はじめに

日立製作所が人工知能（AI）を活用して、2040年の企業像を予測する技術を開発しました。環境対応（E）、社会貢献（S）、企業統治（G）といったESG指標や人材の多様性など、経営陣が重視する指標に応じて将来の企業像を比較できるシステムです。

従来、AIは業務効率化や需要予測といった「現場」での活用が中心でした。今回の技術は、経営トップの長期的な意思決定を支援するという新たな領域に踏み込んでいます。日立は自社グループでの活用を始めており、将来的には外部企業への提供も検討しています。

本記事では、この未来予測技術の仕組み、導き出された8つの未来シナリオ、そしてAIが経営判断に果たす役割の変化について詳しく解説します。

未来シナリオ・シミュレーションの仕組み

154の指標を分析するAI

日立が開発した「未来シナリオ・シミュレーション」は、ESG、経営、経済に関する154の指標を分析対象としています。まず指標同士のつながりを明示し、過去から現在までのデータを入力します。AIがこれらの指標同士のつながりの強さを分析し、ある指標が変化した際に最終的にどの指標に影響が出るかを導き出します。

たとえば「環境投資を増加させた場合、5年後の利益率にどのような影響があるか」「人材の多様性を高めた場合、イノベーション創出力はどう変化するか」といった複雑な因果関係をシミュレーションできます。

数万通りの未来を数時間で生成

この技術の特徴は、人間では思いつかない膨大な数の可能性を短時間で検討できる点にあります。日立の研究者によると、人間が想像できる未来は「せいぜい2〜3通り」に限られますが、AIを活用することで数万通りの未来シナリオを生成できます。

テストでは約1〜2時間で約2万件の結果が生成され、AIによるさらなる分析を経て約20の代表的な未来シナリオに集約されました。経営陣はこれらのシナリオを比較検討することで、より多角的な視点から戦略を立案できます。

日立が導き出した8つの未来

現行目標達成を前提としたシミュレーション

日立は自社のサステナビリティ目標を達成したと仮定し、2040年までの経営シナリオをシミュレーションしました。その結果、8つの異なる未来に至る分岐点と条件が明らかになりました。

この8つの未来は、社会全体のESG機運、デジタル化の進展度、投資バランスなど複数の要因の組み合わせによって分岐します。同社が望ましいと考えたのは、そのうちの2つでした。

2つの「望ましい未来」

1つ目は「社会全体でESG機運が高まり、高い利益を達成する未来」です。このシナリオでは、企業のESG投資が社会から高く評価され、ブランド価値の向上や優秀な人材の確保につながり、結果として財務パフォーマンスも向上します。

2つ目は「社会全体のESG機運はあまり高くないものの、デジタル化や環境事業などへのバランスの取れた投資によって良好な財務状況となる未来」です。外部環境に左右されず、自社の戦略的投資によって持続的な成長を実現するシナリオといえます。

グリーン偏重のリスクも判明

興味深いのは、シミュレーションが「グリーン投資に偏重した場合、利益が減少するリスクがある」という結果も示した点です。ESG投資は重要ですが、短期的な収益性とのバランスを欠くと企業価値を毀損する可能性があることが、データに基づいて示されました。

経営陣にとっては、「何が正しい投資か」を単純に判断するのではなく、複数のシナリオを比較しながら自社に適した戦略を選択できる点が、この技術の価値といえます。

AIによる経営意思決定支援の進化

業務効率化から戦略立案へ

これまでAIの企業活用は、需要予測、在庫最適化、顧客対応の自動化など、主に業務プロセスの効率化が中心でした。日立の未来予測技術は、AIの活用領域を経営トップの意思決定支援にまで広げる試みです。

日立製作所研究開発グループの池ヶ谷和宏氏は「中長期の経営計画を策定するにあたって社内で議論を深めるのに役立つ。長期視点を持った投資家にESG戦略を説明するときにも活用できる」と語っています。

不確実性時代の経営ツール

地政学リスクの高まり、気候変動、技術革新のスピード加速など、経営環境の不確実性は増す一方です。従来の「経験と勘」に頼った意思決定では、複雑化する経営課題に対応しきれなくなっています。

