CAIO（最高AI責任者）とは？6つの役割と人選・設置の進め方

経営層から「うちにもCAIOを置くべきか」と問われ、何から整理すればよいか迷っていないでしょうか。

生成AIの利用が全社に広がるなかで、AIの責任者を経営レベルで置く動きが進んでいます。国内では電通デジタルやMIXIがCAIOを新設し、デジタル庁も各府省庁にCAIOの設置を求めました。

一方で、CIOやCDOがAIの推進を兼ねる企業も多く、CAIOに何を任せ、誰を据えるかは企業によって異なるのが実情です。

この記事では、以下の内容を解説します。

• CAIOの役割と、CIO・CTO・CDOとの違い
• CAIOの設置が広がる背景と、国内外の設置状況
• CAIOに求められるスキルと、目的別の人物像
• 自社にCAIOを設置するまでの5つのステップ

自社のAI推進体制を検討している経営企画・DX推進部門の方に、経営層への提案に使える判断材料をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

CAIO（最高AI責任者）とは

CAIO（最高AI責任者）とは、企業のAI活用について、戦略づくりからリスク管理までを経営レベルで統括する役職です。AIに関する施策を部門任せにせず、全社でひとつの方針のもとに進めるために置かれます。

CAIOという役職の特徴は、次の3つです。

• Chief AI Officerの略で「シーエーアイオー」と読む
• AIによる価値創出とリスク管理の両方に責任を負う
• 経営幹部としてCEOや取締役会に直接報告する

この3点を理解しておくと、経営層に説明する際に、既存の役職との違いも伝えやすくなります。

Chief AI Officerの略で「シーエーアイオー」と読む

CAIOは、英語のChief AI Officerの頭文字を取った略称で、「シーエーアイオー」と読みます。日本語では最高AI責任者と訳され、行政の文書ではAI統括責任者と呼ばれることもあります。CEO（最高経営責任者）やCFO（最高財務責任者）と同じく、経営幹部の役職をまとめて指すCxOのひとつです。

なお、社内ではAI推進担当役員やAI推進室長といった別の名前で置かれている場合もあります。名前が違っても、全社のAI戦略に責任を持つ立場であれば、実質的にはCAIOと同じ役割を担っています。

AIによる価値創出とリスク管理の両方に責任を負う

CAIOの責任は、AIで成果を出す攻めの側面と、AIのリスクを抑える守りの側面の両方に及びます。CAIOを置く目的は、AIによる価値創出と、リスクの低減や規制の遵守を含む責任ある活用を、両立させることにあります。

どちらか一方だけなら、既存の部門でも担えます。しかし、攻めだけを追えばリスクが放置され、守りだけを固めれば現場のAI活用が止まってしまいます。

両方の判断をひとりの責任者に集め、そのつど釣り合いを取ることが、CAIOという役職を置く意味です。

経営幹部としてCEOや取締役会に直接報告する

CAIOは、CIOやCTOの下ではなく、CEOや取締役会に直接報告する立場に置かれることが多い役職です。IBMが2025年に世界の600人超のCAIOを対象におこなった調査では、57%がCEOまたは取締役会の直属でした。国内でも、ラクスやMIXIのように、取締役がCAIOを兼ねる形で新設する企業が出ています。

報告先が経営トップになるのには理由があります。AIの施策は複数の部門にまたがり、予算の配分や部門間の調整が欠かせないため、ひとつの部門の下に置くと、ほかの部門を動かす権限が足りなくなるからです。

そのため、自社で設置を検討するときは、肩書きよりも先に、誰に報告し、どこまで決められるかを決めましょう。

参考：IBM Institute for Business Value「最高AI責任者（CAIO）が複雑さを乗り越え、新たな価値への道を切り拓く」

CAIOが担う6つの役割

CAIOの仕事は、AIの戦略を決めるところから、社内に定着させるところまで幅広く及びます。

主な役割は、次の6つです。

• 経営戦略に沿ったAI戦略を策定し、全社の施策に優先順位をつける
• AIで新しい事業や収益源をつくる
• AIの開発・調達・導入を監督する
• AIの倫理・リスク・法令対応の体制を整える
• AIを使いこなす人材と組織をつくる
• 経営層・現場・社外パートナーをつなぐ

いずれもCAIOひとりで完結する仕事ではなく、CIOや人事、法務などの既存部門と分担しながら進めます。

以下、それぞれの役割で、CAIOが何を決め、どの部門と組むのかを見ていきます。

経営戦略に沿ったAI戦略を策定し、全社の施策に優先順位をつける

CAIOの役割の中心は、経営戦略と結びついたAI戦略を描き、全社の施策に優先順位をつけることです。生成AIが手軽に使えるようになった今、各部門から導入したいツールや試したい施策が次々に上がってきます。

