※本稿は、AI Innovation Summit 2024でのトップ3 AI論文ファイナリストの発表と閉会式の内容を要約したものです。
1. イベント概要
1.1 AI Research Excellence プレゼンテーションの目的
AI Research Excellence プレゼンテーションは、AIS 2024の最終セッションとして開催されました。このセッションの主な目的は、50以上の応募の中から厳格な審査プロセスを経て選ばれた3人の優秀な研究者による画期的な研究発表を紹介することでした。
1.2 発表者と研究テーマの紹介
セッションでは、以下の3名の研究者が選ばれ、それぞれの研究テーマについて発表を行いました：
- Harihara Subramanian R 研究テーマ：「インドのMSMEsにおけるESG採用の課題：サステナビリティガバナンスへの生成AI駆動アプローチ」 Subramanian氏の研究は、インドの零細・中小企業（MSMEs）におけるESG基準の採用に関する課題に取り組み、サステナビリティガバナンスを向上させるための革新的なソリューションを提案しています。
- C May Choy 研究テーマ：「企業のための包括的AIガバナンスフレームワークの開発：イノベーション、倫理、責任のバランス」 Choy氏の研究は、企業におけるAIの責任ある倫理的な導入・管理のための包括的なガバナンスフレームワークの開発に焦点を当てています。
- Dr. CA Pinky Agarwal 研究テーマ：「BFSIセクターにおけるAIの影響：会計、監査、税務、コーポレートガバナンスの変革」 Dr. Agarwalの研究は、銀行・金融サービス・保険（BFSI）セクターにおけるAIの変革的な潜在力、特に会計、監査、税務、コーポレートガバナンスの分野での影響を探求しています。
これらの研究発表は、AIが現代のビジネスと社会に与える多面的な影響を反映しており、技術革新から実務的な実装まで幅広い側面をカバーしています。このセッションは、参加者にAIの可能性と課題について包括的な理解を提供することを目指しました。
2. Dr. CA Pinky Agarwalの発表: BFSIセクターにおけるAIの影響
「BFSIセクターにおけるAIの影響：会計、監査、税務、コーポレートガバナンスの変革」というテーマでお話しさせていただきます。
2.1 AIの種類と適用分野
現在、様々な種類のAIが利用されています。テキスト生成にはChatGPTやJasper、画像生成にはDALL-E 2やMidjourney、音楽生成にはAmper、データボットにはCode WriterやCodex、音声合成にはDescriptやPodcast AIなどがあります。これらのAIツールは、農業、教育、エンターテイメント、ヘルスケア、自動車産業、ソーシャルメディアなど、あらゆる分野に浸透しています。
2.2 BFSIセクターでのAI活用の歴史
BFSIセクターにおけるAI活用の歴史を簡単に振り返ってみましょう。2014年にApple Payが登場し、2015年にはロボアドバイザーが導入されました。2016年から2017年にかけてAIチャットボットが採用され、2018年には顔認識バンキングやGDPRコンプライアンスへのAI活用が始まりました。その後、音声認識バンキングが登場し、パンデミック時にはあらゆる場面でAIが活用されました。最近では、ChatGPTの登場やAmazonの「Just Walk Out」技術の導入など、AIの進化は加速しています。
2.3 会計、監査、税務、コーポレートガバナンスへの影響
AIは会計、監査、税務、コーポレートガバナンスの各分野に大きな影響を与えています。
会計分野では、大量のデータや文書（請求書、報告書など）の処理が課題でしたが、JPモルガンのAI駆動プラットフォーム「Doc LLM」や「Spectrum GPT」、アーンスト・アンド・ヤングの「Accounts Payable Smart Processing」、Xeroの会計ソフトウェアへのAI機能統合などにより、これらの課題が解決されつつあります。AIの導入により、データ処理が効率化され、経費の分類や適切なコーディングが自動化されました。
監査分野では、不正検出やリスク評価のための大量のデータ分析が課題でしたが、PricewaterhouseCoopersの「Halo」プラットフォーム、「Auditor-in-a-Box」、KPMGの「Clara」プラットフォームなどのAIツールにより、これらの課題が克服されつつあります。
税務分野では、適用可能な控除や免税、関連する判例法の特定が課題でしたが、Intuit TurboTax、Thomson Reuters Checkpoint、PricewaterhouseCoopers Tax AssuranceなどのAIツールがこれらの課題解決を支援しています。
