完全であり、企業は関連するさまざまなプロセスやシステムとの連携にも配慮することが必須である。また、そうした取り組みを通じて自社データから競争力を生み出していくためには、データ・リテラシーの高い人材育成を急がねばならない。

48

図 10

ビジネスのための生成AIで直面する課題
個人レベルの生産性を超えて企業競争力につなげる際に直面する課題は多い

リスクとガバナンス
AIのアウトプット•••

データとプラットフォーム
AIへのインプット

正確性に加え、
説明可能性
公平性（偏った内容の排除）•

既存データ整備・
データ・ガバナンス
プライバシー
データの権利保護••

ご参考：AI 倫理

組織・スキルとプロセス
AIとの協働••••既存業務プロセス統合
オペレーショナル・リスクの低減
既存システムとの連携
AI人材の育成（ibm.com/jp-ja/artiﬁcial-intelligence/ethics）

例：

例：

例：

•

シェアード・サービスやエージェント・
サービスでの回答根拠の提示••

コード生成でのローコードのような期待•人事プロセスでの評価・査定の説明•

AI に頼りすぎることで人間の確認を怠る
リスク•

採用プロセスでの偏見の回避

外部データ活用のガバナンス（大規模言語モデルなど）••

コード生成の著作権保護•

データ・リテラシーの高い企画者やエンジニアの育成

非構造データに関わるガバナンス（対話
ログやシステムログのクレンジングなど）企業における生成 AI の取り組みが本格展開するに伴い、これら 3 つの課題が徐々に顕在化することで、プロジェ
クトの進捗が滞ってしまうという事例が数多く見られる（図 11 参照）。

49

図 11

生成AI本格活用 検討ステップと乗り越える懸案
生成 AI を企業活動に組み込み、競争力に資するための懸案は多方面にわたる
本格活用にはテクノロジーのみならず組織 / 人材・プロセスも含めた検討が必要
凡例
テクノロジー