AIによる未来予測は、「もしこうなったら、どうなるか」という複数のシナリオを客観的なデータに基づいて提示します。経営者は最終判断を下す前に、より多くの可能性を検討できるようになります。

生成AIとの連携

世界的にも、生成AIを経営戦略立案に活用する動きが加速しています。PwC社の調査によると、2024年時点でCFOの52%が生成AIを予測モデルの構築やシナリオ分析に活用しています。また、日本IBMのCEOスタディ2023では、43%のCEOが生成AIから得た情報を戦略的意思決定に利用していると回答しています。

日立の技術も、今後は生成AIとの連携によって、より高度な分析や自然言語での対話型インターフェースの実装が期待されます。

他社の類似技術との比較

日立の脱炭素シナリオシミュレーター

日立は企業向け技術に先立ち、自治体向けの「脱炭素シナリオシミュレーター」を開発していました。このシステムは、地域の脱炭素化に向けた長期ロードマップ策定を支援するもので、各種指標に基づいてAIが数万通りの未来と、それに至るシナリオを生成します。今回の企業向け技術は、この知見を応用したものと考えられます。

アクセンチュアのAI経営支援

アクセンチュアは「フィードバック型からAIによる未来予測型の経営へ」という提言を行っており、過去データの分析にとどまらず、将来予測に基づいた先手を打つ経営の重要性を指摘しています。日立の取り組みは、この方向性に沿ったものといえます。

電通の「未来人ジェネレーター」

電通は2040年の社会実態を予測し、未来の生活者像を具体化できる「電通 未来人ジェネレーター」を開発しています。こちらは消費者向け製品・サービス開発を支援するツールで、日立の経営意思決定支援とはターゲットが異なりますが、2040年という時間軸での未来予測という点では共通しています。

活用にあたっての注意点

AIの予測は「参考情報」

AIが示す未来シナリオはあくまで「可能性の一つ」であり、確実な予言ではありません。複数のシナリオを提示することの価値は、経営陣の思考を広げ、見落としていた可能性に気づかせることにあります。

最終的な意思決定は人間が行う必要があり、AIの予測を鵜呑みにすることは避けるべきです。シミュレーション結果を批判的に検討し、自社の状況や価値観に照らして判断することが求められます。

データの質と前提条件

AIの予測精度は、入力されるデータの質と前提条件の妥当性に大きく依存します。154の指標をどのように選定し、どのような因果関係を想定するかによって、結果は大きく変わる可能性があります。

また、過去のデータパターンに基づく予測は、過去に存在しなかった事象（パンデミック、地政学的危機など）への対応には限界があることも認識しておく必要があります。

組織文化との統合

AIを経営判断に活用するためには、データドリブンな意思決定を受け入れる組織文化の醸成も重要です。「勘と経験」を重視する経営スタイルとの摩擦が生じる可能性もあり、導入には段階的なアプローチが求められます。

まとめ

日立製作所が開発したAI未来予測技術は、経営意思決定支援という新たな領域にAIを活用する先進的な取り組みです。154の指標を分析し、2040年に至る8つの未来シナリオを導き出すことで、経営陣はより多角的な視点から戦略を検討できるようになります。

ESG投資と財務パフォーマンスのバランス、デジタル化への投資配分など、複雑な経営判断においてAIが提供する客観的なシミュレーション結果は、不確実性の高い時代の経営ツールとして価値を持ちます。

日立は自社グループでの活用を経て、将来的に外部企業への提供も検討しています。AIが業務効率化から経営支援へと活用領域を広げる中、こうした技術の普及は日本企業の競争力強化に寄与する可能性があります。

参考資料:

• 日立、AIが示した8つの未来 グリーン偏重なら利益減、2つの勝ち筋の条件 | 日経ビジネス
• AI Presenting Decarbonized Future Scenarios: For Use in Policymaking | Hitachi
• 生成AIはシナリオ計画をいかに変革するか | Workday
• 生成AIで変革する経営戦略 | タナベコンサルティング
• AIを活用し「将来予測型の経営判断」への移行を | PwC Japan
• フィードバック型からAIによる未来予測型の経営へ | アクセンチュア