持続可能な開発がすべての企業の指針となる中で、ESG（環境・社会・ガバナンス）ガバナンスはもはや選択肢ではなく、必須要件となっています。
しかし、デジタル時代にESGを効果的かつ透明に実装するにはどうすればよいでしょうか?
Dan Tri記者は、CAIO Artificial Intelligence取締役、SCS Cyber Security Joint Stock Companyの創設者、ベトナムESGフォーラム評価評議会のメンバーであるVu Thanh Thang氏にインタビューを行い、ESG問題の解決におけるこのテクノロジーの重要な役割や、ベトナムの企業が直面している機会と課題について学びました。
8月14日午後1時30分より、JWマリオット・ホテル＆スイーツ・サイゴン（ホーチミン市）にてワークショップ「AIを活用したESGの実践：企業は何をすべきか？」が開催されます。このワークショップは、ホーチミン市科学技術局とダン・トリ新聞の共催です。
AIとデータ：ESGガバナンスの「原動力」
企業の効果的な ESG 管理をサポートする上での AI テクノロジーの役割と可能性をどのように評価しますか?
-企業が ESG を効果的に導入する上で AI が重要な役割を果たすと考えています。
今日、企業はソーシャル ネットワーク、環境 IoT システム、内部管理システムなど、さまざまなソースから得られる膨大な量のデータを処理する必要があります。
データは AI が正確に動作するための燃料となる「石油」であり、企業が追求する ESG 基準に従って事業を運営するのに役立ちます。
したがって、この量のデータを効率的に処理するには、企業は「AI データ ファクトリー」またはデータ プラットフォームと呼ぶ強力なプラットフォームが必要です。
このプラットフォームはデータを収集・処理し、AIモデルがそれを分析し、企業がESG基準に沿って事業運営を行うのを支援します。AIとデータがなければ、企業はこの変革プロセスにおいて多くの困難に直面することになると言えるでしょう。
あなたの意見では、ベトナムの企業が AI を適用して ESG を変革する際に直面する最大の課題は何ですか?
- 企業が ESG 実装プロセスで AI を使用する場合、それはほぼ完全に異なる運用モデルへの移行となるため、確かに課題はあります。
そしてそれを実現するために、企業は適切なインフラストラクチャを備える必要があります。
私の意見では、主な課題は 3 つあります。
データ:エンタープライズ データは、Excel、ドキュメント、PDF などのさまざまなソースに散在しています。このデータを標準化し、統合して、データ プラットフォーム内の単一のデータ ソースにする必要があります。
人材：企業の変革を支援するAI専門家が必要ですが、現状ではこのリソースが不足しています。ベトナム人は非常に賢く、4.0革命に適していますが、質の高い人材を十分に確保するにはまだ時間がかかるでしょう。
CAIO Artificial Intelligence 取締役、SCS Cyber Security Joint Stock Company 創設者、ベトナム ESG フォーラム評価評議会メンバーの Vu Thanh Thang 氏 (写真: NVCC)。
法的枠組みと基準:国の ESG 基準はまだ不完全であり、企業はサンドボックス モデルのような実験を行う必要があります。
同時に、新しいテクノロジーへの投資にはコストがかかり、社内の抵抗もあり、すぐに成果が得られない可能性もあります。
なぜなら、企業がデータと AI を活用した新しいモデルに移行するにつれて、従業員は効果的に業務を遂行できるように変革し、適応する必要があるからです。
しかし、反応が遅く、より弱く反応する人員もおり、彼らは確実に抵抗するでしょう。
ESG に AI を導入する上でのベトナムの技術人材の質についてどうお考えですか?