組織 / 人材ビジネス戦略プロセス

太字：生成 AI で特に注意が必要なもの

パイロット導入

本格展開
生成 AI 活用前提の業務プロセス刷新AI 倫理 / ガバナンス
担保プロセス整備

AI 活用スキルの横展開 / 保有者育成

AI ガバナンス組織/CoE 立ち上げ

AI 活用スキル /人材獲得

モデル構築 / 学習
プロセスの構築

全社展開 / 浸透ロード
マップ構築 / 推進社内外関係者の理解促進

投資対効果の算定

全社展開是非検討

ビジネス成果の最大化

事業競争優位への活用

適用対象業務特定

期待するビジネス
成果の明確化

モデルのカスタマイズ性

出力内容の根拠・プロセス透明性

出力内容のバイアス・AI 倫理

活用方針・
目的の検討

ユースケース・
導入是非検討

学習時・利用時のコスト

情報セキュリティーの担保

既存データ基盤との連携

既存システム
との連携

実行環境の
構築・保守

特性を踏まえた
活用モデル選定

自社データの活用 / 管理

出力内容の正確性

データ /AI モデル
ガバナンス

ML/FM Ops

導入検討

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検討すべき懸案

日本特有の考慮点
国内における生成 AI 活用の現状を鑑み、企業が考慮すべき日本特有のポイントを以下に 3 つ記載する。
● 大規模言語モデルの日本語対応
生成 AI サービスのジャンルは多岐にわたるが、2023 年時点で特に注目を集めているのは文章や会話を生成するサービスであろう。そうしたサービスの多くは、日本語を含むマルチ言語に対応していることから、国内における期待も大きいと考えられる。しかしながら、文章・会話を生成する AI 技術を、企業が自社ビジネスに対して本格的に適用するためには、英語と比較した日本語における精度差の影響を考慮する必要があり、その差を短期的に埋めることは難しいと考えられる。事前学習済みのデータに対し日本語での追加学習を検討する
ことや、大規模言語モデルのさらなる発達を視野に、企業として今できることを着実に推進することが肝心と言える。
● 改善型・小粒ユースケースの選好傾向
海外と比較し、国内では「AI 活用による漸進的な業務改善」が推奨される傾向が強い。例えば、「文書を解釈して処理する」ユースケースよりも、「文書を要約する」ユースケースが好まれる傾向にある。また、コールセンターの「エージェントを支援するシステム」の方が、「お客様対応を自動化する仕組み」よりも好まれる風潮がある。これは、企業に対して要求される作業・サービスの品質レベルが高いがゆえに「人が介在する」
ことを前提とした業務改善が好まれていることに起因するとみられる。またデジタル活用により「人を減らす」
または「人材配置を変更する」という概念自体が国内ではいまだ十分に浸透しておらず、「人ありき」での改善活動が主流であることや、業務や部門に限定した取り組みが前提になっていることなどが強く関係すると考えられる。こうしたことから、国内企業は生成 AI を通じて大きな成果を出すことは容易ではなく、小粒の取り組
みにとどまってしまう傾向が強いと言える。
● DX 対応・AI 導入の遅れと人材育成
国内における生成 AI の活用意欲は海外に匹敵する。しかしながら日本企業の AI の導入割合や DX の進行度合
15
いは世界と比較して低いとみられる。
前述のとおり、生成 AI のベネフィットは、従来型の AI という「基礎」

があって初めて享受できると想定される。したがって、こうした状況は生成 AI 活用の進展に向けて足かせとなる可能性が大きく、ひいては DX の進行度合いにおけるさらなる遅れにつながる恐れがある。なお 2023 年
7 月に IBV が発行した「2023 CDO Study：データから価値を創造する」では、日本におけるデータ・ガバナ
ンス体制の整備や、データ・リテラシーの高い人材の育成が遅れている点が指摘されている。こうした点も生成 AI の推進に向けた障壁となるであろう。

51

本調査結果や上述のような日本の現状を鑑みて、今後日本の CEO が取り組むべき内容・アプローチの要点を下記に述べる。本編と併せて参考にしていただきたい。
1. 中長期的な視野で取り組む
基盤モデルや生成 AI は大きなイノベーションを生み出す技術であるが、AI の継続的な発展における「1 つの段階」と捉えることもできる。業務特化型モデルの発展などをはじめ、特に日本においては日本語精度の向上など今後の進化余地とそのスピードを注視する必要がある。一時の期待や現在の選択肢のみにとらわれずに、先を見据えて取り組みを進めることが重要である。
2. 組織・プロセス・データを重視する
生成 AI の時代においてもテクノロジーを企業の競争力向上につなげる上では、従来と同様、自社データの活用や、「人間参加型（Human in the Loop: 機械学習を基礎とする AI 技術を活用する上で現実に即した性能を維持するため、人間の関与を運用設計に含めた体制が必要とする考え方）」の仕組みが重要であることに変わりはない。データと人が差別化要素になることを念頭に、自社保有資産からどのような競争力を生み出すかに目を向けた取り組みが望まれる。
3. AI ビジョンを発信する
生成 AI に対する取り組みを企業における特定の部門・現場に一任し過ぎることは、散漫で限定的な成果につながる可能性が高い。AI の活用が自社をどのように変革するのか、経営層のビジョン、取り組みの重点領域、成果指標を明確にして発信することで、経営層と現場をつなぐフィードバックの循環を加速し、企業全体の競争力につなげていくことが重要である。
これらの提言を基に、AI をはじめとする先進テクノロジーを継続的に活用して飛躍的な成長を実現すべく、
経営指針の策定に役立てていただきたい。

