「AIを載せればレガシーは飛ばせる」――多くの経営者がそう期待している。だが2018年のDXレポートが指摘した「技術的負債」の本体は、システムではなく、紙の時代の慣習が組織に埋め込まれたものである。データを送り合い、申請と承認で仕事を回す組織にAIを足しても負債は消えず、AIが生む文書とコピーがむしろ負債を積み増す。この構図を最も端的に映すのが相次ぐサイバー被害だ。侵入口はVPN、被害は委託先へ波及し、攻撃側は生成AIで参入者を増やし、偵察から恐喝までを自動化した――攻撃者は企業より先にAIネイティブ化を済ませた。本講演では、データを共有とアクセス管理の形態へ移し、ワークフローをAI実行と人の確認へ組み替え、全社員がAIを武器に戦う組織へ転換する道筋を、産学官でAIに30年関与した立場から示す。

平成8年12月 静岡大学情報学部 助手、平成14年4月 産業技術総合研究所（産総研）・研究員、上級主任研究員などを経て平成29年8月より経済産業省 商務情報政策局 情報産業課 企画官、
令和2年7月より商務情報政策局 情報経済課 アーキテクチャ戦略企画室長、令和6年7月より現職。
現在、デジタル庁・シニアエキスパートを兼務。博士（工学）（慶應義塾大学）。

生成AIへの投資が広がる一方で、「期待したほど経営の成果につながっていない」という声が増えています。人口減少で働き手が不足し、資本市場も「実行力」を問う今、AIで成果を確実に出すことは、経営の重要課題です。本講演では、AI投資が経営改善につながらない原因を、AIの性能ではなく、「仕事のつなぎ目」にあると捉えます。新規事業、海外展開、製品開発のように、部門・会社・システムを跨ぐ挑戦では、仕事の管理とやり取りがバラバラなため、情報の鮮度・形式・基準にズレが生まれ、正しい情報が経営に届きません。この状態でAIを入れても、個人やチームの中の効率化にとどまります。では、人とAIが部門や会社の境界を越えて動くには、何が必要か。経営と現場をつなぐ「Execution Hub」の考え方と1つの事業の「型」を全社へ広げる進め方をご紹介します。

AIを業務に活かすには、答えの根拠を確認できる仕組みが必要です。本講演では、現場の計算・照合・判断ルールを可視化・自動化し、AIと組み合わせる方法を紹介します。見える・理解できる・再現できる業務プロセスを通じて、信頼できるAI活用と業務改善を実現するヒントをお届けします。