それらを個別に承認していくと、似たようなPoCが重複し、予算が分散してしまいます。

そこで、経営課題から逆算して、AIを使う領域を絞り込むのがCAIOの役目です。優先順位を決めるときの主な判断軸は、次のとおりです。

• 経営課題の解決にどれだけ効くか
• 必要なデータが社内にそろっているか
• 成果が出るまでの期間と費用が見合うか

決めた戦略はロードマップにまとめ、取締役会の承認を得たうえで、技術や事業の変化にあわせて定期的に見直します。個々の施策を進めるのは事業部門ですが、どこに投資するかを全社の視点で決めるのはCAIOです。

AIで新しい事業や収益源をつくる

AIの活用は業務の効率化から始まることが多いものの、CAIOにはAIで新しい事業や収益源をつくる役割もあります。効率化で減らせるコストには上限がある一方で、AIを組み込んだサービスは、売上そのものを伸ばす手段になるからです。

たとえば電通デジタルは、AI活用支援を経営上の最重要テーマに位置づけ、CAIOの新設とあわせて全事業のAI活用を進める横断組織を立ち上げました。MIXIも、既存サービスにAIを組み込んで新たな価値をつくることを、CAIOの主な役割として掲げています。

新規事業では、事業化の判断は事業部門の責任者が担い、CAIOは技術で実現できるかの見極めと、ほかの事業への横展開を受け持つと、判断の責任があいまいになりません。効率化の成果だけで評価されるCAIOは、コスト削減の担当者にとどまります。

参考：株式会社電通デジタル「AI活用支援および統合サービス提供の強化に向けて「CAIO」「CSO」を新設」 参考：PR TIMES「MIXI、全社AI戦略を統括する「CAIO（最高AI責任者）」を新設」

AIの開発・調達・導入を監督する

CAIOは、AIの企画から開発、外部からの調達、現場への導入までの流れを監督します。技術の細かな実装を自ら担うわけではありませんが、次のような判断に最終的な責任を持ちます。

• 自社で開発するか、外部から調達するか
• どのベンダーやAIモデルを使うか
• PoCの結果を見て、本番に進めるか

とくに大切なのが、PoCから本番に進める基準をあらかじめ決めておくことです。期待する精度や業務の改善効果を決めずに始めると、成果のはっきりしないPoCがいつまでも続き、投資だけが積み上がります。

システム基盤やセキュリティはCIOやCISO、技術的に実現できるかの評価はCTOと分担し、CAIOは全体の進め方と投資の判断に責任を持ちます。

AIの倫理・リスク・法令対応の体制を整える

AIの活用には、情報漏えい、著作権などの権利侵害、偏った判断を生むバイアス、もっともらしい誤りを出すハルシネーションといったリスクがともないます。CAIOは、こうしたリスクを抑えるための社内の仕組みを整えます。主な取り組みは、次のとおりです。

• 社内でAIを使うときのルールを決める
• AIに入力してよい情報の範囲を定める
• 導入前にリスクを評価する手順をつくる
• 問題が起きたときの報告と対応の流れを決める

ルールづくりでは、禁止事項を並べるだけにしないことが大切です。使ってよい範囲が示されないと、社員は会社の管理外で個人的にAIツールを使うようになり、かえって情報漏えいのリスクが高まります。守りの仕組みは、現場が迷わずにAIを使える範囲を示すためにつくりましょう。

なお、法務や情報セキュリティ、個人情報の担当部門がそれぞれの専門で判断し、CAIOはそれらを全社の枠組みとしてまとめる役割を担います。

AIを使いこなす人材と組織をつくる

AIツールを導入しても、使いこなす社員がいなければ成果は出ません。CAIOは、AIを全社に定着させるための人材育成と組織づくりも担います。主な取り組みは、次の3つです。

• 全社員向けにAIの基礎を学ぶ研修を用意する
• データサイエンティストなど専門人材の採用計画を立てる
• 既存社員の学び直しを進め、部門ごとに推進役を置く

たとえばMIXIでは、経営層と事業部門長、各部署から選ばれたアンバサダーで構成するAI推進委員会を中心に、開発部門以外にもAI活用を広げてきました。研修を一度実施して終わりにせず、各部署に相談できる人を置くことで、AIの利用が日常の業務に根づきます。

