AI前提で再設計される「プロフェッショナル」の価値とは

矢部：本日はお集まりいただき、ありがとうございます。今回の鼎談では、AIが前提となった世界において、企業経営、組織、そして人の役割がどう変わるのかを率直に議論していきたいと思います。まずは安田様から、現在感じていらっしゃる問題意識をお聞かせいただけますでしょうか。

安田氏（以下、敬称略）：「AI＆ロボティクスで未来を創るNo.1企業グループ」という強い意識のもと、まずはAIリテラシーを徹底的に引き上げることを、会社として進めてきました。
現在の社内の空気感をあえて数字で表すと、7割が強い危機感、1割がこれまでやってきたことの正しさに対する達成感、そして2割が『これはチャンスだ』と前向きに捉えている、そのような状況です。

ここ最近のAIエージェントの進化は、驚異的です。

私はエンジニアではありませんが、フロントエンドもバックエンドも、API連携も含めて、ほぼノンコード感覚で形にできてしまいます。例えば、グループ会社の状況確認を行うダッシュボードも、コードにすると数千行規模になりますが、構想から実装までわずかな時間で完成してしまいます。

こうした状況を目の当たりにして感じるのは、「何が課題なのかを見極め、AIを使って解決する」という課題解決能力が、これまで以上に重要になっているということです。

特に、今年に入ってからはAnthropic社のClaudeが大きく進化しています。Claude Coworkなどを使い仕事の仕方がガラッと変わりました。

なかでも衝撃を受けているのが、Claude Codeを使ったAIエージェントの「チーム化」です。

プロジェクトを立ち上げると、財務デューデリジェンス、法務デューデリジェンス、バリュエーション、IR、ポストPMIといった役割ごとのAIエージェントが自動的に立ち上がり、AIによってチームが組成されます。

その上で、AIエージェント同士が「その前提はおかしいのではないか」「別の仮定を置いた方がよいのではないか」と議論を重ねながらアウトプットを作っていきます。

シナジーを定量的に可視化したレポートまで出てくると、人間のプロフェッショナルに求められるのは「作業」ではなく「高度な判断」へと完全にシフトしていくと感じています。

金融や法務といった専門分野においても、対応レベルはこの数カ月で格段に向上し、タスクを自律的に、しかも高い品質で実行できるようになっています。これが、この1カ月ほどで私が受けた、最も大きな衝撃です。

日下部氏（以下、敬称略）：同感です。当社では、AI人財育成の一環として生成AIの人財フレームワークを開発し、柔道の帯に例えた“ベルト制度”にてグローバルで統一された人財レベル定義を導入していますが、1年ほど前に作ったカリキュラムの内容が、すでに古くなり始めていると感じています。

1年前であれば、いわゆるチャット型AIが中心で、プロンプトをどう書くか、質問をどう投げるかといった点が初級レベルの学習内容でした。

しかし現在は、チャット型AIから、自律的にタスクを進めるオペレーショナルAI（業務遂行型AIやタスク処理型AI）へと明確に移行しつつあります。

企業として本当にAIの価値を引き出そうとすると、「便利な相談相手」としてのAIにとどまらず、オペレーショナルな領域に踏み込まなければ、売上や利益に実質的な影響を与えるAI活用にはなり得ません。そこが、今まさに大きく変わってきている点だと考えています。

日下部：当社はITサービスを生業としていますが、新規のソフトウェア開発のプロジェクトの中には、生産性が従来に比べ大幅に高まっていると感じる場面もあります。もちろん、既存のレガシーシステムやマイグレーションの領域では、そう簡単にはいかない部分も残っています。一方で、新規のシステム開発では、仕事の進め方そのものが大きく変わってきました。

例えば、お客さまの同意のもと、打ち合わせ内容を録音し、その音声データをもとに、その場でバイブコーディング（AIによるコード生成）を行い、簡単なデモを打ち合わせの中で実際にお見せする。そうした一連の作業が、非常に短い時間で回るようになっています。

このような状況を前提にすると、従来の「何人月かかるので、いくらです」という人月単価を前提としたビジネスモデルは、非常に危ういと感じています。だからこそ私たちは、ビジネスモデルそのものを変えていかなければならないという強い危機感を持っています。

矢部：監査法人にも同様の危機感があります。

安田：生産性が従来に比べ大幅に高まっている、というお話は、まさにそのとおりだと感じています。今のAIの進展を見ていると、「1人で10人分の仕事をこなす」イメージが、ごく自然に思い浮かびます。

一方で、世の中全体を見渡すと、必ずしもすべての企業が、そこまでの危機感を持って動いているわけではないと感じる部分もあります。だからこそ私は、この状況には大きなチャンスもあると考えています。

日下部：たしかに温度感やスピード感は企業によって異なる印象ですね。

安田：AIの話を進めていくと、「では、どういう人が必要なのか」という問いが必ず出てきます。

最近よく使われる言葉に、FDE（Forward Deployed Engineer）という概念があります。これは、ビジネス上の課題特定から解決策の策定、そして実際の実装までを一気通貫で担う人材を指します。

