信頼できる人工知能（AI）システムは信頼性の高いデータに依存しています。データが分断され、古くなり、またはサイロ化していると、組織は不適切または遅延した意思決定を行い、規制上の問題に直面し、ステークホルダーの信頼を失うリスクがあります。
組織は持続可能性への取り組みから実質的なビジネス価値を生み出すことが多いものの、持続可能性データが財務データから切り離されているため、その情報を効果的に測定・活用できずにいます。
AIを効果的に導入するには、特にCレベルの役員をはじめとする経営層の連携が必要であり、各役職がガバナンス、インフラ、リスクについて重要な視点を提供する必要があります。
世界中のすべての組織が、人工知能（AI）をめぐる道のりの途上にあります。リーダーやチームが「AIを理解している」段階から「AIを使いこなせる」段階へと移行するにつれ、議論はもはやイノベーションだけでなく、信頼、リスク、ガバナンスに関するものへと変わっています。
世界経済フォーラムの『グローバルリスク報告書2026』では、AI技術の悪影響が、時間の経過とともに認識される深刻度が最も大きく上昇しているリスクとして特定されています。このリスクは、2年間の見通しでは30位でしたが、10年間の見通しでは5位に上昇しています。この長期的な警告は、すでに近い将来のビジネス上の課題として表れています。
AIが報告、予測、企業の意思決定にますます深く組み込まれるにつれ、その含意は明らかです。信頼できるデータは、AIリスクに対して組織が持つ最も強力な防御策の一つなのです。
Workivaの『2026年エグゼクティブ・ベンチマーク調査』は、次の点を明らかにしています。ビジネスリーダーの半数以上が、リアルタイムデータの不足（29%）やサイロ化されたデータへのアクセスの制限（28%）を中心とするデータの問題が、戦略的な成果を妨げていると述べています。
この問題は、非財務データや持続可能性データにおいて特に深刻です。これらのデータは、企業の報告や意思決定を形作る財務データから切り離されたままになっていることが多いのです。
ニューヨーク大学スターン校の「持続可能なビジネスのためのセンター」による研究は、その「持続可能性投資収益率（ROSI）」手法を通じて、価値創造の観点からこの指摘を裏付けています。組織は持続可能性関連の取り組みから実質的なビジネス価値を生み出すことが多いものの、その情報を集団的な意思決定のために効果的に追跡・活用できていないのです。
組織が持続可能性データをビジネス価値へと転換する方法
実際の事例は、組織がどのように持続可能性指標を測定可能なビジネス成果へと転換しているかを示しています。
ニューヨーク大学スターン校のROSIの取り組みは、次のような領域を対象としています。循環性、調達、健康と安全、脱炭素化これらは、コスト、収益、リスク、生産性にまたがる隠れた価値の要因を明らかにするためです。
例えば、世界的な女性服小売企業であるReformationは、回収、再販、リサイクルのプログラムによって、投入コストの削減、獲得メディアの増加、顧客獲得効果を通じて財務価値が生まれ、その結果、190万ドルの純財務効果が得られたことを明らかにしました。
エネルギーと排出量のデータも、明確な運用上の知見をもたらします。Gundersen Health Servicesと協力したCSBは、エネルギー改修によって、1平方フィートあたり約1ドルの節約が実現でき、新設のネットゼロ建築では1平方フィートあたり2ドルの節約が実現できることを明らかにしました。
医療分野は米国の商業建築からの温室効果ガス排出量の約10%を占めており、コスト削減と排出量改善の両面における機会は大きいといえます。
組織が持続可能性への取り組みを財務成果と結びつけると、価値をより早く把握できるだけでなく、AIが必要とするつながったデータ基盤も構築できます。
信頼されるAIは信頼されるデータに依存する
つながったデータは、信頼できるデータです。財務、運用、非財務のデータがガバナンスの効いた環境で統合されると、組織は入力を適切に追跡し、出力を検証しやすくなります。また、不整合を早期に発見でき、業績とリスクがビジネス全体でどのように相互作用するかをより深く理解できます。
このAI主導の経済において主導的な立場を得やすいのは、最も速くAIを導入する企業ではなく、その背後にあるデータを信頼できる企業です。NISTのAIリスク管理フレームワークは、信頼できるAIシステムの特性についてさらに概説しています。
これらには、有効性と信頼性、説明責任と透明性、公平性（有害な偏りが管理されていること）が含まれます。これにより、議論はAIを単独の機能として捉えることから、AIが運用されるデータ環境の強さへと移行します。しかし多くの組織は、依然として分断されたデータ環境の上にAIを拡大しようとしています。
Workivaの調査は、戦略的な成果を制限することに加え、データ品質の低さが、不適切または遅延した業務上の意思決定につながり、さらに規制当局による罰金や調査、投資家や融資者からの信頼の喪失を招いていることも明らかにしています。これにより、不十分な情報に基づいて性急に行動し、誤った確信を抱くリスクが高まります。
