アダム・ブジャックは、リーダーシップAIエージェントのKYP.aiのCEO兼共同創業者である。
企業におけるAIの活用は、多くの場合、テクノロジーや業務部門のリーダーから始まるが、CFOがAI導入を推進する主導的役割を担うという興味深いトレンドが現れている。
この変化は、CFOがテクノロジストになることを意味するわけではない。むしろ、彼らがROIに強く焦点を当てているからこそ、「これは利益率を改善するか？コストを削減するか？生産性を向上させるか？」という重要な問いを最初に投げかけることが多いのである。
HFSリサーチの分析によると、CFOの役割には根本的な変化が起きている：「CFOにとって問題はもはやAIを採用するかどうかではなく、自分たちに向かってくるAIが生成する意思決定をどう管理するかである」
従来、CFOはテクノロジーの更新と投資が損益計算書に与える財務的影響を監督してきた。現在、彼らは意思決定プロセスを主導している。KPMGの調査によると、CFOの59%がAI導入に関するROIの責任を主張しており、これは同じ責任を自分の職務の一部と考えるCIOの61%に驚くほど近い数字である。
AIは今や未来的な約束というよりも、具体的で測定可能な成果を提供することに重点が置かれている。CFOほど価値を測定し、管理する立場に適した人物はいない。
AIにはデータが必要であり、CFOは多くのデータを所有している
間違いなく、多くの企業において財務チームは最も整理された構造化された企業データを管理している。財務データはAIにとって重要なデータソースであるため、CFOは自然と意思決定において重要な役割を担うことになる。
さらに、彼らは予算や目標を調整し、成果を追跡するために部門横断的に働いている。CFOは組織を分析的、数値重視のアプローチで見ることが多い。彼らの時間は財務計画と分析、キャッシュフローと資本管理、報告とコンプライアンスに費やされる。
このような焦点は、もちろんリーダーを財務指標に集中させるが、彼らはより広範な戦略的考慮事項も探る必要がある。例えば、最近私はある企業のCTOとCDOと、当社のAIソリューションで彼らの目標をどのように達成するかについて戦略を練った。彼らが配信チームとプロジェクトについて議論した後、CFOはライセンス数を削減し、プロジェクトの有効性が制限される可能性が高くなった。
CFOはリスクを意識する必要があるため、これは理解できる。しかし、彼らはまた、ROIを確保するために十分な投資をする必要性と財務的慎重さのバランスを取らなければならない。CFOと技術リーダーは、過小投資を避けるために計算されたリスクを受け入れることで、AI施策の適切な規模を見つけるために緊密に協力する必要がある。とはいえ、財務規律を確保するための監視は維持しなければならない。
これは微妙なバランスだが、AIへの投資と実装において念頭に置くべき要素の一つは：意思決定に時間がかかればかかるほど、ビジネスは行動しないことのコストによって苦しむということである。
AIは単なるテクノロジーではなく、価値創造に関するものである
AIはビジネス成果を発見し、測定し、改善するための手段である。先進的なCFOはAIパイプラインを構築している。
先ほどの例に戻ると、CFOはAIソリューションを採用するために必要なライセンス数を検討する際、データセットにどれだけの従業員を含めるべきかを考慮しなければならない。十分な規模がなければ、AIを使って業務がどのように行われているか、プロセスがどの段階にあるか、またはそれをどのように改善するかを理解することが難しくなる。
最適なソリューションを決定するために複数の小規模なパイロットを実行することでROIを求めるのは、一般的で善意のある目標である。しかし、最良かつより正確なリターンを達成するためには、より大きなコミットメントが必要な場合もある。ここで焦点となるのは、「AI導入」を実証する小規模なパイロットではなく、価値創造である。
CFOはますますデジタルトランスフォーメーションの管理者となっている
デロイトの分析によると、CFOはデジタル化を優先しており、これらのプロジェクトの成功において決定的な役割を果たしている。
AI支出が大規模または戦略的である場合、CFOはしばしば調査者の役割を担う。企業全体の視点と予算権限を持つCFOは、投資を効果的に調整するユニークな立場にある。
CFOがますますテクノロジー投資を評価するようになるにつれ、特にAIについて厳しい質問をする必要がある。例えば、AI投資は結果を出しているか？最初の結果は有望ではない。ガートナーによると、エージェントAIプロジェクトの40%以上が、コスト増加、不明確なビジネス価値、または不十分なリスク管理により、2027年末までにキャンセルされる見込みである。
しかし、私の経験では、成功するエージェントAI投資は、まずビジネスケースが確立されているものである。これを行うために、CFOはAI施策のビジネスケースを特定し、明確に表現する必要がある。プロセスインテリジェンスとAIプラットフォームは、大規模な発見を自動化するのに役立つ。
適切なデータと分析があれば、組織はAIが大きな利益をもたらす場所と、投資する価値がない場所を正確に特定できる。このインテリジェンスは、スタートアップリスクと損失を大幅に削減する。
彼らはまた、リスク、ガバナンス、コンプライアンスを考慮する必要がある：
• ガバナンス：財務データは多くの場合、企業の最も機密性の高いデータであるため、CFOにとっても、データプライバシー、コンプライアンス、監査可能性は不可欠な考慮事項である。主観的な結論やバイアスを防ぐためのガードレールとトレーニングを確立する。
• サイバーセキュリティとデータ保護：財務情報を保護し、ステークホルダーの信頼を維持するための、暗号化基準やインシデント対応計画などのセキュリティプロトコル。
• サードパーティリスク管理：組織はアルゴリズム、クラウドインフラストラクチャ、データ処理のために外部プロバイダーに依存することが多く、それらのサードパーティのテクノロジーは内部ソリューションと同じ要件を満たす必要がある。
CFOはまた、プロジェクトの範囲、重要な機能、緊急時対応計画を評価するためのフレームワークを必要としている。
結論
CFOはリスク管理に慣れており、現在は企業ガバナンスを主導することもある。この責任は、彼らの既に広範な職務にさらに一層を加える。企業AIの次の波は、最も成功する企業は単に最高のアルゴリズムやCFOを持つだけでなく、AI投資とビジネス価値の間の最も明確な視点を持つことを示している。
