サマリー：データ、アナリティクス、AIの最高責任者（CDO、CDAOまたはCDAIO）の存在を求める企業が増えている一方、これらの役割を担う人々の多くが失敗を余儀なくされている。その原因は、間違った焦点と信頼の欠如にあるとい。そこで本稿は、この状況を打開するために企業が実践できる5つの対策を紹介する.
データ、アナリティクス、AIの最高責任者の苦難
データ、アナリティクス、AIの最高責任者（CDO、CDAOまたはCDAIO）は、ただでさえ立場が微妙な役割だが、2023年に入ってからますますその地位が不安定になっている。多くの企業で、データとAIを統括する幹部職の離職や再調整が見られるのだ。
これらの役割は、まだ比較的新しい。CDO（最高データ責任者）という役職は、2008～2009年の金融危機を受けて大手銀行で設置され、その後に製薬、医療、消費財、エンタテインメント、連邦政府などさまざまな業種に広がった。
アンケート調査のデータによれば、2012～2023年の間にCDOを設置した企業は12.0％から82.6％に増えている。時とともにその責任範囲は拡大し、アナリティクス（CDAO：最高データアナリティクス責任者）と、AI（CDAIO：最高データAI責任者）を含むようになった。
ところが、大手企業のうち、これらの役割が成果を上げて確立されていると答えた割合は35.5％にすぎず、CDAIOの役割が社内で十分に理解されているとした回答は40.5％に留まっている。明らかに、何かがうまくいっていない。
一部のデータおよびアナリティクス責任者にとって2023年は、この役割が地味だった最初期の頃を彷彿とさせることだろう。金融の混乱と生成AIの爆発的普及によって、彼らは成長や顧客獲得、新しい製品・サービスの創出といった前向きな取り組みよりも、リスクと規制に関する防衛的な仕事への注力を余儀なくされている。
経営陣はCDAIOに対し、変革の可能性を秘めた生成AIの能力を運用すると同時に、リスクを避けることを要求している。膨大なチャンスとリスクをもたらすテクノロジーにおいて双方のバランスを取るのは、プレッシャーの大きい仕事である。
CDAIOを必要とする企業が増える中、この役割はかつてないほど困難な任務を負っており、しばしば失敗を招く。本稿では、この状況を打開するために企業が実践できる5つの対策を紹介する。
CDAIO職の何が問題なのか
筆者らは、CDAIO職の始まりと進化を直接目の当たりにし、そこに参加もしてきた。ランディは20年以上にわたり、大手企業を対象にデータとアナリティクスの活用に関するアドバイザーを務めてきた。アリソンは5年にわたり勤勉なCDOを務め、現在はビジネス価値の提供方法についてCDAIOと企業に助言している。
CDAIOという役割をまっとうすることが不可能に感じられる点には、筆者らも同意する。だが一方で、現在の世代のCDAIO職には、より効果的で優れた仕事をするための土壌もあると考えている。
CDOの第1世代は、医療や金融といった規制業界の大企業に雇われることが多かった。当初、この役割はビジネス職というより、管理とリスクに焦点を当てる防衛的な職として理解されていた。どちらの職種であっても、同じデータとアナリティクスのスキルを使うにもかかわらずだ。
銀行で不正パターンを検出するために使われる取引データは、既存顧客や潜在顧客のニーズを明らかにする目的でも使われるが、投資対象とされたのはデータによるニーズの掘り起こしではなく、防衛的な施策だった。
やがて、焦点がデータの商業化へと移ると、企業は往々にしてそれをビジネス課題としてではなく、テクノロジーと人材の問題としてとらえるようになった。そしてテクノロジーと人に大きく投資し、データインフラを構築し、データエンジニアとデータサイエンティストのチームを編成した。だが、ビジネスとの関連性と、ビジネス上の最も重要な問いには十分に焦点を当てなかった。
その結果、企業は最終的に、望んだものを得ることができなかった。データとアナリティクスへの投資から、何らかの測定可能な価値を得たと回答した企業は91.9％を占めるものの、データドリブンな組織を築いたと答えた企業は23.9％という悲惨な結果であり、データ文化を構築したと答えた企業は20.6％とさらに少ない。