コーポレートガバナンスの分野では、JPモルガンの「COIN」システム（子会社の83%の契約書作成を自動化し、15億ドルを節約）、Unileverの「AI Research Tool」、MasterCardの「Risk Management Platform」、Shellの「ESG Platform」などのAIツールが、規制フレームワークの遵守管理や透明性・説明責任の向上を支援しています。
2.4 具体的なユースケース
BFSIセクターにおけるAIの具体的なユースケースには、不正検出と防止、パーソナライズされたサービス、効率的な融資処理、強化されたカスタマーサポート、投資ポートフォリオの最適化、信用リスク評価などがあります。これらは、HSBC、JPMorgan Chase、ICICI Bank、HDFC Bank、Capital One、Standard Chartered、Zerodhaなど、多くの金融機関で実際に導入されています。保険分野では、AIG、Bajaj Allianz General Insurance、ICICI Lombardなどが、AIを活用しています。
2.5 AIがBFSIセクターにもたらす利点と課題
AIの導入には、規制への対応、技術的な実装、スキルギャップなどの課題がありますが、これらを克服するためには、会計専門職を取引機能から戦略的機能へと変革し、企業の財務データを継続的にモニタリングする必要があります。同時に、機密データや個人情報を保護するための厳格な予防的規制フレームワークも必要です。
BFSIセクターは現在、インドのGDPの12〜13%を占めており、今後25〜30%まで成長すると予測されています。欧州ではすでにGDPの25%以上を占めており、2022年の市場規模は2,000億ドルを超え、2030年には1兆ドルに達すると予測されています。
このように、AIはBFSIセクターに革命的な変化をもたらしており、その影響は今後さらに拡大していくでしょう。私たち会計専門家は、これらの変化に適応し、AIの可能性を最大限に活用していく必要があります。
3. Harihara Subramanian Rの発表: インドのMSMEsにおけるESG採用の課題
本日は「インドのMSMEsにおけるESG採用の課題：サステナビリティガバナンスへの生成AI駆動アプローチ」というテーマでお話しさせていただきます。
3.1 MSMEsの重要性と現状
MSMEsは、その名称が示唆する以上に、私たちの経済全体において極めて重要な役割を果たしています。インドには600万以上のMSMEsが登録されており、小規模企業と中規模企業だけでも30万以上存在します。規模で考えると、上場企業1社に対して、数十万ものMSMEsが存在することになります。その規模、経済への貢献度、雇用創出の面から見ても、MSMEsは非常に重要です。
幸いなことに、多くのMSMEリーダーたちもESGを優先事項と考えています。これは規制要件への対応以上の意味を持っています。ESGに準拠することで、より良いバリューチェーンパートナーとなり、既存および見込み顧客からより多くのビジネスを獲得できる可能性が高まるからです。
3.2 ESG採用における課題
MSMEsがESGを採用する上での大きな課題は、コストの問題を除けば、専門知識の不足です。多くのMSMEリーダーは、どのようなESGフレームワークが存在し、どれを実装すべきか、どのように目標を設定し、進捗を測定すべきかといった点について、十分な知識を持っていません。
私の研究は、AIを活用して、MSMEsがサステナビリティガバナンスを通じてESGをより良く採用できるようにすることに焦点を当てています。
3.3 具体的な実装例とデモンストレーション
ここで、簡単なデモをお見せします。これは飲料メーカーを想定したものです。この企業は良好なサステナビリティ実践を採用し、レポーティングを開始したいと考えていますが、インドのESGレポーティング要件であるBRSRについて何も知りません。
AIにBRSRについて尋ねると、各セクションを説明し、ソースも提供してくれました。レポーティングの境界設定、環境トラッキング指標、ステークホルダーエンゲージメント、社会的リスクなどについても質問しました。AIはそれぞれに対して適切な情報を提供し、ポリシーの作成支援も行ってくれました。
3.4 今後の展望と課題
インドの現在のESGレポーティング実務では、時価総額上位1000社に年次のESG報告が求められており、そのうち上位150社には保証要件が課されています。4年後には、この保証要件が上位1000社に拡大される予定です。
MSMEsにとって重要なのは、今年から上位250社が自社のバリューチェーンパートナーの数値も報告することが求められる点です。来年からはこれらの評価も必要となります。
しかし、SEBIがこれらの条件の一部を緩和することを検討しているという情報があります。これは公認会計士としての保証業務やコンサルティング業務の機会を失うこと、そしてグローバルコミュニティとしてサステナビリティへの取り組みが後退することを意味します。
