蟹江：環境・人権といったサステナビリティの視点で、事業のリスク最小化と機会の最大化を図ることだと考えています。一昔前はCSR（企業の社会的責任）の文脈で語られることが多かったのですが、現在では事業継続の観点から評価を行い、透明性のある情報の開示が投資家から求められています。リスク管理の重要度が高まる一方で、サステナビリティを成長のドライバーとして活用する企業も出てきています。たとえば、世界の法規制の動向を踏まえ、規制変更のタイミングを見据えたうえで、技術が活きる領域や新たな市場機会を見極め、事業部に提言する。そうした形で、企業の経営と事業に貢献する価値を創出するために、サステナビリティに関するリスクと機会を評価することが、本来の役割であると考えます。

蟹江：AIを活用するにあたり、インプットとなる情報の整理を行いましたが「暗黙知」が多く、資料に書き出しているつもりでも、話せば話すほど「自分たちが何を見て、どう判断しているか」が追加で出てきました。そのため最初に、インプットは何か／何をどうしているかを洗い出し、作業をワークフローとして書き出すところから始めました。AIエンジニアと一緒に、必要なインプットと期待するアウトプットを整理して、タスクを分解していきました。その結果、当初は5つのタスクを定義して専門のAIを作る構想でしたが、実務に合わせて「ここは別に切った方が精度が出る」「この判断は別の流れにした方が回る」と分解が進み、最終的に22個の個別AIになりました。22個は“ちょっとした差分”ではなく、個別のタスクを高精度で実現する専門AIです。一部のタスクでは専門AIを繋ぎ、自律的に動くAgentic AIも開発しました。さらに、事業や経営に関わる情報を投資家に説明する以上、正しくデータを使うことも重要です。すべてAIに任せるのではなく、重要なポイントは人が確認しながら活用し、改善を重ねていくことで、実務に十分耐えうる精度へとブラッシュアップすることができたと感じています。また技術的にはAIによる自動化が可能な領域であっても、あえて人が介在する意義がある部分も見えてきました。私たちサステナビリティ担当者がリスクや機会に関わる重要なポイントを理解し、関係者との対話や信頼関係の構築につなげていくことは、その象徴的な例だと思います。

蟹江：サステナビリティ担当者が机上でリスク評価をしているだけでは、持続可能な事業への変革につながりません。社内外の関係者との目線合わせが非常に重要です。例えば、AIの普及に伴うデータセンターの水消費が世の中で話題になりつつある中、水を使う拠点は操業の観点だけでなく、周辺地域の住民や他の水利用者にも配慮する必要があります。だからこそ、精度の粗いツール結果だけでなく、拠点が置かれた地域の情報を深く理解した上で、関係者と具体的に事業や地域への影響を議論できる状態にしていく必要があります。ただ地域の関連情報を人が1つ1つ探して整理するのは困難です。そこで今回、AIやAgentic AIを活用し、情報収集と整理を行い、対話に使えるコミュニケーション資料を自動生成するところまで行いました。結果として、人手換算で8万時間（40年以上）^※に相当するタスクを効率化するとともに、多数の拠点で社内説明や地域の行政・関係者との対話を通じて、机上ではわからない実態に沿ったリスク評価を行うことができました。