CDAIOは、多大な投資と社内全体への普及を要する大規模施策の責任を負わされているが、目に見える成果を実現できないことが多い。要求されたことをその通りに遂行した場合でも、成功を主張するのは難しいかもしれない。
筆者らは、2つの大きな要因がこの状況を招いてきたと考えている。それは「間違った焦点」と「信頼の欠如」だ。
CDAIOが焦点を当てるべきだったのはテクノロジーとインフラではなく、ビジネス成果である。目標が商業的なものであれリスク管理であれ、その両方であっても、顧客のために自社が解決を目指している問題を特定し、ビジネス上の利益が最も高いユースケースを優先し、異なるケイパビリティを相互作用させるべきだったのだ。
「この仕事の最も難しい部分は、自分たちが顧客のためにどのような問題を解決しようとしているのかを知ることです」と語るのは、グーグルのチーフ・ディシジョン・サイエンティストにしてディシジョンインテリジェンス分野の第一人者、キャシー・コジルコフだ。
信頼の欠如も同じく要因となってきた。ビジネス部門のリーダーは、自分たちがデータ、アナリティクスとAIに行った投資がビジネス上の利益を生んでいる、つまりそれらの資金が有効に使われていると信じる必要がある。もしビジネス価値が明確に提供されていなければ、その信頼は損なわれ、ビジネスリーダーは追加の投資を渋ることになる。
CDAIOは、特に大企業では、組織全体でデータの信頼性に対する当事者意識を共有する取り組みの一環として、従業員、ポリシー、プロセス、スチュワードシップ（受託責任）モデルで構成されるガバナンスのインフラを築いてきた。これらの取り組みは複雑で、往々にして不評であり、成果を数値化しにくい。デジタル経済におけるほぼすべての問題は、データの問題といえるため、成果を測定できる合意された指標がない限り、成功は難しいのだ。
どう改善すればよいのか
新たなイノベーションの時代において、常に成果は不規則に生じるものであり、測定は困難となりがちだ。データと事業戦略が整合しておらず、経営陣と取締役会の優先事項とされていない、ガバナンスの取り組みがあまりに煩雑で普及と測定が進まない、規律が十分ではない、といった指摘はその通りである。
生成AIの台頭がこれらの問題を深刻化させ、ニュースで報じられているような信頼、品質、倫理をめぐる新たな問題を生み、経営陣と取締役会の注意を引きつけている。
企業がデータ、アナリティクスとAIの管理方法を改善し、CDAIO職を成功に導くことは可能であり、必須である。特に、企業の83.9％が2024年にはデータ、アナリティクスとAIへの投資を増やそうと計画している中、その必要性は高まる一方だ。
CDAIOの役割を改善し、データ、アナリティクスとAIへの投資からビジネス価値を引き出すために企業が今日にでも着手できる、具体的な提案を以下に挙げたい。
データへの当事者意識を全員に持たせる
CDAIOは長きにわたりデータリテラシーの重要性を提唱してきたが、強固なガバナンス、ポリシー、基準などの導入において一貫性が欠如している。
データに関して最も成熟し規律が整っている部門は、通常は財務とコンプライアンス関連だ。経営陣と取締役会が関与して、これらの部門の成功を後押しすることで、会社全体の模範とすることができる。
エネルギー管理とデジタルオートメーションの世界的大手、シュナイダーエレクトリックで最高AI責任者を務めるフィリップ・ランバッハは、全員がデータへの当事者意識を持つ企業文化をいかにして築いたのかを語った。
「データ管理に真剣に取り組むには、専任組織が必要です。この意欲的な目標を推進するために、我々はデータ部門をIT部門から切り離し、会社全体のガバナンス、ビジネス、パフォーマンスの課題に集中させることにしました。その後、CDOと、最高AI責任者という2つの役職の設置を決めました。データを重視する取り組みでカギとなるのは、社内で信頼できる唯一の情報源の確立に努めること、そして社内のどこからでも、すべての意思決定者が質の高いデータに簡単にアクセスできるようにすることです」