最後に、英国の医師トーマス・フラーの言葉を引用して締めくくりたいと思います。「すべてのことは、簡単になる前は難しい」。確かに、MSMEsによるESGの採用は困難ですが、生成AIと公認会計士の専門知識を組み合わせることで、より簡単になると信じています。
4. C May Choyの発表: 企業のためのAIガバナンスフレームワーク
4.1 AIガバナンスの必要性
AIガバナンスが企業にとって必要な理由を説明します。今日、多くの企業がAIを活用しています。信用評価、クレジットカード、融資など、様々な分野でAIが実装されています。AIの使用には二つの主要な側面があります。一つは機械学習に基づいてモデルを作成すること、もう一つはそのモデルが予期せぬ結果を生み出す可能性があることです。
例えば、Amazonが採用にAIを使用し始めたとき、ジェンダーバイアスが発見され、システムを撤回しました。Facebookの広告配信でもバイアスが見つかり、同様に撤回されました。Microsoftのチャットボット「Tay」は不適切な言葉を使用し始め、問題となりました。最近では、AIロボットが「自殺」したという報道もありました。これらはすべてシステムの失敗でしたが、企業の評判に大きなダメージを与えました。
AIガバナンスの必要性は明らかです。AIは倫理的に無知で、偏った決定を下す可能性があり、その実装にはリスクが伴います。最大のリスクは評判リスクです。また、運用リスクも存在します。企業が成長するためには倫理基準が不可欠であり、これも別のリスク要因となります。
4.2 既存フレームワークの限界
現在、AIガバナンスに関する業界固有の基準や既存のフレームワークがいくつか存在します。例えば、EU、OECD、シンガポールモデルなどがありますが、これらには限界があります。
具体的には、業界固有の基準が不足しており、フレームワークのガイダンスや実装にギャップがあります。また、倫理と意思決定の間に断絶があり、規制基準との整合性が取れていません。規制はまだ進化の途上にあり、時間とともに急速に変化する可能性があります。さらに、スケーラビリティの問題もあります。小規模な企業は、これらのフレームワークを実装するためのリソースが不足している可能性があります。
4.3 提案されたAI倫理実装の主要コンポーネント
私が提案するAI倫理実装の主要コンポーネントは以下の通りです：
まず、クロスファンクショナルな倫理委員会の設置が重要です。この委員会は、取締役会メンバー、法務部門、運用部門の代表者で構成されるべきです。次に、企業価値への統合が必要です。これは、企業のミッションステートメントをAI倫理を含むように変更し、従業員にそれに関する教育を提供することを意味します。
透明性とXAI（説明可能なAI）も重要なコンポーネントです。AIの意思決定プロセスを文書化し、ステークホルダーに報告する必要があります。データガバナンスとプライバシーも考慮しなければなりません。誰がどのデータにアクセスできるかを管理し、第三者への不正なデータ漏洩を防ぐ必要があります。
AIリスク管理も重要です。インシデント報告や是正措置のプロセスを確立する必要があります。バイアスと公平性に関しては、定期的な監査を実施し、AIシステムのバイアスをチェックすることが重要です。最後に、開発チームの役割も重要です。チェックリストやレビュープロセスを確立し、AIの開発プロセスを管理する必要があります。
4.4 実装における課題と対策
AIガバナンスフレームワークの実装には、いくつかの課題があります。まず、イノベーションとガバナンスのバランスを取ることが難しいです。次に、財務的および人的リソースの配分が課題となります。技術の急速な進歩に追いつくことも困難です。
さらに、グローバルなAI規制の変動に対応することも課題です。AI規制はまだ発展途上であり、今後急速に変化する可能性があります。最後に、AIガバナンスの有効性を測定することも難しい課題です。倫理レベルを定量化したり、標準化したりすることは容易ではありません。
4.5 企業戦略へのAIガバナンスの組み込み方
AIガバナンスを企業戦略に効果的に組み込むためには、まず実践的なアプローチが必要です。AIガバナンスを企業戦略の一部として位置付ける必要があります。
次に、リーダーシップの関与が重要です。経営陣がAIガバナンスに継続的に関与する必要があります。また、継続的なモニタリングと適応も必要です。AIガバナンスモデルを常に監視し、必要に応じて適応させていく必要があります。
最後に、ビジネス視点の統合が重要です。AIガバナンスにビジネスの視点を取り入れ、実用的なものにする必要があります。
これらのアプローチを採用することで、企業はAIガバナンスを効果的に戦略に組み込むことができ、AIの責任ある利用とイノベーションのバランスを取ることができるでしょう。
5. 閉会式：CAP Ravi Shankar Reddy（ハイデラバード支部のSIRCのICAI支部長）からの総括
