ハイダー・ナザール氏は、革新的な評判インテリジェンスプラットフォーム「Darwin」を提供する大手AI SaaS企業MAHA Globalの共同創業者兼CEOである。
今日のハイパーコネクテッドなAI駆動の世界において、信頼はブランドと顧客、雇用主と従業員の関係など、あらゆる関係の基盤となっている。PwCの「2024年信頼調査」によると、圧倒的多数のビジネスエグゼクティブの93%が、信頼の構築と維持が収益性を向上させることに同意している。
しかし、ほとんどの企業にとって、信頼はまだ体系的に獲得した資産というよりも、印象の副産物として扱われている。
評判は企業価値の重要な原動力であるため、実体によって裏付けられるべきであり、そうでなければ消えてしまう可能性が高い。繁栄する組織とは、信頼を表面的なものではなく、事業運営の原則として構築する組織である。特に大規模な信頼を実現するために頼るべき一つの手段は、テクノロジーである—実装するものとその方法の両方において。
印象管理から信頼システムへ
歴史的に、企業はブランド管理、PR、広告に数十億ドルを費やして、自社がどのように認識されるかを形作ってきた。これらはすべて有用だが、印象戦略はドアを開くかもしれないが、そのドアを開けたままにできるのは信頼だけである。
今日のステークホルダーはこれまで以上に情報に精通し、価値観を重視している。彼らは企業が何を掲げているかだけでなく、どのように行動するかも重要視している。この変化は、企業が洗練されたストーリーテリングから、企業の行動とステークホルダーの期待を一致させる検証可能なシステムへ移行すべきことを意味している。
そこで、AIとテクノロジー—信頼テクノロジー—の役割が、ステークホルダーにとって最も重要なことを理解するために結集できる。信頼テクノロジーは製品カテゴリではなく、戦略的フレームワークである。これは、組織全体で検証可能な説明責任、透明性、誠実さを確保するために、テクノロジー、基準、ワークフローを統合する。
倫理、持続可能性、社会的影響を運用することで、信頼テクノロジーは企業が従業員の感情を測定し、価値観の一致を追跡し、隠れたリスクと機会を発見することを可能にする。これにより企業は「私たちの言葉を信じるのではなく、ここに証拠がある」と言えるようになる。
なぜ信頼テクノロジーなのか？
信頼中心のテクノロジーがますます関連性を持つようになっている要因はいくつかある：
AIの導入拡大
AIは企業の運営方法を急速に変えているが、信頼のギャップは広がっている。
採用アルゴリズムからカスタマーサービスボットまで、バイアスや無制限な意思決定に関する懸念が高まっている。人々はより大きな倫理的説明責任を求めている。ダーデン・スクール・オブ・ビジネスの2025年の調査によると、倫理的リーダーシップは企業に対する人々の2番目に高い期待としてランク付けされている—前年の7位から上昇している。
信頼テクノロジーとは、AIシステムが企業の価値観と一致し、規制に準拠し、透明性を持って運営されることを確保するために必要なガバナンスを実装することを意味する。
データの所有権と同意
データ経済は圧力にさらされている。データ侵害、監視資本主義、不透明なデータ慣行に対する反発が増加している。人々は自分のデータがどこにあり、どのように使用され、誰が利益を得ているのかを知りたいと考えている。
ピュー・リサーチ・センターによる5,100人以上の米国成人を対象とした調査によると、67%が「企業が自分の個人データで何をしているかについてほとんど理解していない」と回答し、73%がデータの使用方法についてほとんど制御できないと感じている。
信頼されるテクノロジーにより、個人は自分の情報を制御、追跡、さらには収益化することができ、「データ抽出」から「データエンパワーメント」へとシフトする。
価値観主導のステークホルダーの期待
デロイトの調査によると、回答者の80%が、規制当局、顧客、投資家などの主要なステークホルダーグループの間で信頼を構築するためには、実証されたESGの進展が必要だと考えている。人種的公平性や気候正義から労働条件やガバナンス慣行まで、ステークホルダーは企業の誠実さの証拠を求めている。
言葉と行動の一致を証明する信頼されるシステムがなければ、企業は不誠実とみなされるリスクがある。信頼テクノロジーは、コミットメントを検証し、ステークホルダーとのより深く、より本物の関係を構築するメカニズムを提供する。
実践における信頼テクノロジー
信頼中心のテクノロジーが実際にどのように適用できるかをよりよく理解するために、組織が透明性と説明責任を促進するために使用できるツールの例をいくつか紹介する：
• 評判インテリジェンスプラットフォームは、組織がソーシャルメディアの感情、ニュースのトレンド、顧客レビュー、内部シグナルなどのデータを追跡・分析し、評判リスクと機会をよりよく理解・管理するのに役立つ。この分野で活動する企業の共同創業者兼CEOとして、このようなツールが企業の行動がステークホルダーの期待に応え、より広範な信頼構築戦略の一環として透明性を向上させることにどのように貢献できるかを目の当たりにしてきた。
• データプライバシーと同意管理ツールには、ユーザーに個人データの収集、保存、共有方法について透明性と制御を提供し、プライバシー法への準拠を確保しながら消費者の信頼を構築するソリューションが含まれる。
• AIモデルの説明可能性とバイアス監査ツールは、企業がAI駆動の意思決定を説明し、バイアスを検出するのに役立ち、アルゴリズムの公正で倫理的な使用を確保する。これはAIシステムへの信頼を維持するために不可欠である。
信頼構築へのロードマップ
信頼テクノロジーの旅を始めるために、企業は信頼監査を実施し、組織がすべてのステークホルダーにわたって信頼をどれだけうまく構築、維持、保護しているかの構造化されたレビューを特定すべきである。以下のような具体的な質問をする：
• あなたは私たちの組織がコミュニケーションにおいてオープンで正直だと思いますか？
• あなたのデータがどのように収集、保存、使用されているかを理解していますか？
• 私たちは良いニュースも悪いニュースも積極的に共有していますか？
自社の立ち位置を理解した後、以下を含む包括的な信頼戦略の実装を開始する：
• ステークホルダーマッピング：信頼を測定する対象—内部、外部、またはその両方—を特定する
• 信頼の柱：透明性、倫理的行動、公平性、信頼性、共感、対応性に焦点を当てる
• データ収集：調査、インタビュー、感情分析、パフォーマンス指標、第三者評価を活用する
• ギャップ分析：認識と実際のパフォーマンスを比較する
• アクションプランニング：洞察を測定可能な改善に変える
未来は検証可能性に属する
私たちは、注目経済から説明責任経済へのシフトを経験している。そこではイメージよりも行動が重要である。
信頼テクノロジーはトレンドではなく、企業が約束ではなく証拠によって信頼を獲得するための長期的な戦略である。これにより、リーダーは単に成功するだけでなく、持続可能で社会的に調和した企業を構築することができる。おそらく最も重要なのは、評判は強力なシグナルであるが、時間を超えてそのシグナルを維持できるのは信頼だけであることを思い出させてくれることだ。
今こそ、企業が印象管理をやめ、信頼を構築し始める時である。