以前であれば、こうした役割は、特にコーディングを伴う実装フェーズは、典型的なエンジニアの仕事でした。しかし、AIの進化によって、必ずしも人がコードを書く必要はなくなりつつあります。その結果、今は課題解決ができる人が、AIを道具として使いこなし、そのまま実装まで担うという形も、十分に現実的になってきていると感じています。

最近よく引き合いに出すのが、サイバーセキュリティの世界です。
ホワイトハッカーを育成する際に、「ブラックハッカーをホワイトに転向させる」よりも、「高い倫理性と基礎能力を持つエンジニアをホワイトハッカーとして育てる方が合理的である」という考え方が主流です。技術的なバックグラウンドの有無以上に、本質的な課題を見極める力があるかどうかが重要です。 そうした資質を持つ人がAIという強力な武器を手にすれば、非エンジニアであってもシステム実装までを完遂し、真の課題解決を成し遂げることができる。ここに、人材像が大きく変わり始めている兆しを感じています。

日下部：当社ではAI道場という施策を推進しています。新入社員は原則として全員参加を前提としており、座学というよりも、実際に手を動かし、業務に当てはめることを重視しています。

財務部門をはじめとするバックオフィス部門の社員に対しては、「これはインターナルな仕事だから」と考えるのではなく、今、自分がやっている業務をAI前提で組み替えること自体が、外部の方々にも提供できる価値につながるという意識を持ってほしい、と伝えています。

従来のシステム開発は、いわゆる基幹系システムを中心に、そこに蓄積された業務ノウハウを前提として進められてきました。一方で、現在のAI活用は、これまで十分にシステム化されてこなかった「非システム化領域」へと踏み込み始めています。

基幹系システムの外側で、人間がアナログに担ってきた業務の詳細なノウハウは、実は現場の財務部門など、ごく限られた人たちしか把握していません。
だからこそ、日々の業務の中でAI活用を進めること自体が、そのまま会社としてのオファリング、そしてお客さまへの価値提供につながるのだ、というメッセージを伝えています。

矢部：現在財務部門で進めていらっしゃるAI活用について、教えていただけますでしょうか。

日下部：イメージとして描いている姿と、実際に実現できていることの間には、まだまだ乖離がありますが、現時点で考えていることをお話します。

多くの企業では、事業部門が伝票を起票したり、会計処理について財務部門に相談したりする場面が日常的に発生しており、その結果、相談する側も、される側も、本来向き合うべきビジネス以外の作業に多くの時間を割いているのが現状です。

今後は、こうした業務を事業部門側に配置した「財務・経理エージェント」に任せる世界を実現したいと考えています。

AI前提の世界では、財務部門の仕事の1つは、AIの品質管理とマネジメントになるのではないでしょうか。事業部門に配置された財務エージェントが、正しく機能しているか、判断に偏りや誤りがないか、想定外のケースにどう対応するか。そうした点を管理し、必要に応じて介入するのが、財務部門の仕事の1つになっていくのではないかと考えています。

これまで当たり前だった、上がってきた伝票を1件ずつ確認し、審査を行う、といった業務は、原則として不要になるのではないかと思います。

矢部：その先には、どのような財務部門の役割があるのでしょうか。

日下部：大きく2つあると考えています。1つは、これまで「できない」と諦めていたことが、できるようになるという点です。

例えば、財務トランザクションの流れを常時監視し、不正の兆候をリアルタイムで検知する。あるいは、経営判断に必要な情報を、定型レポートではなく、状況に応じて自律的に再構成して提示する。こうした、従来は人間では追い切れなかった領域にAIが入り込むことで、財務の役割そのものが拡張されていく、という意識を持っています。

もう1つは、経営者への向き合い方の変化です。

AI前提の世界では、定型的なレポーティングは人間の仕事ではなくなります。

ダッシュボード作成や数値説明はAIが担い、経営者に対峙する財務部門は、「各数値から何を読み取り、どう意思決定するか」という議論に集中できるのではないでしょうか。

経営には、100点満点の正解はありません。

常に不確実性の中で、限られた情報をもとに判断する必要があります。

AIによって情報の整理と提示が高度化すればするほど、経営者と財務の対話は、より本質的なものになっていくと考えています。

AIの話になると、「何か自動化できる業務はないか」と探し始めがちですが、私はそれだけでは不十分だと思っています。

AIが前提となる時代だからこそ、まずは自分たちのミッションを改めて定義し直すことが重要です。その上で、「本来、私たちはもっとこういうことができるはずだ」という発想を起点に、プロセスそのものを再構築していく。これまで当たり前だと思ってきた業務を一つ一つ疑い、発想を転換していくことが大切だと考えています。

安田：まさにそのとおりだと感じます。大きなミッション感や課題意識をもとに「われわれは何をすべきか」と考える視点と、足元で「どの業務がAIで自動化できそうか」という議論は、どうしても混ざりがちですよね。