採用や評価制度、研修の設計は人事部門と組んで進めます。AIの導入で仕事の中身が変わる社員への説明も、人事と足並みをそろえておきましょう。

経営層・現場・社外パートナーをつなぐ

CAIOは、経営層、現場、社外のパートナーのあいだに立ち、AI活用を前に進める調整役も担います。相手ごとに、果たす役割は次のように異なります。

この役割で求められるのは、技術の言葉と経営の言葉を行き来する力です。エンジニアが話すモデルの精度の話を、経営層には売上やコストへの影響として伝え、経営層が描く方針を、現場が取り組める具体的な課題に落とし込みます。AIに詳しいだけでは、この橋渡しは務まりません。

CAIOと混同されやすい3つの役職との違い

CAIOは新しい役職のため、すでに社内にいるCIO、CTO、CDOとの違いを説明できないと、「今の体制で足りる」と判断されてしまいます。3つの役職とCAIOの違いは、次のとおりです。

3つの役職はいずれもAIに関わる仕事の一部を担っていますが、AIの活用と統制の両方に全社で責任を持つ立場ではない点で、CAIOと異なります。

CIO（最高情報責任者）との違い

CIO（Chief Information Officer：最高情報責任者）は、社内の情報システムやIT投資を統括する役職です。基幹システムやネットワーク、クラウドといった全社のIT基盤を整え、安定して動かす責任を負います。

AIの導入でも、CIOはAIを動かすための基盤やセキュリティを整える側に立ちます。これに対して、CAIOはその基盤の上で、どの業務にAIを使い、どんなリスクをどこまで受け入れるかを決める側です。CIOがAIの土台を整え、CAIOがその土台の使い道を決める関係と考えると、両者の違いを整理しやすくなります。

ただし、AIの活用がまだ限られている企業では、CIOがAI推進を兼ねることもあります。その場合は、AIのリスク管理まで担う時間と権限がCIOにあるかを確認しておきましょう。

CTO（最高技術責任者）との違い

CTO（Chief Technology Officer：最高技術責任者）は、自社の製品やサービスを支える技術全般を統括する役職です。技術戦略を決め、開発組織を率いて、プロダクトの競争力を技術面から高めます。

AIも技術のひとつなので、CTOの担当と重なる部分はあります。AIを使った新機能が技術的に実現できるかを評価するのは、CTOの得意分野です。一方で、AIには著作権や個人情報、偏った判断といった技術以外の論点がつきものです。CAIOは、こうした倫理や規制への対応まで含めて、AI活用に責任を持つ点がCTOと異なります。

なお、MIXIのCAIOのように、CTOを経験した人がCAIOに就く例もあります。技術を理解している人材は、CAIOの有力な候補になるでしょう。

CTO（最高技術責任者）とは？仕事内容や役割、求められるスキルを解説

CDO（最高デジタル責任者）との違い

CDOという略称は、最高デジタル責任者を指すChief Digital Officerと、最高データ責任者を指すChief Data Officerの2つの意味で使われます。最高デジタル責任者はDX全体の推進を、最高データ責任者は社内データの整備と活用を統括する役職です。

どちらもAIとの距離が近く、日本ではCDOがAI推進の責任者を兼ねる企業が多くあります。AIの性能はデータの質に左右されるため、データの整備を担うCDOとCAIOは、とくに密に連携する関係です。

違いは、扱う範囲の広さにあります。CDOがデジタル技術やデータ全般を通じた変革を担うのに対し、CAIOはそのなかでもAIに絞り、AI特有のリスク管理まで責任を持ちます。

AIの施策が増え、DXの一部として扱いきれなくなった段階で、CDOの兼務からCAIOの専任へ切り替えるかを検討するとよいでしょう。

CAIOの設置が増えている3つの背景

CAIOを置く企業が増えている背景には、AIの使われ方の変化と、AIをめぐるリスクの高まりがあります。主な背景は、次の3つです。

• 生成AIとAIエージェントで、AIの利用が全社に広がった
• 部門ごとのAI利用では、投資の重複やガバナンスの空白が生じる
• 情報漏えいや著作権侵害などのAIリスクが経営課題になった

いずれも、AIを部門ごとの取り組みに任せておけなくなったという点で共通しています。

生成AIとAIエージェントで、AIの利用が全社に広がった

背景のひとつ目は、生成AIの登場で、AIを使う部署が一気に広がったことです。2022年末にChatGPTが公開されて以降、文章の作成や要約、プログラムのコードの生成まで、専門知識のない社員でもAIを使えるようになりました。以前はデータ分析の部門などに限られていたAIが、今では営業や人事、法務といった部門でも日常的に使われています。

さらに、指示を受けて複数の作業を自律的に進めるAIエージェントの実用化も進んでいます。AIが担う範囲が業務そのものに広がったことで、どの仕事をAIに任せ、どこに人が関わるかという業務の設計が、経営の課題に変わってきました。CAIOの役割も、AIの導入を進める推進役から、AIを前提に業務や組織を設計する役へと広がりつつあります。