ビジネス部門のリーダーをデータ施策の支持者にする
ビジネスリーダーは、データとアナリティクスへの投資の支持者、推進派になる必要がある。優れたデータリーダーは、ビジネスリーダーにとって不可欠なパートナーであり、ビジネス成果につながる重要なデータと意思決定ポイントを提供する右腕として頼りにされるようになる。
たとえ善意によるものでも、CDAIOは「データとAIは素晴らしい、我々はさらに注力すべきだ」といった形で方針を押しつけようとすべきではない。事業部内でデータとAIを推進する準備ができているビジネスリーダーを探し、信用につながる結果を出し、信頼できるパートナーになろう。
データとAIへの投資をすべて検証し、資金が有効に使われているか確認する
「できればでよい投資」と「必要な投資」を区別する。今日、目に見えるビジネス価値を組織にもたらしている投資、または今後短期間で価値創出への迅速な道筋を示すことができる投資のみを継続すべきだ。成長と競争に必要不可欠なケイパビリティに、投資の焦点を再度合わせなくてはならない。
データ、アナリティクスとAIでリーダーシップを発揮するためには、時間をかけ、関心を集め、明確で効果的なコミュニケーションを行う必要がある。加えて、ニーズを説明し、現実的な期待を設定し、賛同を引き出すためのストーリーテリング能力も求められる。
エコシステム思考に転換する
データとAIを最大限に活用するには、ベンダー、大学やその他のパートナーとの協力関係と協業を促進することが重要だ。シュナイダーエレクトリックのランバッハは、次のように付け加えた。
「競争の新たな本質は、実はテクノロジーではありません。AI技術は変化が速すぎるからです。本質は、顧客に提供する価値です。そして、どのような価値を提供するのであれ、それはパートナーシップを通じて拡大できます。当社はIoT（モノのインターネット）のプラットフォームをサードパーティのイノベーションのために開放しています。これによりパートナーは、当社のソフトウェア開発キットを使って、建物の効率性とサステナビリティを向上させるイノベーションに向けて、新たなアプリケーションを開発できるのです」
慎重に進める
生成AIは競争を一変させるチャンスをもたらすが、ランバッハが繰り返し述べたのは、リスクを理解して慎重に進めることの重要性である。
「（生成AIモデルによって）企業は新たな種類の脆弱性にさらされます。より大量かつ多様なデータに、より多くのユーザーが簡単に素早くアクセスできるようになることが、その大きな要因です。いまこそ、この新しいケイパビリティを責任を持って使うためのデータガバナンスとサイバーセキュリティの対策を立てるべきです。企業とユーザーは常に、生成AIに慎重に接して機密性を重視する必要があります。たとえば、ユーザーはパブリックアクセスが可能なAIチャットボットのプラットフォームには、いかなる機密情報もアップロードしてはなりません。セキュアまたはプライベートなバージョンの大規模言語モデル（LLM）を優先すべきです」
多くのCDAIOは、リスク、財務、テクノロジー、サイバーセキュリティ、法務・倫理、プライバシー管理、人事、事業部のリーダーたちで構成される全社的な委員会を主導している。これらのチームの地位と説明責任を、さらに高める必要がある。そして企業はデータ、アナリティクスとAIの専門家を取締役会に加えるべきだ。
自社の業界はデータとAIの倫理に対する取り組みを十分に行っている、と答えた企業は23.8％にすぎない。AIとデータのプライバシー、ガバナンスと倫理の問題は、責任ある形で効果的に対処がなされなければ企業にとって脅威となる。
多くの企業がCDAIOの役割を厳しく見直しているいまこそ、データとAIのリーダーは前に踏み出して、自身が会社のビジネス価値にどう貢献しているのかを示さなくてはならない。データとAIへの投資から、ビジネス価値をどう引き出すのかについて明確なビジョンを持つ企業こそ、今後10年以上にわたり優位に立ち続ける可能性が最も高いのだ。