いまのファミリーオフィスの内部には、静かな緊張がある。業界全体で、プリンシパルたちは共通の野心を抱いている。すなわち、意思決定の質を高め、ガバナンスを強化し、管理する資本の複雑性を正確に映し出す運用ツールを手に入れたいというものだ。人工知能はいま、この議論の中心に据えられ、意思決定がどのように行われ、統治されるのかを積極的に形づくる「現在進行形の運用上の問い」として機能している。
パブリック／プライベートの両市場でAI関連投資に資本が引き続き大量に流入する一方、ファミリーオフィス内部での導入はまだ初期段階で、ばらつきも大きい。業界は、資本がイノベーションを取り込むスピードに対し、内部オペレーションがそれを受け止める構造的な準備が整っていないという、構造的ギャップを目の当たりにしている。
データ：抑制的だが急速な加速
業界調査は、この変化する情勢を明確に描き出している。低いベースからの着実な前進と、急速な加速が同時に進んでいるのだ。
- 投資と導入のギャップ：シティ・プライベート・バンクの調査によれば、ファミリーオフィスの50%超が投資ポートフォリオを通じてAIへのエクスポージャーを持つ一方で、社内で意味のある形でAIを導入しているのは15%未満にとどまる。
- 戦略的な注力領域：BNYウェルスの調査では、ファミリーオフィスの83%が今後5年間でAIを最重要の戦略テーマの1つに位置づけている。同様に、UBSの調査では、ほぼ70%が同じ5年の時間軸で、AIを中核の財務報告および分析ワークフローに統合すると見込んでいる。
- 社内導入の急伸：デロイトとブラックロックの調査によると、社内でAIツールを導入しているファミリーオフィスは約33%で、前年の約12%から大幅に増加した。
- 現在の活用領域：現時点では、社内での利用は情報密度が最も高い領域に集中している。AIを利用するファミリーオフィスのうち、約30%がリサーチや文書の統合にAIを適用し、約20%が投資レポーティングに用い、約13%が証券分析や運用会社の評価にまで拡張している。正式なリスク管理ワークフローに組み込んでいるのは10%未満だ。
ダイアモンド・ウェルスの創業者兼CEOであるロナルド・ダイアモンドは、LinkedInの記事で、この導入パターンは、人間の判断を維持しながら摩擦を減らすという実務的な焦点を反映していると述べている。
AIの3層を解きほぐす
富裕層向けの領域でAI導入をめぐる混乱が生じる大きな要因は、AIを単一の一枚岩の技術として扱ってしまうことにある。実際には、ファミリーオフィスが直面しているのは、能力として明確に異なる3つの層である。
- 従来型AI：基盤をなす層であり、予測分析、分類システム、異常検知などが含まれる。ファミリーオフィスは、定義されたタスクを自動化し、パターンを抽出するために、ポートフォリオ分析やコンプライアンスシステムで長年これらのツールに静かに依存してきた。こうしたシステムは推論も適応もしない。
- 生成AI：従来型の層の上に位置し、現在の実験の大半はここで行われている。投資サマリーのドラフト作成、デューデリジェンス資料の統合、リサーチワークフローの支援によってアウトプットを加速するが、意思決定を統治したり、システム横断で行動を結びつけたりはしない。
- エージェント型AI：最上位の層であり、戦略が真にインフラとなる領域だ。エージェント型のシステムは、ツール、データソース、ワークフローを連携・調整する。時間をまたいで文脈を保持し、複数ステップのプロセスを実行し、単発のプロンプトに応答するだけでなく、複雑な意思決定を支援する。
ファミリーオフィスにとって、この違いを理解することは、AIが単なる生産性向上の補助にとどまるのか、それとも中核の運用インフラになるのかを決定づける。
プライベートマーケットと世代交代
ファミリーオフィスのポートフォリオの中心にあるプライベートマーケットは、AI導入がどのように展開するかを形づくっている。プライベート投資の評価には、契約条件の構造、定性的な洞察、過去のパフォーマンス、運用者の行動、長期的なアラインメントを統合する作業が必要となる。こうした業務の多くはいまだに、分断されたシステム、断片化したレポーティング、散在する組織記憶の上に成り立っている。そのため、構造化データと組み込み型ガバナンスによって意思決定プロセスを強化するシステムが求められる環境だと言ってよい。
