AI と企業のリスクマネジメント: 2025 年に知っておくべきこと

このブログでは以下についてご紹介します。

• 企業のリスクマネジメントの現状

• AI が ERM を変革する 5 つの方法

• 課題とリスク

• AI 導入への抵抗を克服するには

事業にリスクは付き物です。しかし、大企業にとってはその影響が非常に大きく、財務不正、サイバーセキュリティの侵害、規制違反などが、事業の混乱やブランドの信頼低下、数百万ドル規模の損失につながる可能性があります。

だからこそ、企業のリスクマネジメント (ERM) は不可欠です。企業は潜在的なリスクを特定し、その影響を評価し、小さな問題が深刻な危機に発展する前に対処する必要があります。

課題は、従来のリスク管理手法はスピードが遅く、受け身で、急速に変化する現代の脅威への対応が困難であることです。そこで登場するのが人工知能 (AI) です。AI はリスクを分析するだけでなく、予測することができます。AI は不正をリアルタイムで検知し、煩雑な評価作業を自動化し、人間のアナリストが見落としがちなパターンを見つけ出します。

AI は、リスク管理のフレームワークをより強力かつ先を見据えたものに変えています。企業は危機に事後対応するのではなく、脅威を事前に察知して深刻化を防ぎ、十分な情報に基づく戦略的な意思決定を行うことで、企業の運用と評判の両方を守ることができるのです。実際、リスクを先読みする能力は、2025 年における企業の大きな競争上の優位性となりつつあります。

企業のリスクマネジメントの現状

何十年もの間、企業のリスクマネジメントは、過去のデータ、手動による報告、そして人間の勘の組み合わせに頼ってきました。企業は、過去の出来事や業界の動向、リスク プロファイル、コンプライアンス要件を元にリスクを評価し、ERM フレームワークを構築して潜在的な脅威を監視、軽減してきました。

このようなアプローチは一定の枠組みを提供するものの、今日のスピードが速くデータドリブンなビジネス環境においては限界があります。最近 Gartner 社が実施した調査によると、企業内のリスク所有者の大多数が、ERM 責任者から期待されるパフォーマンスを下回っていることが明らかになりました。

リスク所有者のうち、潜在的なリスクに関する質の高い情報を提供し、リスクについてバランスの取れた見解を持ち、緩和策によって期待されるリスク削減を達成できている人は、全体の 20％ 未満にとどまっています。

従来のリスク管理の課題

ERM のパフォーマンスにおけるギャップは、多くの場合、リスク管理における従来型、かつ時代遅れになりつつあるアプローチに依存していることが原因です。ERM を支援する新しいテクノロジー ツールが登場しているにもかかわらず、多くの企業はいまだにスプレッドシート、手作業の監査、変わらないレポートに頼ってリスクを追跡しています。

このような方法は時間がかかるうえ、人為的なミスが起こりやすく、新たな脅威に対してリアルタイムでの可視性がありません。特に深刻な課題としては、以下のような点が挙げられます。

• 対応が遅い: 従来の方法では、リスクが実際に損害を引き起こした後で初めて検出されるケースが多くなります。

• データの分断: リスク管理チームが部門をまたいだインサイトを統合できず、企業全体のリスク状況を正確に把握することが困難になっています。

• 脅威の複雑化: サイバー攻撃や金融詐欺、規制の変化といったリスクは急速に進化しており、手動によるリスク評価では対応が追いつきません。

• コンプライアンス対応の負担: 法規制の変化には常に監視が求められますが、従来のプロセスでは新しいルールへの適応が煩雑になりがちです。

AI の影響

脅威が従来のリスク モデルの対応スピードを上回る速さで進化する中、企業にはより賢明で適応力のあるアプローチが求められています。そこで登場するのが、AI を活用した ERM です。AI は既存のギャップを埋め、リスク管理プロセスを自動化し、チームに必要なスピードと精度をもたらしてくれます。

特に規制の厳しい業界では、ビジネスリーダーたちもその重要性に気づき始めています。KPMG の調査によると、金融サービス業界のエグゼクティブのうち 76％ が AI を不正検出・防止の強化に活用したいと答えており、68％ はコンプライアンスやリスク管理のために AI を優先的に導入しようとしています。

AI を企業のリスクマネジメントに統合することで、企業はより賢明で先を見据えたアプローチを採用し、脅威を低減し、リスク管理を競争上の優位性へと変えていくことができるのです。

AI が ERM を変革する 5 つの方法

AI は、企業がより迅速に行動し、将来を見通し、より早く行動する力を与えてくれます。企業はリスクが表面化してから対処するのではなく、リスクを予測して未然に防ぐことが可能になります。以下に、AI がすでに企業のリスクマネジメントを変革している方法を 5 つ紹介します。