- AI分野で20年以上の経験があり、何世代にもわたる技術エンジニアを育成してきたベトナム人は、非常に知的で有能だと思います。
私たちは過去3回の産業革命を逃しましたが、データとAIに関連する第4.0革命は、ベトナム人の論理的および数学的思考能力に非常に適しています。
これはベトナムにとって急速な発展を遂げる絶好の機会です。この機会を逃せば、ベトナムはもはやチャンスを失ってしまいます。なぜなら、次の革命は量子コンピューティングであり、これはハイテクインフラと直接関係しており、私たちはその基盤を失っているからです。
政府も数十万人のハイテク技術者の育成に力を入れているが、市場に十分な人材が集まるまでには時間がかかるだろう。
現在、多くのAIツールを活用して人材の育成を迅速化することもできますが、長期的な戦略としては、ハイテク人材の育成に関する国家プログラムを通じて体系的に育成する必要があります。
ESGの環境側面（E）に関して、AIは企業の排出量削減とエネルギー最適化にどのように貢献できるでしょうか？具体的な応用例をいくつか教えていただけますか？
- IoT、AI、ブロックチェーン、セキュリティは、互いに連携する4つの柱です。IoTはセンサーを通して入力データを提供し、AIはそのデータを分析して運用を調整・最適化します。
一方、ブロックチェーンは信頼できる認証プラットフォームを構築します。この技術はスマートコントラクトを用いてすべてのデータの透明性とセキュリティを確保し、ステークホルダーが企業のESGコミットメントに信頼を寄せるのに役立ちます。
そして、セキュリティは、IoT デバイス、データ、AI、ブロックチェーン プラットフォームに至るまで、システム全体を保護し、情報の整合性とセキュリティを確保します。
IoT、AI、ブロックチェーン、セキュリティは、企業がESGを効果的に実装するための切り離せない4つの柱です。
これらのテクノロジーを組み合わせることで、即座に実用的な結果が得られます。
たとえば、建物のパフォーマンス分析システムは、IoT と AI からのデータを活用して HVAC システムを最適化し、エネルギー消費を最大 15 ～ 20% 削減できます。
これは、企業が温室効果ガスの排出を削減するのに役立つだけでなく、利益を増加させ、設定された ESG 目標への強い取り組みを示すことにもなります。
ESG の社会 (S) とガバナンス (G) の柱において、AI はどのような役割を果たすことができるのでしょうか。
- 社会の柱において、AIは労働者の声に耳を傾け、保護し、能力を高める上で重要な役割を果たします。ソーシャルネットワークなどの情報源から得られるビッグデータを分析することで、AIは企業が従業員やコミュニティの考えや願望をより深く理解するのに役立ちます。
そこから、企業はより適切な福利厚生政策や労働環境を構築することができます。
労働安全の事例：建設現場では、AI搭載カメラを用いて安全規則の遵守状況を監視しています。作業員がヘルメットや保護具を着用していない場合、システムは即座にアラートを発し、全員の安全を確保し、事故のリスクを最小限に抑えます。
例えば発電所では、事故が発生した場合、AIが即座に標準的な対応手順を段階的に提供し、運転員に指示を出します。これにより、事故への迅速かつ効果的な対応が可能になり、時間を節約し、被害を最小限に抑えることができます。
AI は従業員の満足度と KPI を自動的に測定し、各個人が積極的に調整して仕事に適応し、最大の価値を生み出すことを支援します。
ガバナンスの柱において、AIは企業のリスク管理、意思決定の支援、透明性の向上を支援します。複数のソースから膨大な量のデータを処理することで、AIは潜在的なリスクを予測することができます。
例えば、あるエネルギー会社はAIを活用して気象データや水文データを分析しています。AIが干ばつや洪水を予測すると、発電所に警告を発し、発電所は生産調整や洪水放流を適切なタイミングで計画し、大きな損失を回避できるようになります。
銀行業務において、AIは深夜の多額の送金など、異常な取引を検知し、リスク管理部門に即座に確認を促します。これにより、不正行為を防止し、企業資産を保護することができます。
さらに、AIは包括的なデータを統合・分析し、リーダーに市場、競合他社、社会動向の全体像を提供します。この情報に基づいて、リーダーはより正確で効果的な戦略的意思決定を行うことができます。
AIをガバナンスプロセスに統合することで、四半期ごとや年次ごとの報告ではなく、リアルタイムでの報告を自動化できます。これにより、業務効率が向上するだけでなく、透明性も高まり、企業は投資家や地域社会との信頼関係を構築し、ESGコミットメントを持続可能かつ長期的に実施できるようになります。
サイバーセキュリティ：AIアプリケーションにおける重要な要素
AI倫理とデータプライバシーの問題について、あなたはどうお考えですか？
AIは強力なツールですが、両刃の剣のように、メリットとリスクの両方を伴います。AIにおける倫理とデータセキュリティの問題は、企業と社会の両方にとって最大の懸念事項になりつつあります。
現在、ベトナムでは明確な法的枠組みがまだ存在せず、「非倫理的」な行為を評価することが困難になっています。
例えば、従業員が会社の業務データを処理するために、出所不明のAIツールを誤って使用してしまう可能性があります。この行為は情報漏洩につながる可能性がありますが、それが倫理的なミスなのか、単なる事故なのかを判断するのは困難です。
さらに、AIの利用には、特に個人データに関しては大きなセキュリティリスクが伴います。収入、所在地、電話番号といった機密情報が漏洩すると、個人は多くのトラブルに直面する可能性があり、詐欺被害に遭う可能性もあります。
現在、ベトナムでは明確な法的枠組みがまだ存在せず、「非倫理的」な行為を評価することが困難になっています。
このリスクは個人に影響を及ぼすだけでなく、企業の評判にも悪影響を及ぼします。
では、この問題を解決するために企業は何をすべきでしょうか?