52

調査および
分析方法
IBM Institute for Business Value は IBM 経営層スタディ・シリーズの第 28 版のため、オックスフォード・エコノミクス社の協力の下、30 カ国以上・24 業種のCEO 3,000 人を対象に、2023 年 2 月から 4 月にかけてインタビューを実施した。
ポイントは「リーダーシップとビジネスに対する経営層の視点」「経営層の役割と責任の変化」「今日の CEO の意思決定」の 3 点で、具体的には、①重要な課題および機会②テクノロジーやデータ、指標の活用③将来へのビジョン－などだ。本
調査のため多数のクライアントにもインタビューを行い、さまざまなインサイトを得た。例えば、23 年 3 月から 5 月にかけて CEO を対象に十数回にわたる詳細なインタビューを実施した。
本調査の回答者は各組織の上級経営層であり、CEO をはじめ、パブリック・リーダー
やゼネラル・マネージャー、マネージング・ディレクターなどが含まれる。年間
収益（公的機関の場合は年間予算）を基準にさまざまな規模の組織の代表者から、
地域別および業種別にデータを収集し、整理した。
本調査では一連の分析手法を用い、さまざまな調査要素に示された結果が、平均的回答者と異なるグループの存在を特定した。このグループは自社が有する既存
デジタル・インフラと広範な意思決定能力の両方に強い自信を持っていた。
IBV はオックスフォード・エコノミクス社の協力で、米国の CEO 200 人を対象に、生成 AI への対応に関する調査も実施し、23 年 4 月から 5 月にかけて回収した。

53日本語翻訳監修
瀬良征志
日本アイ・ビー・エム株式会社
IBMコンサルティング事業本部 理事・パートナー
エンタープライズ・ストラテジー部門責任者

経営企画・事業企画・営業企画部門の経営課題解決に向けて、企業変革始動と推進、
事業戦略策定・実行支援、新規事業／サービス検討を中心に活動。外資系コンサル
ティングファーム等を経て現職。

田村昌也
日本アイ・ビー・エム株式会社
IBMコンサルティング事業本部 理事・パートナー
エンタープライズ・ストラテジー技術戦略リーダー

AI などデジタル先進技術を活用した新規事業、事業転換、新サービス創出を中心にリーンスタートアップ・アジャイルのアプローチでさまざまな業界で活動。2015 年
より IBM Watson 活用を推進、2023 年 watsonx の IBM コンサルティング事業本部
におけるお客様アプローチをリードしている。

54

ご協力を賜った方々
本レポートには、多くの方々から貴重なご意見、専門的知見、ご助力を承りました。そうした方々のお名前を以下に記します。
Cindy Anderson 氏、Steve Ballou 氏、Madhuri Banda 氏、Santiago
Baquero 氏、Christian Bieck 氏、Kristin Biron 氏、Andrea Bocotti 氏、Christopher Bontempo 氏、Jürgen Braun 氏、Jamie Cattell 氏、Annette Celio 氏、Bill Chamberlin 氏、Marisa Conway 氏、Haynes
Cooney 氏、Wei Ding 氏、Darko Djapic 氏、Mandy Drouin 氏、Brian
Goehring 氏、Guilia Gotti 氏、Prashant Gupta 氏、Victoria Hyndman
氏、Jayme Johnson 氏、Vivek Kapur 氏、Christian Kick 氏、Peter
Korsten 氏、Stewart Lacey 氏、Rachel Larkin 氏、Kris Lawas 氏、
Salima Lin 氏、Jesus Mantas 氏、Anthony Marshall 氏、Kathy
Martin 氏、Michelle Mattelson 氏、Dave McCann 氏、Antoine
Michaux 氏、David Miller 氏、Rakesh Mistry 氏、Yu Muraoka 氏、Hebatallah Nashaat 氏、Masahiro Numata 氏、Florencia Paradeda 氏、Talita Cristina Paro Fabene 氏、Daritza Perez 氏、Roger Premo 氏、Kristine Rodriguez 氏、Wendy Roth 氏、Thiago Sartori 氏、Seiji Sera
氏、Christine Selph 氏、Barbara Sheedy 氏、Sherihan Sherif 氏、
Yan Xia Shi 氏、Juha Sipola 氏、Ai Jun Sun 氏、Noriko Suzuki 氏、Masaya Tamura 氏、Yuta Torisu 氏、Vanessa van de Vliet 氏、Li
Wang 氏、Andrew Womack 氏、Valquiria Zuntin 氏55

