AI時代のベンチャーガバナンス

馬渕邦美 丸山侑佑

• 日経BP (2024年6月15日発売)

作品紹介・あらすじ

★未上場企業に求められるコーポレート・ガバナンスとは？
★ベンチャー経営者の期待に応える必読書登場！
★AIにより激変するコーポレート・ガバナンス

　ビッグモーターや旧ジャニーズ事務所など、近年世間を騒がせた企業不祥事は、突き詰めればガバナンス（企業統治）の問題とされています。また、一連の問題にはある共通点があります。それは、上場していない企業が多いということです。そうした企業に対するコーポレート・ガバナンスの社会的要請は弱く、それが不祥事の背景にあると考えられます。しかし、未上場のベンチャー企業であっても、不祥事を起こせば会社は成り立ちません。

　昨今の企業不祥事のニュースを目の当たりにして、経営者は自社のコーポレート・ガバナンスについて考え直していることでしょう。その際、「ベンチャーに特化したコーポレート・ガバナンスについて知りたい」となれば、本書がお薦めです。

　本書は、未上場企業のコーポレート・ガバナンスについて、国が求める原則、参考になる事例、筆者自身の経験に基づく経営者の考え方など、あなたの「知りたい」が詰まっています。

　特筆すべきは、「AI（人工知能）」など先端技術による影響に踏み込んでいることです。AIを事業や業務に使うことは増えていますが、AIなどを使うと新たな問題が引き起こされる可能性があります。それを経営者は「知らなった」では済まされない時代です。AIはコーポレート・ガバナンスにとって新たなリスクなのです。

　一方で、AIを使ってコーポレート・ガバナンスを構築する動きもあります。不正が行われていないかを調べることに使うほか、取締役会の一員にAIを加える動きも海外では進んでいます。

　コーポレート・ガバナンスを構築するにあたり、「AI」という要素は深く関わってきます。

　本書は、未上場企業の経営に求められる「コーポレート・ガバナンス」を学ぶのに最適な１冊です。

感想・レビュー・書評

[学習院大学 法経図書センターさんの感想 · 2024年8月9日]

東2法経図・6F開架：335.4A/Ma12a//K

[Kさんの感想 · 2024年7月23日]

資料としての価値はありますが、面白くありませんでした。
説教がところどろあります。

[Go Extremeさんの感想 · 2024年7月7日]

第1章　企業不祥事の注目トピック
1-1　国内：コーポレート・ガバナンス未要請企業群の不祥事が相次ぐ
 1-1-1 2023年に発覚した企業不祥事
 1-1-2 ビッグモーターの不正・不祥事
 1-1-3 旧ジャニーズ事務所の不正・不祥事
 1-1-4 ビッグモーターと旧ジャニーズ事務所に共通するコーポレート・ガバナンスの問題
 1-1-5 近年の不祥事に見る再発防止策
1-2　海外：先端技術による不祥事、AIによる再発防止
 1-2-1 AIやロボットなどに関連する世界の事件や事故
 1-2-2 不祥事の予防、早期発見、再発防止にAIを活用

第2章　最近の企業不祥事と対応
2-1　不祥事の発生要因と分類
 2-1-1 企業不祥事の発生要因
 2-1-2 企業不祥事の分類
2-2　最近の不祥事事例と特徴
 2-2-1 大企業の主な不祥事（2000年以降）
 2-2-2 東証グロース市場の主な不祥事（2022年と2023年）
 2-2-3 株式公開を実現したベンチャー企業の不祥事事例
 2-2-4 AIなど先端技術による新たな不祥事の傾向と特徴
2-3　ベンチャー企業に身近な不祥事「機密情報漏洩」
 2-3-1 近年増加する機密情報の漏洩
 2-3-2 情報セキュリティー関連の法規制
 2-3-3 機密情報の持ち出し事例
 2-3-4 機密情報漏洩の対応策
2-4　不祥事への対応
 2-4-1 企業不祥事発生の主体、原因について
 2-4-2 内部統制報告制度について
 2-4-3 不祥事に対する取締役の役割

