イベントレポート
テクノロジー&データプライバシー セミナー2025
～テクノロジー・ビジネスの成長を支える法的視点～
急速なデジタル化の進展により、企業が成長していくためにテクノロジーを活用することは不可欠な要素となっています。さらにここ数年で、生成AIの普及や、2025年5月に成立したAI活用推進法を背景に、日本企業でもAIやデータを活用したビジネス変革が加速しています。しかし、テクノロジーを活用して企業が持続的な成長を実現するためには、技術的な側面だけでなく法的観点の対応も欠かせません。
こうした背景を踏まえ、2025年7月16日、Bird & Bird外国法共同事業法律事務所（以下、Bird & Bird）主催のセミナー「テクノロジー&データプライバシー セミナー」が開催されました。
「テクノロジー・ビジネスの成長を支える法的視点」をテーマにしたセッションには、日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ株式会社（以下、日本TCS）専務執行役員でAIサービスやコンサルティング事業を率いる森 誠一郎がパネリストとして参加。これからのビジネスの持続的成長に向けた課題と展望について、登壇者たちの経験に基づく具体的な知見を踏まえた意見が交わされました。
Bird & Bird東京オフィス マネジングパートナーの岩村 浩幸 氏は、開会挨拶で次のように述べました。
「今日の企業環境では、AIの活用やデータの資産化が進み、無形資産の重要性が高まっています。もはや法律だけでは対応しきれない状況となっており、さまざまな分野の専門家との連携が不可欠です」と述べ、テクノロジーと法律を融合して考慮する必要性を強調しました。
続くプレゼンテーションでは、日本TCSの森 誠一郎が登壇。TCSの顧客を中心に、準大手から大手企業に向けて実施した、24カ国・約1,300人のCEOおよび経営幹部を対象とした「ビジネスとAIに関するグローバル調査」の結果を基に、企業のAI導入の現状と課題を解説しました。この調査は、TCSの顧客を中心に、準大手から大企業を対象として実施されたもので、意思決定者層のAI活用の実態を明らかにしています。
調査では、72%の企業がAI導入の成果を測定するために明確なKPIの必要性を認識していることも明らかになりました。多くの企業では、生成AIを活用した提案書作成時間の短縮や、ヘルプデスク業務の効率化などが進められています。しかし森は、「それらの取り組みがPL（損益計算書）のボトムライン（最終損益）へのインパクトを狙ったものなのか、リスクコミュニケーションや高齢化する高度エンジニア人材の知識継承を目的としたものなのか。導入の目的は何か、成果指標をどう測定するのかを明確にできていない企業が多いのが現状です」と分析しました。
AI活用において、注力ポイントとして目立ったのが、「データクレンジングとクラウド移行」で、29％の企業が取り組んでいることが分かりました。森は、「大量のデータを効率的に処理するにはクラウドの活用が必要です。また、企業内データをAIの学習に活用するためには、データの前処理（クレンジング）が不可欠。しかし実際には、基幹系システムのメタデータやデータディクショナリが整備されておらず、ファイルサーバーに蓄積された非構造化データがAI学習に適した形になっていないケースが多く、AI導入のボトルネックになっています」と問題点を示しました。
さらに、「さまざまなアルゴリズムが登場していますが、生成AIのアルゴリズムは容易に模倣できるため、その優位性よりも、自社独自のデータをどれだけAIに学習させるかが競争の焦点となっています」と現在のAI競争環境を分析。「組織文化、人材育成もデータ整備と合わせて進めていかないとなかなか前進しない」と包括的な取り組みの必要性を強調しました。
AIの変革力を活用する組織｜ビジネスとAI ー TCS AI Study
AIをビジネス変革にフル活用している企業はごく僅かです。活用の具体像、及びそこに必要な準備についてはまだクリアになっていない状況です。
プレゼンテーションの後は、Bird & Bird 東京オフィス パートナーの斎藤 綾 氏の進行により、ディスカッションが展開されました。斎藤氏は「デジタルトランスフォーメーション（DX）という言葉が10年前から聞かれるようになりましたが、日本企業の取り組み方に変化はあるでしょうか」と森に質問しました。
