攻めるために、守りを設計する──生成AI時代に企業が向き合うべきガバナンスの論点──㈱三井住友銀行、トヨタ自動車㈱、丸紅㈱ほか、法務・AI研究・人事・経営の実務者が多業種横断で議論

（写真左から）独マックス・プランク人間開発研究所 研究員/米Anthropic リサーチフェロー　矢倉大夢氏、森・濱田松本法律事務所 パートナー／立教大学客員教授の増田雅史弁護士、MQue代表・津田拓也氏

シミュレーション／モデリング／対話AIで独自技術を開発・社会実装を担うディープテック企業、株式会社MQue（代表取締役：津田拓也、以下「MQue」）は、2026年5月22日（金）「生成AI時代における"攻めるための守り"の設計」をテーマにしたラウンドテーブルイベント「Future HR × AI Roundtable（第2回）」を開催いたしました。

MQueは、世界トップクラスの研究実績を持つ研究者とともに、複数の先端技術を組み合わせて実務に実装するディープテックパートナーです。対話AI事業においては、非定型データの解析やヒューマンデジタルツインを中核研究領域とし、採用・組織・人材に関わる高度な意思決定を支援する技術を基盤としています。

本ラウンドテーブルは、AI活用の主戦場が「業務効率化」から、高度な判断・創造・対話を伴う高度化AIの活用へと急速に移行する中、企業が直面するセキュリティ、バイアス、倫理、ガバナンスといった課題を共有・整理することを目的に、招待制のクローズド形式で企画されました。当日は、株式会社三井住友銀行、トヨタ自動車株式会社、丸紅株式会社をはじめとするAI導入・活用を推進する大手企業から、人事・リーガル・経営企画・DX・リスク統括・セキュリティなど多様な部門の実務者が集まり、以下のような論点について率直な議論が行われました。

AIにどこまで判断を委ね、どこで人が責任を持つのか

どのデータを、どこまで活用してよいのか

「守り」を単なる制約ではなく、高度化AIを安心して活用するための基盤としてどう設計するか

第2回となる今回は、「攻めるための守り＝生成AIを使いこなす企業の基盤設計」を主要テーマに据え、増田雅史弁護士（森・濱田松本法律事務所/立教大学大学院 人工知能科学研究科 客員教授）と矢倉大夢氏（独マックス・プランク人間開発研究所 研究員/米Anthropic リサーチフェロー）による2つの特別講演、法務・AI研究・経営の3つの視点から議論するパネルディスカッション、そして参加企業によるテーブルディスカッションを通じて議論を深めました。本レポートでは、当日の講演内容と議論の要点を整理し、生成AIの活用が進む中での企業経営の現状と、今後の実務に向けた示唆を共有します。

■矢倉氏による特別講演「生成AIが変える経営とHR」

まず、独マックス・プランク人間開発研究所 研究員/米Anthropic リサーチフェローの矢倉大夢氏より、生成AIが経営およびHR領域にもたらす構造的な変化について講演が行われました。

冒頭、矢倉氏は「なぜこれまでのピープルアナリティクスでは組織が変わらなかったのか」という問いを提起。従来の構造化データでは個人の文脈や意図は見えず、データ整備を待つ間に技術が陳腐化する罠や、過去データへの依存による偏見の再生産といった限界が語られました。一方で、生成AIの登場により非定型データ―個人の意図や組織の文脈―をAIエージェントが能動的に収集・分析できるようになったことで、HRを戦略的な経営手段へと押し上げる可能性が開けつつあると述べました。

後半の焦点はデジタルツインとHRの融合です。仮想空間で1万回のシミュレーションを行うことで、「たぶんうまくいく」ではなく確率論に基づいた意思決定が可能になる。この考え方を組織人事に応用し、個人や組織の非定型データをAIでモデル化する「Human Digital Twin」の構想が紹介されました。ポテンシャルに基づく抜擢、組織再編の成功率予測、M&A・PMIにおけるシナジーと摩擦の確率算出など、具体的な応用領域にも話が及びました。

最後に矢倉氏が強調したのは、こうしたシミュレーションの精度を左右するインプットデータの「質」です。属性情報や表層的な評価データだけでは独自性のない仮想組織しか生まれない。その組織固有の文化や暗黙知を踏まえた非定型データをいかに「デザイン」して収集するかが、価値を生み出す鍵であるという視点で講演は締めくくられました。

■増田氏による特別講演「高度AI時代の組織と責任 — テクノロジー×法の最前線から」

次に、森・濱田松本法律事務所 パートナー／立教大学大学院 人工知能科学研究科 客員教授の増田雅史弁護士をお迎えし、AI活用に伴うリーガルリスクマネジメントと、AIエージェントが企業組織・責任構造・法務コンプライアンス機能に与える影響について講演が行われました。

まず前半では、リスクマネジメントの基本的な考え方を整理した上で、生成AIの活用に伴って生じ得る著作権上の論点を例として、AI活用においては「リスクがある／ない」という二分法ではなく、リスクの所在・大きさ・顕在化可能性・サンクションの程度を具体的に把握し、事業目的との関係でどのようにリスクテイクするかを設計することの重要性が説明されました。

続いて後半では、生成AIが単なる出力生成ツールから、一定の目標の下で自律的に判断・実行するAIエージェントへと移行する中で、企業組織における責任の所在はどう変わるのかが論じられました。増田弁護士は、AIが業務を代替しても、現行法上、責任を負う主体は「人」であり続ける点を指摘。そのうえで、AIの判断・実行に人がどこで介在すべきかを、Human-in-the-Loopの設計として具体化する必要があると述べました。最後に、経営陣の責任のもと、部門横断的かつ一定の独立性を有するAIガバナンス委員会を設置する案が、議論を深めるための試案として示されました。

■パネルディスカッション「攻めるために守るための論点」

講演後は、株式会社三井住友銀行、トヨタ自動車株式会社、丸紅株式会社などをはじめとする参加企業の実務者による質疑・ディスカッションが行われました。主な論点は以下の通りです。

AI活用に伴う責任のあり方

AI活用を推進するための組織体制の構築

AIによる最適化を前提とした業務再設計の進め方

人事領域におけるAI活用

非定型データの収集とプライバシー保護

AI活用に伴う責任については、最終的な説明責任を負う経営陣の直接的な関与を前提としつつ、横断的な委員会や独立した組織機能を設けることで、組織全体として説明責任を果たせる体制を整えていく必要性が議論の中心となりました。同時に、AI活用の進展に伴い「使わないこと」自体がリスクとなり得る時代に入りつつあるという認識のもと、継続的なモニタリングを伴走させながら、勇気をもってリスクテイクしていく姿勢の重要性にも話が及びました。

人事・組織の観点では、AIによる省力化の範囲が広がる一方で、人や文化といった各社固有の「色」をどこに残し、どこを自動化するかという問いが浮かび上がりました。日本企業がこれまで培ってきた、人を部門横断的に育てる組織運営のあり方は生成AI時代にもポテンシャルがあるとの見方が示され、「良さを残しながら、動き