KPMGが調査レポート「Global AI in Finance 2026」を公表し、財務部門におけるAI活用が急速に広がっている実態が示されました。年商2億5,000万米ドル以上の企業に所属する20カ国・13セクターのシニアリーダー1,013人を対象に、導入状況や評価、ガバナンスの運用が分析されています。注目点は、財務部門全体で積極的にAIを活用している割合が2024年の30％から75％へ拡大した点で、導入が一部の先進企業から「多数派」へ移りつつある流れが読み取れます。さらに71％がROIは期待を満たす、または上回ると回答しており、実験段階よりも業務成果を問う段階に入っている様子がうかがえます。
一方で、同じAI投資でも成果の出方には差が生まれているとされています。企業が改善を実感した領域として、意思決定の質（70％）、スピード（71％）、予測精度（64％）が挙がりますが、これは「省人化」よりも「判断の高度化」に効き始めていることを示唆します。財務は月次決算、予実管理、資金繰りなど時間制約が強く、意思決定の遅れが機会損失に直結しやすいため、スピード改善の比率が高い点は納得感があります。
信頼性が差を広げる
差を分ける要因として同レポートが強調するのが、AIの信頼性確保と運用成熟度です。信頼性確保に向けた取り組みが進んだ企業では、エラー削減率が33％で、取り組みが弱い企業の6％を大きく上回ります。単純比で約5倍の開きがあり、ここまで差が出るなら「使ったかどうか」より「安心して使える状態にしたかどうか」が成果を左右しやすい局面だと受け止められます。加えて、AIのスケール展開への信頼度も42％対14％と開きがあり、PoC止まりから全社展開へ進めるかどうかはガバナンスと運用の設計次第になりそうです。
データ品質は課題で機会
また36％がデータの質を最大の課題であると同時に最大の機会と捉えています。財務領域は基幹システムや周辺ツールにデータが散在しやすく、勘定科目やマスタの揺れが予測や異常検知の精度を下げる要因になりがちです。裏を返せば、データ定義の統一や入力統制、監査可能性の確保が進むほどAIの効果が逓増する可能性があります。今後は、AIモデルの性能競争だけでなく、データ基盤と統制、説明可能性を含む「運用の設計力」が財務の競争力に影響していく見通しです。