AI を活用したリスク評価

従来、企業は古いレポート、不完全なデータ、あるいは勘に頼ってきました。AI はこれをリアルタイムかつデータドリブンなインサイトへと進化させます。

• 膨大なデータセットを一瞬で処理: AI は取引記録、セキュリティ ログ、業務データを同時にスキャンし、手動のレビューでは見落としがちなリスクを検出します。

• 問題が起こる前にパターンを特定: 機械学習が傾向を把握し、異常値にフラグを立てることで、リスク管理チームが新たな脅威に備える支援をします。

• 将来を予測: AI 搭載のモデルが財務的損失、サイバーセキュリティ リスク、風評リスクを予測し、企業が事後対応ではなく先手を打てるようにします。

不正行為の検出と防止

不正は大きな財務的損失をもたらし、ステークホルダーの信頼を損なう重大なリスクです。AI はリアルタイムで不審な動きを検出し、被害が出る前に阻止することで、不正行為の検出を強化します。

• 違和感を検知: AI は行動パターンや取引履歴を分析し、異常な動きに即座にフラグを立てます。

• 学習と適応: AI モデルは継続的に進化し、新たな不正行為の手口の検出にも対応します。

• 不正行為を未然に防ぐ: AI による認証や異常検知ツールにより、不正な取引を防ぎ、財務的損失や風評リスクを低減します。

リスク対応プロセスの自動化

リスク管理チームの業務は増え続けていますが、手作業のプロセスが足かせとなっています。AI は日常的なタスクを処理し、ミスを減らし、規制コンプライアンスの管理を支援するなど、作業をスピード アップします。

• コンプライアンスの確認を自動化: AI はポリシーと規制を即時に照合し、常に企業の監査対応を可能にします。

• 即時サポートを提供: AI 搭載のチャットボットや仮想アシスタントは、社員のリスク ポリシーへの対応をリアルタイムで支援します。

• 高コストなミスを削減: AI によってリスク評価が標準化され、人的偏りや見落としによるエラーが減少します。

サイバーセキュリティとデータ保護における AI

最善のサイバーセキュリティ戦略とは、攻撃が起こる前にそれを阻止することです。AI は、ネットワーク上の活動を分析し、データ侵害が拡大する前にそれを防ぐことで、サイバーセキュリティを支援します。

• 異常行動を即座に検知: AI はシステム内での異常な行動を検出し、損害が発生する前にセキュリティ チームへ通知します。

• 機密データを保護: AI は常時アクセス状況を監視し、機密情報を安全に保護します。

• サイバー レジリエンスを強化: 予測モデルにより、企業は脆弱性を予測し、攻撃を受ける前に防御を強化できます。

規制コンプライアンスにおける AI

規制要件は常に変化しており、企業はその変化に後れを取る余裕はありません。AI は自動的に確認し、リスクに基づいた意思決定を支援し、規制当局への報告の透明性を確保することで、コンプライアンス管理を簡素化します。

• 変化する規制への企業の対応を支援: AI は、ポリシーの変更を常時モニタリングし、コンプライアンスの確認を自動化することで、企業が GDPR、COSO、EU AI 法などのグローバル規制に準拠し続けるよう支援します。
• リスクに基づいた意思決定を強化: AI が生成するインサイトにより、コンプライアンス チームはより効果的にリスクを評価し、企業の運用全体での規制を整合できます。
• 透明性と説明責任を優先: AI システムは説明可能かつ監査可能である必要があり、企業による意思決定プロセスの追跡と規制上の信頼の維持を可能にします。

ERM における AI の課題とリスク

AI は ERM の多くの側面を強化していますが、課題もあります。ノースカロライナ州立大学の ERM イニシアチブによる調査では、エグゼクティブが近い将来のグローバル リスクの上位 10 位としてサイバーセキュリティの脅威を挙げる一方で、AI によるディスラプションもリスクの上位に入っています。

AI が既存のリスクを軽減しつつ、新たなリスクを生まないようにするためには、リスク管理チームがバイアス、説明可能性、自動化への過度な依存といった潜在的な問題を見極め、適切に対応する力が求められます。そして、AI 導入のあらゆる段階で透明性を提供する信頼できるパートナーの存在も不可欠です。

リスク評価における AI のバイアス

AI は、学習データの質に大きく左右されます。もし元データが偏っていたり、不完全であったりすれば、AI モデルはその欠陥を再現し、拡大してしまいます。詐欺検出や財務評価、セキュリティ対策において、正当な取引が不当にフラグを立てられたり、本物のリスクが見逃されたりする可能性があります。

このような偏った AI が放置されると、差別的な判断、コンプライアンス違反、企業イメージの失墜につながりかねません。企業は AI モデルを継続的に監査し、トレーニング データの多様性を確保し、公平なリスク評価を支える安全策の整備が求められます。

AI による意思決定の誤り

AI の業務処理は迅速ですが、スピードと正確さは別物です。偽陽性が正当な取引をブロックし、顧客の不満や無駄なボトルネックを引き起こす一方で、偽陰性はよりリスクが高く、詐欺やセキュリティの侵害、コンプライアンス違反を見逃す可能性があります。

AI は人間のように再考したりはせず、パターンに従って判断を下します。AI のリスク管理を正確かつ信頼できるものに保つためには、企業はリアルタイムの監視、人的チェック、モデルの定期的な調整が必要不可欠です。