森は、企業のIT投資を『Keep the lights on（事業運営に必須の投資）』 『Table at stake(業界水準達成のための投資)』 『Differentiating（差別化・競争優位性創出のための投資）』の3つに分類。その約8割がKeep the lights on、いわゆる“Run the business”に使われており、企業の成長に欠かせないDifferentiatingへの投資が不十分である状況が、従来から変わっていないことを指摘しました。基幹系システムのメインフレームやERPシステムの大型アップグレードに何百億円もの投資が行われている一方、AI活用のために必要なクラウド移行などが進められず、競争優位性が生まれていない、多くの日本企業が抱える課題に言及しました。
昨今の生成AIの出現に伴い、AI学習のためにデータの重要性がますます強調される中、データの価値や課題についての議論では、次のような見解が示されました。
森は、「労働者の高齢化によって、そのノウハウや知見が失われてしまうことを避けるため、暗黙知を形式知化し、アルゴリズム変換によって世代継承を進めていくことが、日本企業の急務となっています。日本が超高齢化社会の先進国であることが、こうした課題に対応し、他国に先行してデータ活用を推進するための原動力となっています。」と説明。また、「TCSのAI活用に関する調査でも、多くの企業がデータの整備に取り組んでいることが分かりました。PoC（概念実証）から本番活用に移行できない最大の要因は、実運用に耐えうるデータの量と質が確保できていないことです。AI導入プロジェクトを開始する前の段階で、目的達成に必要なデータを明確化し、戦略的にデータを整備する必要があります。」と述べました。
データは、『21世紀の石油』と呼ばれるほど価値が高まっています。それにも関わらず、データ活用を推進する上で法的観点では、どの国でも法律上の位置づけが不明瞭であることが指摘されました。契約実務の課題として、『データの権利はわれわれのもの』と契約書に記載しても実際には意味がない場合が多く、一旦データが渡ると無限に複製可能でコントロールが困難になるなど、データプライバシーに対する実務的な課題も提示されました。加えて、倫理的かつ責任あるAIの利用 についての対応が挙げられます。こうした課題を解決してガバナンスを効かせるため、データ活用において法的要件を考慮する必要性があります。
AI導入時に直面する課題｜ビジネスとAI ー TCS AI Study
企業は 早急に これら課題への対策を立案する必要があります。
最後に、ビジネスの持続的成長に向けたテクノロジー活用を成功に導くためのポイントについて、議論が交わされました。
森は「発注者が発注者としての責任を全うしていることが重要」と述べ、日本企業特有の構造的課題を説明しました。1990年代に企業がITをノンコア業務と位置づけ、情報システム子会社にその機能を移管し、さらに大手ITベンダーとの合弁会社に売却するといったことが頻繁に起こった結果、エンジニアの持つノウハウの多くが流出しました。そうした課題から、外部パートナーと二人三脚で取り組むことが成功に導ける要因と指摘。顧客とパートナー企業がワンチームとなって進めることが極めて重要であることを強調。こうした関係性の構築が、結果的にガバナンス強化にもつながることを言い添えました。
登壇者からは、近年は発注者の責任も厳しく問われるようになっており、ユーザー責任が厳しく指摘されるといった事例も挙げられました。また、システム開発プロジェクトにおける法務部門の早期巻き込みが重要である点も強調されました。実際の失敗例として、新サービスアプリ開発で、IT部門とビジネス部門が法務を巻き込まずに進め、リリース直前に金融商品取引法違反が判明し、1年延期となったケースもあります。
イベントを通して、企業がAIのような技術を活用して持続的にビジネスを成長させていくためには、IT部門と事業部門が連携して投資戦略を図り、かつ法律を遵守した上で外部パートナーとの関係を構築してプロジェクトを進めること、さらにAI活用を見据えたデータ戦略のような新しい取り組みについても法的観点を加えるなど、事業部門、IT部門、法務部門が一体となって取り組みを推進することが重要であることが、改めて確認されました。