生成AIが変える意思決定と、人間に求められる信頼——KPMGアドバイザリーライトハウスが実現する次世代アドバイザリー

• 松尾 英胤（KPMGアドバイザリーライトハウス　代表取締役）
• 中山 政行（KPMGアドバイザリーライトハウス　データ戦略部長／ディレクター）
• 森本 丈也（KPMGアドバイザリーライトハウス　デジタルインテリジェンス部長／ディレクター）
• マヌエル・マイオレッリ（KPMGアドバイザリーライトハウス　アドバンスドアナリティクス＆AIラボ 室長／ディレクター）

松尾：昨今、経営を取り巻く環境の不確実性が高まるなかで、スピードと質を両立させた意思決定が求められています。顧客ニーズの変化、競争優位の短命化、人材不足やコスト上昇など、経営や事業を取り巻く前提は一段と複雑になっています。企業内には大量のデータが存在するにもかかわらず、意思決定は依然として個人の経験や過去の成功体験に依存し、活用しきれていないのが実情です。

一方、生成AIの登場により、AIやアルゴリズムが膨大なデータから将来予測や複数のシナリオを提示し、既に人間の判断を強力に支援する存在になってきています。今後1～2年で、企業の意思決定プロセスは大きく変わるでしょう。データ、AI、アルゴリズムは、人間の意思決定を置き換えるものではなく、人間がより良い決断を下すための前提条件を整えるもの、そのような役割を担うと思われます。そのようななかでコンサルティングファーム、そしてKPMGアドバイザリーライトハウスが果たすべき役割と価値について、皆さんのお考えを伺います。

中山：この数年で、生成AIは「試す段階」から「前提にする段階」に入ったと感じています。AIが一定の答えや示唆を返すこと自体は、今後当たり前になるでしょう。ただし、それをそのまま経営判断に使えるかというと、そこにはまだ大きな隔たりがあります。重要なのは、AIの答えをどう扱えば“納得できる判断”になるのか。その設計こそが問われているのだと思います。

森本：進化著しい生成AIと歩調を合わせるように、将来の事業・経営環境をどう読み解くかに関する相談が明らかに増えています。インテリジェンスという言葉がビジネスの世界でも多く聞かれるようになりました。インテリジェンスとは、企業が競争優位を確立し、企業価値を高めていくという目的のもとで、地理・社会・経済といった環境をどう戦い抜いていくべきか。その目的に応じて、関連する情報やデータをどのように解釈し、戦略的な意思決定をしていくのか――その一連のプロセスを指していますが、不確実性の高い将来において、どの方向に比重を置くべきか、何に取り組んでいくべきか、そもそもインテリジェンスをどのように企業活動に取り込めば良いかといったテーマが私たちに多く寄せられています。

マヌエル：従来はビジネス知見を起点にサービス提供してきましたが、最近は最初の一歩からテクノロジーを組み込んだ設計が前提となってきているように感じます。もちろんデジタル技術は以前から活用されていましたが、かつてのデジタル活用というのは、デジタルマーケティングやウェブ広告といった顧客接点（フロントエンド）の改善を中心とする領域が主戦場でした。企業側の基盤が整っておらず、マーケティングの部分最適を求めるニーズが主流だったからです。

しかし現在は、実際の業務やバリューチェーンの中核、インフラまで踏み込む段階に移っています。部分的なデジタル化ではなく、企業全体やバリューチェーンの再設計が求められる時代です。そこでは、AIだけでなく、アナリティクス、データ、インテリジェンスをビジネスと組み合わせ、将来の課題を解く取組みがより大規模になってくるだろうと考えます。

森本：多くの日本企業では、複数メンバーの合意形成を経て意思決定する傾向が強く、個人が大規模事業の意思決定を単独で担うのは現実的ではありません。AIを有益なプレイヤーとして使う時代であることは確かですが、うまく使いこなす力量が企業側に求められます。したがって、AIの活用を前提としたコンサルティングのニーズは引き続き高いと見ています。

中山：AIは結論を出す主役ではなく、議論の質を高めるための問い返し役として置くのが現実的だと考えています。仮説に対して別のシナリオや反証を提示する。人間が主体であることを前提に、客観性を補強する存在として活用する。そう設計すると、組織としても摩擦が少なく導入できます。AIをどう位置づけるか次第で、活用は大きく変わります。

松尾：新しいテクノロジーが普及するたびに、「専門家の役割は縮小するのではないか」という議論は生まれます。かつて基幹システムの高度化によって管理業務が大幅に効率化されるという議論もありました。しかし実際には、技術の導入により、新しい適用領域や価値が生まれています。AIも価値の出し方が一段進化し、想定以上の価値が創出され得るでしょう。ただし、判断・責任は人間が担う。この、人間を中心に据えたAIとの関係（ヒューマンセントリックなAI）こそが本質であり、AIを適切に使いこなし、クライアントと並走して次の方向性を示す役割は、これからもコンサルタントに強く求められていくと考えています。

