
PwC Japan、ISO/IEC 42001に基づく企業のAIマネジメントシステム構築支援サービスの提供を開始(2025年7月25日)
PwC Japanグループは、人工知能(AI)システムの開発や提供、利用のために企業などの組織が順守すべき要求事項を定めた国際標準規格「ISO/IEC 42001」 を満たす企業のAIマネジメントシステムの構築に向け、包括的な支援の提供を開始します。
バックオフィス業務の自動化にフォーカスしたAIの取り組みによって、ROIを高め、真のトランスフォーメーションの基盤を作ることができます。
2020年に見られるAI導入の効果の大半は、社内プロセスの生産性が少しずつ向上しているという、ありきたりとも思えることかもしれません。今回の調査でAI投資に期待する効果の上位3項目を見ると、調査回答者の44%が「業務の効率化」、42%が「生産性の向上」と答えています。しかし、税務や財務のようなバックオフィスの定型業務を自動化するだけでも、実際は十分な成果が得られます。例えば一般的に単調で、長時間に及ぶ人の手による作業を必要とする納税申告書、船荷証券、インボイスなどの書類からAIを活用して情報を抽出すれば[English]、企業は相当な節約を図ることができるのです。
このように、短期的に成果を得られることから着手するのは良い方法ですが、定型業務の自動化(企業幹部の35%が、2020年の主要領域の一つと回答)だけを見ても、AIはより多くのことができます。例えば新しいタイプの企業向けボイスアシスタント(チャットボット)は、人の働き方を根本的に変えるでしょう。背後で無数のシステムをナビゲートし、必要な情報を迅速に提供して従業員の業務を完了させるうえ、継続的な学習を通じて自ら機能を向上させるのです。
リスク、不正行為、サイバーセキュリティの脅威の管理、意思決定の支援、将来に役立つ情報の収集(企業がAIを導入したい業務領域として、それぞれ調査回答者の38%、31%、30%が選択)は、AIが複雑なプロセスをどのように増強できるかを示す良い例です。このような「実用的AI」(チャットボット、レコメンデーションエンジン、業務プロセスやより適切な意思決定のための高度なモデル化手法など)は今後広く普及するようになるでしょう。例えばサイバーセキュリティに関しては、AIはネットワーク上のデバイスを自動分類して不正な侵入を発見したり、パターン認識を実行してソフトウェアでの悪意ある行為を特定したり、サイバーアラートでの誤判定を排除したりすることができます。
AIは短期間でさらなる進化を遂げるでしょう。AIを取り巻くシナリオのうち今後5年間の3大脅威と考えられるものはどれかを質問したところ、地域別市場または産業セクターの「創造的破壊(ディスラプション)」と答えた回答者が46%を占めました。しかしAI活用から得たい効果について尋ねたところ、自社が属する業界または他業界の創造的破壊を計画していると回答したのはわずか12%でした。つまり、創造的破壊を恐れている企業が、自らディスラプターになろうと計画している企業の4倍近くあるということになります。
AIがもたらす経済効果の規模[English]を考えると、市場や業界の創造的破壊が起こるのは時間の問題です。そしてその時は刻々と迫っています。したがって、AIから価値を得るための適切な手段を講じている企業は、AIを活用して、競争相手が恐れる創造的破壊を起こす機会を手中にしているということになります。
税務や財務のようなバックオフィスの定型業務を自動化するだけでも、十分な成果が得られます
AIソリューションが、他のシステムと円滑に統合されつつ、価値を付加できるあらゆる領域で確実に(かつ良好なガバナンスによって)利用されるようにするために、AIに加えてデータ、アナリティクス、オートメーションを対象とする中央集中管理機能を設置します。
AI(および次のデジタル革命をもたらす他の要素)の導入を促進するために、全社共通のKPIを策定します。評価基準には、効率、効果、既存ビジネスプロセスの創造的破壊・イノベーションを含みます。
PwC Japanグループは、人工知能(AI)システムの開発や提供、利用のために企業などの組織が順守すべき要求事項を定めた国際標準規格「ISO/IEC 42001」 を満たす企業のAIマネジメントシステムの構築に向け、包括的な支援の提供を開始します。
PwCコンサルティング合同会社は、2025年7月16日(水)より、表題のイベントをオンライン配信します。
本調査では日本における生成AIの導入とその効果の実態を明らかにするとともに、米国・英国・ドイツ・中国との比較を通じて、日本企業の構造的な課題を考察します。また、効果を上げている企業に共通する成功要因を抽出し、日本企業が変革を実現するための具体的な示唆を提示します。
生成AIは想像を超えるスピードで私たちのビジネスを再構築しています。本レポートでは大規模言語モデル(LLM)の現在の技術レベルを整理し、研究開発の最前線や議論の焦点を俯瞰した上で、今後5年・10年を見据えた生成AIの進化と社会・ビジネスへの影響について展望します。