自動化への過信

AI は膨大なデータ処理やパターン認識、自動的なリスク評価に優れていますが、すべてを自動化するのは危険です。結果を検証せずに AI を過信する企業は、コンプライアンス違反、訴訟リスク、業務のディスラプションに直面する可能性があります。 

AI はあくまで人間の意思決定をサポートするものであり、人間の代わりにはなりません。最も強力なリスク管理戦略では、データ量の多い業務を AI で処理し、最終的な判断は人間が下すべきです。このバランスを実現した企業は、より迅速に行動し、リスクをよりスマートに軽減し、制御を失うことなく AI の利点を活用できるようになります。

説明可能性と説明責任の問題

AI によるリスク管理が機能するためには、企業が AI の判断プロセスを説明できなければなりません。しかし、多くの AI モデルはブラックボックスとして動作し、なぜその結論に至ったのかが見えません。これは、判断が正当で、監査可能で、防御可能であるよう求められる規制業界にとっては特に致命的な課題です。

AI がある企業を高リスクと判断したり、ローン申請を拒否したりする場合、その可能性だけでなく、理由を明確に示すべきです。透明性のある AI モデルの構築は、コンプライアンスと信頼性の両立に欠かせません。

規制上の懸念事項と倫理的配慮

AI 技術の進化は早く、各国の規制もその対応に追われています。EU AI 法や GDPR などの法律は、AI 主導の意思決定における透明性、公平性、説明責任に関して厳しい基準を設けており、これらの規制に対応できない企業は、コンプライアンスの罰則、法的責任、事業の停止といったリスクに直面します。

規制に加え、企業には AI 主導の意思決定における倫理的責任もあります。AI は不正取引の検出や金融サービスの提供可否、セキュリティ リスクの優先順位付けを担っています。

AI が不適切または不公平な判断を下した場合、その影響は単なるコンプライアンス違反にとどまりません。透明性と説明責任に投資する企業こそが、リスクを最小限に抑え、顧客や規制当局との強力かつ長期的な信頼関係を築いていけるのです。

AI 導入に関する社内の抵抗を克服するには

AI はリスク管理を変革していますが、その導入は必ずしもスムーズに進むとは限りません。多くのリーダー企業が AI の業務変革に対する可能性に自信を持っている一方で、社員の約半数は同様の熱意を共有していません。社員にとっては、職務の置き換えに対する不安や、未知の技術への抵抗感があり、これが組織全体での AI 活用の推進を困難にする要因となっています。

成果をもたらす AI を導入するためには、企業は単にテクノロジーを取り入れるだけでは不十分です。信頼、組織内の合意、そして明確な導入戦略が不可欠です。新たなリスク管理手法に対する抵抗を克服するには、以下のような構造的アプローチが効果的です。

• AI を代替手段ではなく支援ツールとして位置付ける: AI は仕事を奪うのではなく、手作業の負担を軽減し、リスク管理チームが戦略立案や分析に集中できるようにします。

• 透明性と説明可能性を重視: AI による意思決定は、ブラックボックスの背後に隠れるのではなく、根拠が明確で、監査可能かつ理解しやすいものであることが求められます。

• AI を段階的に導入: AI モデルを従来のリスク評価手法と並行して運用することで、結果の比較が可能となり、チームは自信を持って完全な導入に向けた準備を整えることができます。

• AI と規制要件との整合性を確保: AI はコンプライアンスを複雑にするのではなく、強化するものでなければなりません。強固なコーポレート ガバナンスのフレームワークが、企業の変化する規制への対応を支えます。

• トレーニングやスキルアップの機会を提供: AI リテラシーに投資することで、チームに自動化による不安を与えるのではなく、エンパワーメントすることができます。

AI が真の効果をもたらすには、社員による受容が不可欠です。企業が教育、透明性、そして自動化に向けたバランスの取れたアプローチに注力することで、AI は不安要素ではなく、資産へと変わります。

リスク管理の未来としての AI

AI は企業のリスクマネジメントを再構築するだけではなく、企業が脅威を予測、評価、対応する方法を再定義しようとしています。戦略的に AI を取り入れている企業は、業務効率を高めるだけでなく、従来の手法では不可能だった、リアルタイムでリスクを予測するアプローチを手に入れるでしょう。

とはいえ、AI の導入自体が成功を保証するわけではありません。成功には、慎重な導入計画、明確な管理体制、そして継続的に機械のインテリジェンスと人間の専門知識とのバランスを図る必要があります。AI は常にリスク管理チームをエンパワーメントする存在であり、決してその代替となるものではありません。

リスク環境がますます予測困難となる中で、AI を ERM に本格的に活用する企業は、単なるリスクの軽減にとどまらず、アジリティ、レジリエンス、自信を手にし、リスク管理を競争上の優位性へと転換していくことができるでしょう。

最高経営責任者 (CEO) の 98% は、AI の導入がビジネスに即時的なメリットをもたらすと述べています。 このレポートでは、2,355 人のグローバル リーダーから得たインサイトに基づき、AI が組織にもたらすメリットについて紹介しています。