また、コンサルティング業務では、特に意思決定やネクストアクションにつながる提案において、既存知識の提示にとどまらず、さまざまな知識を組み合わせてさらに新しい知を創出することが求められます。その点において、AIとコンサルタントの相性は良く、掛け合わせでアウトプットの幅と質が大きく拡張すると考えています。この文脈からしても、意思決定の最終的な責任は人間が負う以上、確実で信頼できる判断材料を提供し、AIの提案を企業にとって意味のある形に編集して、意思決定を支える役割が不可欠と言えるかと思います。

中山：データはあくまで「正しい結論に至るための手段」です。最終的に意思決定を左右するのは、人間が納得し、腹落ちできるかどうかだと思います。AIを意思決定に使うには、「なぜその結論なのか」を説明できる形にしておくことが不可欠です。ブラックボックスのままでは、合意形成は進みません。

また、AIは同じ問いでも出力が揺らぐことがあります。だからこそ、どのように検証し、どこまでを根拠として採用するのか。その運用設計まで含めて整える必要があります。私は、信頼とは精度の高さそのものではなく、「なぜこの判断なのか」を説明できる状態だと考えています。

さらに、企業を深く理解するには構造化データだけでは不十分です。現場の暗黙知や慣習、非構造データなど、企業固有の文脈を意思決定に活かせる形に整理することが、これからますます重要になります。

森本：コンサルの大きな役割のひとつはネクストアクションへの推進力ですが、そのために必要なのは保証可能な情報と、仮に予測が外れても理由について納得でき、新たなアクションへとつなげられる設計です。不確実ななかでも納得感をもって前に進む。さまざまなステークホルダーを巻き込みその仕組みをどう構築できるか。スキーム・対話・プロセスといった人間とAIの共存を前提とした設計・推進にはより高いEQ力が必要です。このEQ力もAI時代のコンサルタントにおける大きな差になると考えています。

松尾：予測や判断の説明ロジックが首尾一貫していること、納得感があることが重要ですね。信頼ある第三者の意見と検証の証跡があると組織は動きやすい。AIで生成できることが増えても、最後は専門家の目での保証（お墨付き）が必要となります。

森本：生成AIが進展する今は、コンサルティングファームにとってもちょうど過渡期といえます。クライアントから声をかけてもらえる存在であることと、要求に的確に応える力（コアとなるコンサルティングスキル）が以前にも増して問われています。クライアントもAIの使い方を理解し始めています。受け身ではなく、プロアクティブに必要なことを提言できなければ、相談の対象から外れかねません。そこで私たちは先行的に社会・経済・企業変革を読み解く研究活動を行い、フロントのコンサルタントと協働してクライアントに価値提供する仕組み作りを一貫して進めています。

マヌエル：今はコンサルティングサービスが、リアクティブ（事後対応型）からプリスクリプティブ（事前処方型）へ変わらなければならない大きな転換期といえます。これからのコンサルタントは、クライアントが必要とするものを個別に持ち込むだけでは不十分です。企業経営に携わる方々は、やはり知りたいわけです、明日の経営状況や新たなリスクを。しかし、AIはじめ、コモディティとなっている技術だけでは説明できないのです。技術の専門家、ビジネス開発のプロフェッショナルとともに協働し、プリスクリプティブな提言まで踏み込むコンサルが必要となってきていますリアクティブな姿勢ではなく、明日のニーズを先読みし、課題をプリスクリプティブに定義し、解けるソリューションを検証して用意していく姿勢が求められます。

松尾：クライアントの期待に応えるのは当たり前。そのうえで、期待を超える価値をどれだけ提供できるか。そこでAIを含むテクノロジーが決定的に効いてくるはずです。その際、AIを使いこなして短期間に大量の情報をさばき、短期間で結果を出すことが求められます。

中山：くわえて、真に価値のあるAI活用は、モデル精度そのものよりも、「どんな問いを立て、どう検証し、どう意思決定につなげるか」という設計で決まると考えています。AIは“課題”に対しては解を提示できます。しかし、「何を問題と捉えるか」を誤ると、いくら精度が高くても経営判断にはつながりません。不確実性が高い時代だからこそ、適切な問いを立て、その問いに対する判断のループを設計する。そのプロセスを伴走し、整理し、言語化することが、私たちコンサルタントの役割だと感じています。

松尾：未来の話は定性的になりがちです。しかし、可能な限り定量に近い形で構造化して導く力が重要ですね。現在から過去を分析するソリューションは多い一方、現在から将来は不確実性が高く、AIに聞いても自信を持ちきれない領域が残る。まさにそこに、ストーリーを設計し、何が問題であるのかを特定し、課題化へ導いていくところにコンサルタントの価値があるのだと考えています。

