ダレル・ヒープス氏はQ4の創業者兼最高戦略責任者であり、企業がAIを活用してインベスター・リレーションズ（IR）のワークフローと成果を改善できるよう支援している。
私は金融専門家が集まる場でプレゼンテーションを行うことが多い。いつも簡単な質問から始める。「ここにいる皆さんの中で、過去24時間以内に仕事でAI、特に生成AI（GenAI）を使った方は？」
6～8カ月前は、おそらく3分の1程度の手が挙がった。今日は？ 簡単に95%に達する。
これは進歩だが、全体像ではない。なぜなら、利用率は急増したものの、ほとんどの人がAIをどう活用しているかは、ほとんど進化していないからだ。そして多くの場合、私たちが目にする使用例は依然として極めて基本的なものだ。
プロンプト入力、生成、そして忘却
マッキンゼーの最近の調査によると、企業の80%が最新世代のAIを使用していると報告している一方で、同じ80%がトップライン（売上高）やボトムライン（純利益）のパフォーマンスに有意義な改善を見ていないという。
ここには多くの要因が絡んでいる。しかし、原因の1つとして考えられるのは何か？ AIの使われ方だ。
金融業界、そしてビジネス界全体を見渡しても、私は同じような初歩的な使用例を何度も目にする。
• メールのクリーンアップや書き直し
• 見出しや件名のアイデアを求める
• プレスリリースやその他の文書の編集
• プレゼンテーション用のスライド作成
• レポートの簡単なアウトライン生成
• 単発の問い合わせ（「quarter-over-quarterはハイフンでつなぐべきか？」など）
• 賢そうに聞こえるが、精査すると崩れる冗長なコンテンツの量産（いわゆる「AIスロップ」）
これらはそれ自体が悪い使い方というわけではない（まあ、最後の1つを除いては）。ほとんどは時間を節約し、アイデアを生み出し、効率を高めることができる。私自身、このようにAIを常に使っている。
しかし、これらの使用例は限定的でもある。そして、プロンプトが単発のものとして扱われ、実際の目標や文脈から切り離されている場合、その出力はコピー＆ペーストされるのと同じくらい速く忘れ去られる。
表面的なレベルから戦略的なレベルへ
インベスター・リレーションズ（IR）の専門家との仕事で、私は頻繁に同じことを耳にする。AIからもっと価値を引き出したい、と。
AIのセキュリティに関する懸念がほぼ解消された今、多くのチームは実験や基本的な使用例を超えて、測定可能で持続的かつ戦略的な価値を生み出す方法でAIを意思決定に統合する準備ができていると感じている。
その転換を実現する4つの方法を紹介しよう。
1. AIをナラティブ・アーキテクト（コピーエディターではなく）にする
ほとんどのチームはAIを言葉を磨くために使っている。より高度なチームは、ストーリーを圧力テストするためにも使っている。つまり、単にモデルに段落を書き直すよう依頼するのではなく、金融やIRの専門家は、自社のガイダンス言語が複数の四半期にわたってどのように進化してきたかを分析し、競合他社が同様の結果をどのようにフレーミングしているかをベンチマークし、決算日前のアナリストの質問パターンをレビューするためにAIを活用できる。目標は単により良い表現ではなく、戦略的なサウンディングボードの助けを借りて、サプライズを減らし、ポジショニングを強化することだ。
2. AIをワークフローエンジン（単発ツールではなく）にする
私はしばしば、チームがAIを孤立したバースト的に使用しているのを目にする。助けを得て、そして次に進む。しかし、真の転換は、ワークフロー全体にAIを組み込んだときに起こる。例えば決算シーズンには、AIは共有された信頼できる情報源から、スクリプト、プレスリリース、プレゼンテーション資料、FAQ、ウェブコンテンツのすべてをジャンプスタートさせることができる。そして電話会議の後、結果と投資家のフィードバックを経営陣向けの最新情報に変換することができる。このような重要な局面と厳しいタイムラインの中で、AIは一貫性、スピード、説明責任を確保するのに役立つ。
3. AIをマーケット・インテリジェンス・レイヤー（単なる検索ボックスではなく）にする
質問に答えるだけでなく、シグナルを解釈するためにAIを使ってみよう。私は、チームがAIを活用して、期待値に対する株価の動きを分析し、調査レポートや電話会議全体でのアナリストのトーンの変化を追跡し、保有状況やエンゲージメントの変化を監視しているのを見てきた。株価の変動や見出しに孤立して反応するのではなく、パフォーマンス、認識、投資家行動を結びつけ、市場が何を言っているのかをより明確に把握できる。
4. AIをチームメイト（単なるツールではなく）にする
私たちは、エージェント型AI──定義されたガードレールの中で行動を起こし、文脈を持って作業を前進させるように設計されたシステム──への移行を目にしている。金融分野では、これには、トランスクリプト、開示資料、サポート資料を1つの環境に集約し、1カ所での更新が他のすべての場所に反映されるようにすることが含まれる可能性がある。つまり、散在する文書や手作業での引き継ぎに頼るのではなく、金融チームは組織的記憶と実行サポートのためにAIに頼ることができる。
AIにナビゲーションを支援してもらう方法
AIはGPSと同じくらい遍在するものになりつつある。常にオンで利用可能であり、私たちの生活の頻繁な一部となっている。
しかし、GPSが信号が途切れてあなたがどこにいるかわからないときに役立たないのと同じように、AIも、より広範な目標、業界の文脈、日々のワークフローから切り離されているときには、意図された価値を提供できない。
生成AIとエージェント型AIの使用例が成熟するにつれて、より多くのチームが孤立したタスクを超えて、より戦略的で持続的な方法でAIツールを使い始めることを期待している──単にコンテンツを生成するためではなく、成果を推進するために。
そして次回、金融専門家の集まりで過去24時間にAIを使った人を尋ねるとき、より重要な質問は何人かではなく、どれだけうまく使ったかになるかもしれない。
ここで提供される情報は、投資、税務、財務に関するアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、資格を持つ専門家に相談すべきである。