第3章　コーポレート・ガバナンスの定義と歴史
3-1　コーポレート・ガバナンスとは何か
 3-1-1 コーポレート・ガバナンスの定義
 3-1-2 コーポレート・ガバナンスの業務
 3-1-3 コーポレート・ガバナンス・コード
3-2　コーポレート・ガバナンスの歴史
 3-2-1 全般的経緯、動向
 3-2-2 コーポレート・ガバナンスに関わる変化のポイント
3-3　ベンチャー企業にとってのコーポレート・ガバナンス
 3-3-1 企業の成長ステージによって異なる
 3-3-2 創業時から取り組む
 3-3-3 順守すべき法規制
 3-3-4 コーポレート・ガバナンスを強化する理由
 3-3-5 コーポレート・ガバナンスに取り組むべき意義
3-4　海外におけるコーポレート・ガバナンスの捉え方
 3-4-1 米国
 3-4-2 欧州

第4章　コーポレート・ガバナンス・システムと無効化防止策
4-1　コーポレート・ガバナンス・システム
 4-1-1 経済産業省のガイドライン
4-2　コーポレート・ガバナンスの無効化事例
 4-2-1 ルーデン・ホールディングスのケース
 4-2-2 テラのケース
4-3　コーポレート・ガバナンスの無効化防止策
 4-3-1 ガバナンスに必要な「規律」
 4-3-2 無効化防止策

第5章　コーポレート・ガバナンス事例
5-1　5つの事例から学べる3つの論点
5-2　SmartHR
 5-2-1 コーポレート・ガバナンスへの取り組み
 5-2-2 事例から得られる示唆
5-3　メルカリ
 5-3-1 コーポレート・ガバナンスへの取り組み
 5-3-2 事例から得られる示唆
5-4　丸井グループ
 5-4-1 コーポレート・ガバナンスへの取り組み
 5-4-2 事例から得られる示唆
5-5　サントリーグループ
 5-5-1 コーポレート・ガバナンスへの取り組み
 5-5-2 事例から得られる示唆
5-6　テスラ
 5-6-1 コーポレート・ガバナンスへの取り組み
 5-6-2 事例から得られる示唆

第6章　コーポレート・ガバナンス改革のリーダー
6-1　本章の要点
6-2　ベンチャーのガバナンス改革初期に検討すべきこと
 6-2-1 「私」が感じたコーポレート・ガバナンス
6-3　ポート社のコーポレート・ガバナンスへの取り組み
 6-3-1 基本的な考え方
 6-3-2 コーポレート・ガバナンス体制6-3-1 基本的な考え方
 6-3-3 リスク管理および内部統制システムの運用体制強化

第7章　コーポレート・ガバナンス・リーダーの後継問題
7-1　経営者人事の重要性
 7-1-1 ベンチャー企業における継続的成長の難しさ
 7-1-2 ベンチャー企業における経営者人事と経営者、取締役の役割
 7-1-3 起業家と経営者の相違と役割
 7-1-4 報酬設計と報酬委員会の重要性
7-2　経営者報酬の動向
 7-2-1 時系列の動向、海外との比較
 7-2-2 報酬に関わる法規制の変化
7-3　後継者計画に対する経済産業省の指針
 7-3-1 社長・CEOの選解任における指名委員会・報酬委員会の役割
 7-3-2 社長・CEOの後継者計画の策定・運用
7-4　CEOの指名や報酬に関わる事例分析
 7-4-1 ラクスル
 7-4-2 ユーグレナ
 7-4-3 サイバーエージェント
 7-4-4 SmartHR
 7-4-5 丸井グループ
7-5　まとめ