注釈および出典1

本レポートで引用されているデータはすべて、特に断りのない限り、IBM Institute for Business Value
2023 CEO Study のデータセットから採取された。

2

Granger, John, Jesus Mantas, and Salima Lin. “Seven bets.” IBM Institute for Business Value. May
2023. 邦訳「7 つの挑戦」https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/jp-ja/
report/seven-business-bets

3“Hydra.” Britannica. Accessed May 26, 2023. https://www.britannica.com/topic/
Hydra-Greek-mythology

4

Dorsey, Dustin.“ What are the benefits and concerns of artificial intelligence?” abc7 News. April 4,
2023. https://abc7news.com/artificial-intelligence-chat-gpt-open-ai-benefits/13059435/

5Granger, John, Jesus Mantas, and Salima Lin. “Seven bets.” IBM Institute for Business Value. May
2023. 邦訳「7 つの挑戦」https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/jp-ja/
report/seven-business-bets

6

DeRose, Adam. “These companies have banned or limited ChatGPT at work.” HR Brew. May 19, 2023.
https://www.hr-brew.com/stories/2023/05/11/these-companies-have-banned-chatgpt-in-the-office7

The 2022 CEO Study. “Own your impact: Practical pathways to transformational sustainability.” IBM
Institute for Business Value. May 2022. 邦訳「変革を起こす覚悟 - トップ主導の SX が企業価値を向上させる -」https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/jp-ja/c-suite-study/ceo

8

Biswas, Arun, Elisabeth Goos, and Jacob Dencik, PhD. “The ESG data conundrum.” IBM Institute for
Business Value. May 2023. https://ibm.co/esg-data-conundrum

9

同上

10 同上
11 “Turning data into value: How top Chief Data Officers deliver outsize results while spending less.” IBM
Institute for Business Value. April 2023. https://ibm.co/c-suite-study-cdo
12 IDC Directions Japan 2023：ディスラプションに備えよ～ ChatGPT が市場にもたらす好機と試練（2023 年 7 月）https://www.idc.com/jp/research/report-list?document=JPJ50828923
13 “Generating ROI with AI” May 2023. https://www.ibm.com/downloads/cas/DD0RN0B2
14 “Enterprise generative AI: State of the market” July 2023. https://www.ibm.com/downloads/
cas/3YZ1N2PB
15 複数の調査会社の調査結果において、AI の導入割合は DX の取り組み全般と同様、世界と比較して遅れる傾向が見られる。
56

IBM Institute for
Business Value

変化する世界に対応するためのパートナー

IBM Institute for Business Value（IBV）は、

IBM はお客様と協力して、業界知識と洞

20 年以上にわたって IBM のソート・リーダー
シップ・シンクタンクとしての役割を担い、ビ
ジネス・リーダーの意思決定を支援するため、研究と技術に裏付けられた戦略的洞察を提供し

察力、高度な研究成果とテクノロジーの専門知識を組み合わせることにより、急速に変化し続ける今日の環境における卓越した優位性の確立を可能にします。

ています。
IBV は、ビジネスやテクノロジー、社会が交差する特異な立ち位置にあり、毎年、何千もの経
営層、消費者、専門家を対象に調査、インタビュー
および意見交換を行い、そこから信頼性の高い、刺激的で実行可能な知見をまとめています。
IBV が 発 行 す る ニ ュ ー ス レ タ ー は、ibm.com/
ibv よりお申し込みいただけます。また、Twitter（@IBMIBV）や、LinkedIn（linkedin.com/
showcase/ibm-institute-for-business-value）
をフォローいただくと、定期的に情報を入手することができます。

57

© Copyright IBM Corporation 2023
IBM Corporation
New Orchard Road
Armonk, NY 10504
Produced in the United States of America | June 2023
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りするものではありません。
本 書 は 英 語 版「CEO decision-making in the age of AI - Act with intention」 の日本語訳として提供されるものです。

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