日下部：自動化そのものは、もちろん重要で、必要な取り組みです。

ただ、今やっていることをそのまま自動化するだけで終わってしまうと、AIの力を十分に活かしきれているとは言えないと思っています。

安田：日下部さんご自身が、実際にAIを触り、手を動かしているからこそ、そうした発想に行き着くのだろうと感じます。

日下部：若手社員がAIを使って、すぐに自分で手を動かし、アイデアを形にしていく姿を見ていると、自分自身が固定観念にとらわれてしまうことの危うさを感じることはありますね。

日下部：AI時代の人員採用についても、さまざまな議論がありますが、私個人としては、AIによって人間の仕事が減るというよりも、むしろ「やれることが増える」という感覚を持っています。その意味で、人員の増減という単純な話ではないと考えています。

安田：まったく同じ感覚です。

仮に生産性が10倍になるとすれば、その分、人間のリソースを新しい挑戦や成長に振り向けることができる。そこには危機感もありますが、同時に大きなチャンスもある、という捉え方ですね。

日下部：日本ではまだそこまで切迫した空気ではないかもしれません。一方で、アメリカでは、すでにかなり厳しい状況が現実としてあり、強い危機感を覚えています。

私どもの場合、アメリカではBPOサービスを展開していますが、そこで顕著なのが、お客さまからのプレッシャーです。最近では、「その仕事は、もはや人間ではなくAIでできるのではないか」と、はっきり言われる場面が増えています。こうしたやり取りが実際の交渉の場で起きているため、相当な危機感を持っています。

一方で、日本で同じ話をしても、「へえ、そうなのですね」という受け止め方にとどまっているケースも少なくありません。

矢部：国や地域によって、温度差や時間差があるということでしょうか。

日下部：そうですね。日本では依然として、「IT人材が足りない」「エンジニアが不足している」という点が、最も大きな課題として語られることが多いと思います。特に、レガシーシステムのマイグレーションやモダナイゼーションが2030年代半ばまで続くと見られていることもあり、「人が必要だ」という感覚がどうしても先に立ちます。ただ、アメリカで実際に起きていることを見ると、時間軸のギャップは感じます。

矢部：GMO様の場合はいかがでしょうか。

安田：数カ月前の対談では、数値分析のような領域は、まだAIが得意とは言えない、とお話ししていたかと思います。ただ、最近のAIの進展を見ていると、かなり状況は変わってきていると感じています。

制度会計の領域はひとまず置くとしても、管理会計の周辺については、そろそろ実務で使えるレベルに入ってきたという印象です。

日下部：例えば、経営会議に上がってくる案件について、会計上の論点を整理する作業は、これまで人間が会計基準を調べながら行ってきましたが、今はAIを活用しながら進めるようになっています。
もちろん、AIのアウトプットをうのみにすることはできませんが、定性的な分析については、人間も曖昧になったり、間違えたりすることがあります。

そうした点を踏まえると、AIを使って構造を整理しながら検討を進められるのは、非常に助かっています。

安田：AIは指数関数的なスピードで進化していますから、今から3カ月後や半年後には、また違うことを言っているかもしれませんよね（笑）。

日下部： 発展途上の中で、社内でも模索しながら進めています。その一方で、自律的にオペレーションが回るところまで、きちんとたどり着かなければならないという危機感は強くあります。

その過程で、今後はAIに対するガバナンスが、重要な論点になってくると考えています。

矢部：先日、当法人で開催したFinance Summitでも、AIガバナンスのセッションが最も人気が高く、多くのお客さまからご好評をいただきました。
監査の視点でも、AIガバナンスは、従来の内部統制と同様の重要性を持つ論点として扱われていくと思います。監査法人としても、お客さまが利用されているシステムと、私どものサービスの親和性が高まっていくことで、監査の品質向上と効率向上の両立につながっていくと考えています。

安田：AI時代に、どのような人材が求められるのかという点について、最近強く感じていることがあります。

それは、「AIにタスクを振って思考停止してしまう人」と、「AIをどう使うかを考え続ける人」の二極化が進んでいくのではないか、ということです。

実際、最近は自分の子どもたちにも、「AIに任せて人間が頭を使わなくなるのではなく、AIを使うためにこそ頭を使いなさい」と伝えています。この差は、今後ますます大きくなっていくように感じています。

日下部：まさにそのとおりだと思います。
AI活用が広がれば広がるほど、私は「言語化する力」の重要性が一段と高まっていると感じています。

矢部：お二人のお話を通じて、AI時代に求められるのは、AIに仕事を「任せる人」ではなく、AIを前提に目的を定め、問いを立て、最終的な判断と責任を引き受けられる人なのだと、改めて実感しました。

AIを使う側としての成熟度そのものが、プロフェッショナルとしての価値を大きく左右する時代に入ってきているのだと思います。

本日の鼎談が、AIを前提とした時代において、企業と人がどのように成長し続けていくべきかを考える、1つのきっかけとなれば幸いです。本日は、ありがとうございました。