- これらの課題を克服するために、企業は積極的かつ包括的なアプローチをとる必要があると私は考えています。
社内の法的枠組みの構築: 国の現行の法律や政令 (サイバーセキュリティ法、個人データ保護法など) に基づいて、企業は明確な枠組みを構築する必要があります。
この枠組みは、承認された AI ツールのみを使用することや、機密性の高い企業データを公開プラットフォーム上に置かないなど、従業員が AI を使って何ができるか、何ができないかを規定することになる。
企業は、AI における倫理的リスクとデータ セキュリティ リスクに関する従業員の意識を高めるために、定期的なトレーニング セッションを開催する必要もあります。
これにより、従業員はコンプライアンスの重要性を理解し、意図しない行動のリスクを最小限に抑えることができます。
さらに、企業は個人データの保護に重点を置く必要があります。顧客や従業員の情報を、たとえ意図せず漏洩したとしても、深刻な結果を招く可能性があります。
例えば、eコマース企業は顧客データ（電話番号、住所など）を厳重に機密に保つ必要があります。これらのデータが漏洩した場合、顧客は広告や詐欺電話に悩まされ、ブランドへの信頼を失う可能性があります。
強固なフレームワークを構築することで、企業は法的リスクや評判リスクから自らを守るだけでなく、従業員や顧客に対する責任を示し、AI 時代における地位を強固なものにすることができます。
調査によると、ベトナムの中小企業の90%にはスタッフやネットワークセキュリティ管理システムがありません。
データは企業にとって最も貴重な資産であるため、これは大きなリスクです。サイバー攻撃は、ランサムウェア、標的型攻撃、そして特にAIモデル自体への攻撃など、ますます多様化しています。
備えるために、ESGシステムを構築する際には、サイバーセキュリティを設計段階から組み込む必要があります。企業には、多層的なセキュリティ、データ暗号化、そしてアクセス認証が必要です。
AIモデルはビジネスを動かす「頭脳」であるため、その保護は特に重要です。加えて、サイバーセキュリティに関する質の高い人材の育成も不可欠です。
ベトナム ESG フォーラムの審査員として、賞に参加している企業のレポートにおける AI の応用とセキュリティに関するどのような基準に興味がありますか?
- AIとセキュリティは最も重要な2つの要素であることを強調したいと思います。AIは、企業が膨大なデータを処理し、ESG指標を効率的かつ正確に監視するのに役立ちます。
しかし、その成果を守るためには、サイバーセキュリティが決定的な要素となります。今年のコンペティションでは、IoT、AI、ブロックチェーン、そしてセキュリティという4つの主要技術を強力に活用している企業に特に注目しています。
AIとセキュリティは、2つの重要な要素です。企業がどのようにして構造化されたデータプラットフォームを構築し、透明性のある運用を行い、あらゆる価値を守るためにセキュリティシステムを初期段階から設計しているかを評価します。
ベトナムでは、ESGを実践する企業に対するAIに関する法的枠組みがまだ整備されていません。政策立案者への提言はありますか？
- 政策立案者は、ESGの法的枠組みを構築する基礎として、サイバーセキュリティ法や個人情報保護法などの既存の法律に依拠すべきだと思います。
これにより、企業は正式な法律制定を待つ間、明確な方向性を持つことができます。同時に、政府も優遇政策を講じ、企業のESG導入を支援し、質の高い人材を育成する必要があります。
データセキュリティと監査基準の推進も重要です。
最終的には、AI が責任を持って使用され、データのプライバシーと著作権が保護され、社会的および環境的に悪影響が生じないことを保証するための倫理的な枠組みが必要です。
チャットに時間を割いていただきありがとうございます。
出典: https://dantri.com.vn/cong-nghe/khong-co-ai-va-du-lieu-doanh-nghiep-kho-chuyen-doi-esg-20250811230525454.htm
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