この素晴らしいイベントの締めくくりにあたり、皆様の前に立ち、深い誇りと感謝の気持ちでいっぱいです。ICI AI Innovation Summit 2024は、まさに驚くべき旅路でした。AIと金融の分野で最も輝かしい頭脳と革新的なアイデアが一堂に会したこのイベントは、私たちの職業の未来に大きな影響を与えるものとなりました。
まず、ICAI会長のCA Ranjit Kumar Agarwalにお礼を申し上げます。彼の揺るぎないサポートと先見性あるリーダーシップは、このイベントの成功に不可欠でした。彼の洞察は非常に貴重であり、職業を前進させる献身は真に刺激的です。
また、来賓としてお越しいただいたICAI副会長のCA Charanjot Singh Nandaにも深い感謝の意を表します。彼の存在と、深い知識と経験の共有は、私たちの議論を大いに豊かにしてくれました。
AI委員会委員長のCA Dayaniwas Sharmaと副委員長のCA Umesh Sharmaには、AI Innovation Summit 2024を大きな熱意と精神で組織してくださったことに心からお礼を申し上げます。彼らの支援がなければ、このイベントの成功はありえませんでした。
中央評議会委員、地方評議会委員、ハイデラバード支部の運営委員会メンバー、そして著名な講演者の皆様、特にMicrosoftのCFOであるRea Thoriさんには、参加と洞察を提供していただき、このサミットを大成功に導いてくださったことに感謝いたします。
25の州と5カ国から2,000人以上の代表者が参加し、40人以上の講演者を迎えたこのイベントは、まさにアイデアのグローバルな交流の場となりました。これは単なる国内サミットではなく、国際的なサミットでもあることが証明されました。
また、スポンサーの皆様にも感謝の意を表します。ブランチカテゴリースポンサーのJoho Corporation Private Limited、Peon India Education Service Private Limited、Enta Global OS Digital Private Limited、Numbers Net Private Limited、Delaplex Limited、ナレッジパートナーのProbe Information Services Private Limited、Capital India Private Limited、Softech Private Limited、Realtime Data Services Private Limited、テクノロジーパートナーのTally Solutions Private Limited、Epitome Corporation Private Limited、Savin Communications Private Limitedの皆様、皆様のサポートなしには、この規模のイベントを開催することは困難でした。参加者の皆様には3,000ルピー（+GST）という低額での参加を実現できましたが、これもひとえにスポンサーの皆様のおかげです。スポンサーの皆様に大きな拍手をお願いします。
AIハッカソンのグランドフィナーレ参加者とAI研究論文発表者の皆様にも感謝の意を表します。厳しい評価と採点のラウンドを経て、皆様の優れた仕事と献身が明らかになりました。最終選考に選ばれ、素晴らしい貢献を示してくださったことをお祝い申し上げます。
また、ICAI従業員向けに開催されたAI Innovation Challengeの勝者にもお祝いを申し上げます。
イベント運営チームの懸命な努力と献身にも感謝します。Mr. Anilに率いられたチームの緻密な計画と実行により、参加者全員にスムーズな体験を提供することができました。また、ケータリングサービスチームにも感謝いたします。
Shilpakala Vedhikaのチームには、絶え間ない支援に感謝します。ウェブキャストサービスプロバイダーのEpitomと、コンテンツデザインチームのSavin Communicationsにも感謝いたします。皆様の卓越したサービスがこのサミットの成功に大きく貢献しました。
DAA officeのICAI従業員とハイデラバード支部の職員、そしてCOの職員の皆様にも特別な感謝を捧げます。舞台裏での皆様の努力と貢献が、このイベントを大成功に導く上で重要でした。皆様の献身と懸命な努力は決して忘れられることはありません。
最後に、司会のMrs. Nidhiと、スポンサー、サービスプロバイダー、組織チームのすべての代表者の皆様に感謝いたします。皆様の集団的な努力がこのイベントの中核となり、忘れられない体験を生み出しました。
私たちはこのサミットから得た知識と刺激を、職業生活に活かしていきましょう。今後も革新し、協力し、すべての面で卓越性を追求し続けていきましょう。
来年、ICAIのAI委員会は、さらに多くの代表者を収容できるよう、より大規模なグローバルAI Innovation Summitの開催を計画しています。
皆様、この信じられないほどの旅の一部となってくださり、本当にありがとうございました。私たちは共に歴史を作り、そして共にAIと金融の未来を形作っていくのです。
