矢野経済研究所 ＩＣＴ・金融ユニット

当社代表が最新のニュースを題材に時代の本質、変化の予兆に切り込みます。   1月14日、原子力規制委員会は、中部電力が浜岡原子力発電所の再稼働審査において“想定される最大規模の地震の揺れ（基準地振動）”を過小評価していた問題について「データのねつ造」と断定、審査の停止と本社への立ち入り検査を実施すると発表した。IDカードの不正使用（東京電力）、地質データの書き換え（日本原子力発電）、核物質防護センサーの点検記録の虚偽記載（東北電力）など福島第一原発の事故を経てなお原発を巡る不正が止まない。一体、何がそうさせるのか。これは原発事業者に固有の問題であるのか。 浜岡原発におけるデータ不正が発覚したのは2025年2月、公益通報制度を使った原子力規制委員会への“外部”からの情報提供だった。2025年10月、日本取引所グループから「特別注意銘柄」に指定されたニデックの不正会計問題の端緒も海外子会社における不正な利益操作に関する “匿名”の内部通報であった。2023年、ダイハツの認証不正問題も“外部機関”への通報が問題の発端となった。 ダイハツには監査部が運営する「社員の声」という制度があった。しかし、匿名通報は信ぴょう性が低いとされ結果通知は行われず、また、多くの案件が当該事案の発生部署に差し戻されていたという。第三者委員会の報告書はこうした運用が内部通報制度への不信を招くとともに会社の自浄作用に対する疑念を強めたと指摘する。そのうえで、従業員が不正行為に及んだのは「短期開発への強烈なプレッシャーに追い込まれたため」であり、現場が「経営の犠牲」になったと断じる。短期開発の箇所を“予算達成”“再稼働”に置き換えればニデック、中部電力にそのまま当てはまるだろう。 2025年、中日本高速道路は2012年の笹子トンネル崩落事故後に社員から聞き取った事故原因に関する内部資料を遺族に開示した。「安全に対する根拠なき自信過剰」「予算の都合で安全対策が先送り」といった現場の声が記された資料は、遺族からの開示請求に対して10年余にわたって「ご要望の資料は存在しない」と説明されてきた。森友学園問題における財務省の対応と重なる。2026年、改正公益通報者保護法が施行される。通報を理由とした懲戒や解雇など通報者に対する不利益待遇は刑事罰の対象となる。制度の適切な運用は言うまでもない。とは言え、まず取り組むべきは個々の組織のガバナンス強化であり、ここが現場と経営、個人と社会との信頼を回復する起点となる。問われるのはトップの資質そのものということだ。 今週の“ひらめき”視点 1.4 - 1.15 代表取締役社長　水越　孝

先日、朝日放送の探偵ナイトスクープを見ていたら、中学生が生成AIを使いこなしていた。勉強だけでなく、日常の相談にも利用しているという。将来的には生成AIネイティブ世代とでも言われるのだろうか。   近い将来、こうした人材が企業に勤めることになる。いま地道に入力しているような作業も、彼らが見たら「え、AIにやらせればよくないですか？」と言うかもしれない。至極もっともであり、AIで代替できるなら自動化すればよいのだから反論の余地はない。   生成AIが日常の一部である彼らに「こんな非効率な会社でやってられるかよ」と思われないよう、組織側も変わっていく必要がある。若手人材の確保という観点でも、生成AIの活用を推進する価値はあると感じる。 

2025年はAIエージェント元年と言われている。生成AIの盛り上がりと共にAIエージェントへの注目も高まった。2024年の調査でも既にエージェントに係る話は多々あった。当時は、自律的に業務をこなす存在として期待されていたと記憶している。基本的な考えは変わっていない一方で、わざわざ“自律的”と紹介されるAIエージェントも存在する。「ん…？そもそもAIエージェントって自律的に動くのでは？」と思ってしまう。   AIエージェントに明確な定義がないこともあり、市場には様々なAIエージェントが存在している。中には対話型AIと何が違うのかよく分からない、ということもしばしば。「自律的」という言葉は便利である。従来どおりプロンプトを入力するだけでも、多少“おまけ”が付いた出力が返ってくると、指示していないことまで自律的に実行してくれるように見えてしまう。   だからこそユーザは、「AIエージェント」という名称に引っ張られるのではなく、サービスとしてできることとできないことを整理したうえで利用していく必要がある。 

レポート作成にあたり事業者に取材を実施している。そうした中で、生成AIを魔法か何かと感じているユーザは一定いると聞くことがあった。調査をしていると分かるが、生成AIを実装した事例は増えてきている一方で、業務の完全自動化の実現はまだ先の話である。一方でインターネット上には生成AIの様々な未来が綴られており、これらを来月には実現するのではないかと期待する人がいる。インターネットリテラシーとは難しいものだが、何でもかんでも真に受けてしまうのは考え物である。    ここまでインターネットに踊らされていないとしても、他社事例を参考に生成AIを導入しようとした場合、背景にはデータの整備、従業員のリテラシー、業務フローなど様々な要因が重なっている。「生成AIを導入したから業務効率化できるよね！！！」とはならない。問題は、上層部のリテラシーが不足している場合である。    「A社を見習ってわが社でも生成AIを経理部門で導入してみよう。DX担当くん、よろしく頼むよ！」。DX担当くんは生成AIに詳しいとは限らない。事例やサービスをもとに自社に当てはめてみるが、A社のように成功しない。    生成AIで業務効率化するのではなく、まず業務のどこにムリ・ムダ・属人化があるのかを切り分け、そのうえで、打ち手として生成AIが有効かを判断すべきである。業務効率化の検討を進める過程で、どうやら生成AIが有効らしい、という思考を持たないといけない。