森本：コンサルタント自身もデータとAIを使いこなし、より未来を読み解いていく力も必要です。クライアントが置かれる状況を、客観性をもって見通し競争優位や企業価値向上に貢献していくことが求められます。これまで以上にクライアントを主語にした対話や変革の支援など、本当の意味での信頼できるパートナーでなければならないと考えています。

とはいえ完全なオーダーメイドではレバレッジが効きません。個社状況に応えつつ共通化・資産化を進めることで、ファーム全体の競争力を高められます。カスタマイズ×共通化の両立が鍵です。

マヌエル：これまでのように「個別案件の個別解」で終えず、技術をアセット化して使い回せる形にすることがより質の高い課題解決に重要であり、私たちKPMGアドバイザリーライトハウスの強みでもあります。技術は複数の部品・パーツの組合せで進化します。毎回ゼロから作らず、知見・部品を再利用するやり方をさらに拡大しています。

森本：また、KPMGアドバイザリーライトハウスの大きな強みは、クロスディビジョンでのアプローチが可能な点です。すなわち、データ、アナリティクス＆AI、インテリジェンスそれぞれ単体ではなく、組み合わせることで、クライアントの事業運営全体のバリューチェーンに対し、シナジーを最大化できます。

中山：KPMGジャパンには、実行・実装まで強く支援できる体制があります。その中で私たちは、少し先の論点を整理し、経営として意思決定できるロジックと検証の道筋を設計する役割を担いたいと考えています。構想から実装までがつながることで、クライアントの「動き出す力」を最大化できる。そこにKPMGジャパンとしての価値があると思います。

松尾：不確実な未来に対して、データ／アナリティクス＆AI／インテリジェンスを三位一体でロジック化できるのがKPMGアドバイザリーライトハウスの独自価値ですね。そして、KPMGジャパンのアドバイザリーサービス（あずさ監査法人、KPMGコンサルティング、KPMG FAS）の複数の機能と横断連携し、テクノロジー×ビジネス×リスクを束ねて提案できます。

マヌエル：加えて、KPMGのグローバルネットワークには、約40ヵ国にR＆D機能を持つKPMG Lighthouseの拠点があります。データサイエンティスト同士、AIエンジニア同士のピア・トゥ・ピア連携で、最新論文やアカデミアの成果を検証し、深いレベルの知見交換を定期的に実施。日本で解けない課題に直面した際も、海外のナレッジや技術を導入して解決可能性を広げる仕組みを運用しています。

中山：私たちの強みは、長年のクライアント接点で培われた業界知見を、再利用可能な形で構造化し、意思決定に使える「信頼できる知」へと変換できる点にあります。技術がコモディティ化するほど、差が出るのはアルゴリズムの高度さよりも、文脈と検証の積み上げです。その基盤を整え、クロスディビジョンで連携しながら価値創出につなげていくことが、私たちの目指す姿です。

マヌエル：アドバンスドアナリティクス＆AIラボは、コモディティとなっているような技術では簡単に真似できない高度な課題解決に注力していきます。AIをはじめとしたテクノロジーが本当にすさまじい速さで発達している昨今、簡単な課題などは誰でも解けるようになります。しかし、私たちは本当に高度な課題解決にフォーカスしています。簡単に真似できないような高度なアルゴリズムや技術の組合せを考え、他社ではまだできないソリューションを開発してクライアントに提供していきたいと考えています。

森本：クライアントの意思決定プロセス全体に私たちが並走し、アラインできることは大きな強みだと感じています。構想段階では、課題解決の方向性を複数の選択肢を持って検討する必要があります。しかし、将来の不確実性が高い現在、自社だけの情報では意思決定の確からしさを担保しにくく、10年前と比べても、線形的な予測にも限界があります。したがって、外部の情報を取り込み、非線形な展開も含めて考えなければ、適切な判断が難しくなっています。そこで私たちは、「インテリジェンス」の視点から、外部環境を踏まえてバックキャスティングでどのようなアプローチがあり得るのか、どのようなリスクが想定されるのか、といった観点で対話をします。意思決定がなされた後は、質の高い実行を支援するためのアナリティクスやデータがあるため、ワンストップで伴走できる体制を持っています。この点は非常に強力です。

マヌエル：未来は誰にも分かりません。しかし、未来を推測する方法論と、課題を解くプロセス自体の楽しさを作れるのがこの仕事の魅力です。リスクマネジメントとテクノロジーを両立させる文化を築けるのが、KPMGそしてKPMGアドバイザリーライトハウスの強みです。

松尾：KPMGの中で、私たちはコンサルのビジネスモデルそのものを革新するチームでありたいと思っています。労働集約から、少数精鋭でAI×データ×インテリジェンス×アナリティクスの掛け合わせでレバレッジの効くモデルへ。少人数でもこれまで以上の価値を提供し、正当な対価をいただける組織に進化します。日進月歩の技術に自ら適応し続け、チーム連携で価値の最大化に挑むのが、私たちKPMGアドバイザリーライトハウスの現在進行形のチャレンジです。