リーダーが財務、運用、持続可能性データの共有され、ガバナンスの効いた全体像をもとに業務を進めることができれば、AIが提示する内容をより適切に検証し、非財務データを企業のパフォーマンスと結びつけ、より大きな確信を持って行動できます。
信頼の配当とは何か？
つながったデータは、組織が悪い結果を避ける助けになりますが、それ以上に、より速く、より明確で、より説明可能な意思決定のための好条件を生み出します。リーダーが財務、運用、持続可能性データの共有され、ガバナンスの効いた全体像をもとに業務を進めることができれば、AIが提示する内容をより適切に検証し、非財務データを企業のパフォーマンスと結びつけ、より大きな確信を持って行動できます。
これが配当です。単にクリーンな報告にとどまらず、より強い判断力をもたらします。Workivaの調査はこの点を直接裏付けており、回答者の96%が、共有データへのより良いアクセスは最適なビジネス成果を達成する可能性を高めると述べています。これは、持続可能性関連の意思決定において特に重要です。
持続可能性報告の要件は世界的に変化を続けていますが、意思決定に役立つつながったデータに対する投資家やステークホルダーの期待は依然として強いままです。
ニューヨーク大学スターン校では、持続可能性への取り組みによる財務収益を測定し、持続可能性戦略と財務パフォーマンスの間のギャップを埋めるROSI手法を重視しています。
ROSIがここで有用なのは、独立した枠組みの解説としてではなく、信頼の配当が実際に表れている例としてです。関連データが各部門に散在するのではなく結びついている場合、ビジネス価値はより見えやすく、測定しやすく、行動に移しやすくなります。
より良いデータのためにCレベルの連携が重要な理由
フォーラムが以前報じたように、Cスイートは、ビジネスにおいて正しくAIを活用するために、戦略、技術、資本を整合させる必要があります。AIを実運用に落とし込む際にも同じことが言えます。
最高持続可能性責任者（CSO）、最高情報責任者（CIO）、最高財務責任者（CFO）はそれぞれ、非財務データおよびレジリエンスデータ、システム、ガバナンス、資本配分の決定にまたがる、同じリスクに対する異なる視点を持っています。
AIリスクを低減し、信頼の配当を獲得するためには、これらの視点は引き続き収束していく必要があります。Workivaの調査は、すでにこうした変化が形になりつつあることを示しています。
回答者の96%が、CFO、CIO、CSOは共有のデータガバナンス戦略のもとで一致団結する必要があると述べています。
投資家の97%が、長期的なリスクを評価するには財務データと非財務データの両方が不可欠だと述べています。
投資家の94%が、投資判断において持続可能性の要素を考慮していると述べています。
これらの数字は、より広範な市場の現実を圧倒的に裏付けています。投資家は、企業価値をより統合的に捉えたいと考えており、それは財務業績と、レジリエンス、評判、長期的なリスクを形作る非財務要因の両方を反映したものです。単独の機能だけでこの需要に応えることはできません。
CFOは資本の規律と意思決定の説明責任をもたらします。CIOはアーキテクチャ、ガバナンス、実装の厳密さをもたらします。CSOは長期的なリスク、レジリエンス、価値の非財務的な要因に対する見通しをもたらします。意思決定に対応したAIは、この3者が同じ基盤の上で連携することに依存しています。
組織は持続可能性報告のためにより良いAIの構築をどのように始めることができるか
持続可能性と価値創造においてより良いインサイトを得るためにAIをより効果的に活用するには、次のとおりです。
重要な持続可能性データの流れを1つ選び、それを財務成果と結びつけることから始めます。エネルギー、サプライヤーのパフォーマンス、循環性、労働者の安全など、いずれかの領域を選び、そのデータをコスト、利益率、生産性、リスクなどのビジネス指標に結びつけ、経営層が実際の意思決定に活用できるようにします。
価値の高い意思決定領域を1つ選ぶことから始めます。すでにAIが報告、予測、計画、リスク評価をどのように形作っているかに焦点を当て、その裏付けとなるデータが最新で、つながっており、目的に適しているかを評価します。これにより、取り組みが目新しさではなく、ビジネス価値に根ざしたものになります。
データ基盤における信頼のギャップを見つけます。その意思決定の背後にあるデータが、どこで遅延し、サイロ化し、不整合が生じ、または検証が困難になっているかを把握します。これらのギャップを埋めることで、報告とAI支援による出力の信頼性が高まります。
つながったデータを経営層の共通の優先事項にします。ガバナンスの効いたつながったデータを企業の中核的なインフラとして扱い、CFO、CIO、CSOにその責任を共同で持たせます。持続可能性報告を財務報告と連携させ、財務価値の創出と維持の両方を確実に進めます。