第8章　AIとベンチャー経営
8-1　AI技術の動向
 8-1-1 生成AIの開発動向と応用の広がり
 8-1-2 今後のAI技術の研究開発の方向性
 8-1-3 意思決定、合意形成支援につながるエージェントモデルの技術開発
8-2　AIによる企業への影響
 8-2-1 企業経営へのAI活用
 8-2-2 ベンチャー経営へのAI活用
 8-2-3 企業経営へのAIの懸念事項
8-3　「AIガバナンス」と「AIによるコーポレート・ガバナンス」
 8-3-1 AIガバナンス
 8-3-2 AIを活用するコーポレート・ガバナンス
 8-3-3 AIガバナンスとAIを活用するコーポレート・ガバナンスの特徴
8-4　コーポレート・ガバナンスへのAI活用
 8-4-1 EUの考え方
 8-4-2 OpenAI社のケース
 8-4-3 海外企業の事例
 8-4-4 AIマルチエージェント技術の活用

第9章　AI時代のリスクマネジメント
9-1　本章の要点
9-2　不祥事対応へのAI活用
 9-2-1 AIなど高度技術によるリスク管理
 9-2-2 AIなど高度技術を活用した企業不祥事の「発見・検知」
 9-2-3 AIなど高度技術を活用した企業不祥事の「制御」「予防」
 9-2-4 企業不祥事、不正の類型別に見たAIなどの適用について
 9-2-5 最近増加している領域や注目事例におけるAIなどの適用可能性検討
 9-2-6 AIなどの先進技術により引き起こされた不正などに対するAIを含めた適用可能性検討
9-3　リスクマネジメントへのAI活用
 9-3-1 AI監査
 9-3-2 内部統制におけるAI活用
9-4　技術、法規制の変化
 9-4-1 生成AIの技術進展に関わる課題の検討
 9-4-2 日本の内部統制制度変化と対応の必要性
 9-4-3 「AI事業者ガイドライン」などに対応するAIガバナンスの検討必要性
 9-4-4 米国COSOによるAI利用における内部統制のガイダンス
 9-4-5 法規制の活用と、法規制にのみ頼らない対応の必要性

第10章　AI時代のベンチャー・ガバナンス
10-1　AIの将来とコーポレート・ガバナンスへの活用
 10-1-1 生成AIのコーポレート・ガバナンスへの活用
 10-1-2 AGIの出現とそれに伴うリスク
 10-1-3 AI活用可能性のマッピング
10-2　意思決定へのAI活用
 10-2-1 会社役員の任命などへのAI活用
 10-2-2 開示情報の書類作成やビジネス戦略などの検討へのAI活用
 10-2-3 マネジメント活動へのAI活用
 10-2-4 監視およびコンプライアンス活動へのAI活用
 10-2-5 会社の設立/登録/申請へのAI活用
10-3　ベンチャーのコーポレート・ガバナンスへのAI活用
 10-3-1 ベンチャーを取り巻くAIに関わる外部環境とSWOT分析
 10-3-2 ベンチャーでのAI活用の例示
 10-3-3 法規制やソフトローへの対応とその改革への提案

著者プロフィール

馬渕　邦美（マブチ クニヨシ）
PwCコンサルティング　マネージングディレクター
米国のエージェンシー勤務を経て、デジタルエージェンシーのスタートアップを起業、代表取締役社長に就任。事業を拡大しバイアウトした後、米国のメガ・エージェンシー・グループの日本代表に転身。4社のCEOを歴任し、デジタルマーケティング業界で20年に及ぶトップマネージメントを経験。その後、2018年にフェイスブック ジャパン執行役員ディレクター就任。在任中にインスタグラムビジネスの爆発的な拡大を牽引する。現在、PwCコンサルティング合同会社のディレクターとして日本企業のデジタルトランスフォーメーションを実現させている。経営、マーケティング、エマージングテクノロジーを専門とする。書籍『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ』『ブロックチェーンの衝撃　 ビットコイン、ＦｉｎＴｅｃｈからＩｏＴまで社会構造を覆す破壊的技術 』（いずれも日経BP社）の監修も務める。

「2022年 『東大生も学ぶ「ＡＩ経営」の教科書』 で使われていた紹介文から引用しています。」