この技術的転換は、世代交代という大きな重みも伴う。多くのファミリーオフィスは複雑なリーダーシップ移行に直面しており、次世代の家族メンバーは透明性、文書化されたプロセス、そして意思決定がどのように形成されたのかを理解できることを期待する。AIが最も価値を発揮するのは、この継続性を支えるときだ。文脈と意思決定の根拠を捉えることで、非公式な知識移転への依存を減らし、世代をまたぐ信頼を強化する。
インフラと意図が交わる場所
登録投資顧問（RIA）も同様の構造的課題に直面している。チャールズ・シュワブの調査では、RIAの63%が何らかの形でAIツールを利用しているが、全社的な運用戦略に統合しているのは約10%にすぎない。RIAとファミリーオフィスの双方で、導入はガバナンスの枠組みより速く広がっている。
ファミリーオフィス内部でAIが成功するのは、ガバナンスと受託者としての整合性を軸に設計された場合である。ジョー・ロンズデール、ジェイコブ・ミラー、ライアン・ヴァンゴーダー、マット・リードが率いるオプト・インベストメンツのようなプラットフォームは、まさにこれらの障壁に対処するために登場しつつある。構造化データ、AI支援のデューデリジェンス、ガバナンスを投資ワークフローに直接統合することで、オプトのようなプラットフォームは、長期のスチュワードシップに整合する一貫した可視性と意思決定支援を提供する。
業界の専門家が指摘するように、課題は単に技術が利用可能かどうかではない。最大の阻害要因は、例外を処理するプロセスの欠如である場合が多い。
さらに、シンプルのテクノロジー専門家であるフランソワ・ボタは、2025年12月にローザンヌで開催されたIMD FBNカンファレンスでの最近のプレゼンテーションで次のように説明した。「『エージェント型AI革命』は、ファミリーオフィスの技術インフラと日々のオペレーションを根本的に再形成し、こうした専門組織が複雑な情報処理を扱う方法を変革している」。ファミリーオフィスのオペレーティングモデルを論じるなかでボタが強調したのは、これら自律システムをうまく統合するには、組織を厳格な「人・プロセス・テクノロジー（People, Process & Technology）」の観点から分析し、「役割がどう変わるのか、業務がどう再設計されるのか、そして何をテクノロジーが可能にするのか」を正確に理解する必要があるという点だ。従来の「購入か内製か」というパラダイムを反転させることで、ファミリーオフィスはもはや硬直的な既製ソフトウェアに妥協する必要がない。代わりに、非技術者のスタッフでもReplit、Lovable、あるいはGoogleのGeminiのようなプラットフォームと並行して「バイブ・コーディング」を活用し、自然言語のプロンプトだけで独自アプリケーションを迅速に構築できる。これによりチームはテックスタートアップのように振る舞えるようになり、わずか20分でポートフォリオ管理システム一式を生成し自律的にデバッグしたり、ニッチな「ライフスタイル資産」を追跡する特注のデータベースライブラリを即座にデプロイしたりできる。しかし、こうしたエージェントは日々の業務に深く組み込まれるため、人間の社員と同様に「オンボーディング」されなければならない。すなわち、AIのハルシネーションを避け、正確に機能させるには、深い組織文脈と特定の家族史が必要となる。最終的に、固定的な職務記述からAI拡張型ワークフローへ移行し、こうした高度な枠組みを適用してより広範な運用投資を評価するには、絶対的なトップダウンのコミットメント、厳格なデータガバナンス、そして結果として生まれるシステムが高度に安全で、家族から深く信頼され続けるための、積極的なチームのスキル向上が求められる。
結局のところ、テクノロジーを明確さ、ガバナンス、そして規律あるプロセスと組み合わせるファミリーオフィスこそが、資本がどのように配分され、世代を超えて信頼がどのように維持されるかを定義していく。それこそが、テクノロジーが気を散らす要因から、資本のスチュワードシップに不可欠な柱へと変わる道筋である。