部門ごとのAI利用では、投資の重複やガバナンスの空白が生じる

AIの利用が広がると、各部門が自分たちの判断でツールを契約し、PoCを始めるようになります。現場の自発的な動きは歓迎すべきものですが、全社で見ると次のような問題が起きます。

• 似たツールを複数の部門が別々に契約する
• 同じテーマのPoCが部門ごとに重複する
• どの部門が何にAIを使っているかを誰も把握できない
• 情報の扱い方のルールが部門ごとにばらつく

こうした状態では、投資に見合う成果が出ているのかを経営層に説明できず、問題が起きたときの責任の所在もはっきりしません。部門ごとの最適を全社の最適にまとめ直す人として、CAIOが求められています。

情報漏えいや著作権侵害などのAIリスクが経営課題になった

AIのリスクが、現場の注意だけでは防げない経営課題になったことも、CAIOの設置を後押ししています。

生成AIには、入力した機密情報が外部に出るおそれや、生成した文章や画像が他人の著作権を侵害するおそれがあります。誤った回答や偏った判断が、そのまま顧客対応や採用の場面で使われるリスクも見逃せません。

規制の面でも動きが続いています。EUでは2024年8月にAI規制法（EU AI Act）が発効し、リスクの高いAIを提供・利用する事業者に、透明性の確保や人による監督といった義務が段階的に課されることになりました。EU域内で事業を展開する日本企業も、対象になる場合があります。

AIのリスクを各部門の判断に任せず、経営レベルで管理する責任者として、CAIOを置く企業が増えています。

参考：RPC「EU AI Act into force 1 August 2024」

政府・自治体で進むCAIO設置の3つの動き

CAIOの設置は、民間企業だけでなく、国や自治体でも進んでいます。主な動きは、次の3つです。

• デジタル庁が各府省庁にCAIOの設置を求めた
• AISIが民間企業向けのCAIOガイドを公表した
• 磐梯町や都城市など自治体でもCAIOの設置が始まった

国の動きは民間企業に設置を求めるものではありませんが、役割の決め方や体制のつくり方は、自社で設置を検討する際の手本になります。

デジタル庁が各府省庁にCAIOの設置を求めた

デジタル庁は2025年5月、「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を策定し、各府省庁にAI統括責任者（CAIO）を新たに置くことを定めました。

各府省庁のCAIOは、生成AIの利用状況の把握と推進、ガバナンス、リスク管理を取りまとめ、職員向けの利用ルールもつくります。

このガイドラインの基本にあるのは、生成AIの活用の促進とリスクの管理を、表裏一体で進めるという方針です。推進とリスク管理を同じ責任者に担わせるという考え方は、民間企業がCAIOの役割を決めるときにもそのまま参考になります。

なお、デジタル庁は2026年6月にこのガイドラインの第2.0版を策定しました。対象を音声や画像を扱う生成AIにも広げ、2026年9月から施行しています。

参考：デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」 参考：デジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（第2.0版）」

AISIが民間企業向けのCAIOガイドを公表した

民間企業向けには、AIセーフティ・インスティテュート（AISI）が2026年3月に「Chief AI Officerガイド」を公表しました。主に民間事業者がCAIOを置いて運用するときの、標準的な実務の指針をまとめたものです。

ガイドは、次の2つの文書で構成されています。

扱う範囲は、組織設計や役割、運用の手順、KPI、監査と報告の仕組みまでと幅広い一方、アルゴリズムなどの技術の詳細には踏み込んでいません。経営企画の立場で設置を検討するなら、最初に目を通しておきたい資料です。

参考：AIセーフティ・インスティテュート（AISI）「Chief AI Officerガイド」

磐梯町や都城市など自治体でもCAIOの設置が始まった

自治体でも、CAIOを置く動きが広がっています。福島県磐梯町は2025年9月、全国の自治体で初めてCAIOを設置し、住民サービスの向上や、議事録・文書の作成といった職員の事務の効率化にAIを活かす方針を示しました。宮崎県都城市は、市長がCDOとCAIOを兼ね、市長自らがAI活用の先頭に立つ体制です。

総務省も、2025年12月に改定した自治体向けのAI活用・導入ガイドブックで、自治体でもAIの利活用とリスク管理の責任者を明確にする必要があるとして、CAIOを置く場合の体制を示しました。

また、総務省のワーキンググループは、CAIOを専門的な知見から支えるCAIO補佐官を置き、専門人材が足りない場合は複数の団体で共同で確保する方法も考えられるとしています。

トップがCAIOを兼ね、専門的な部分を外部の補佐役で補う形は、AIに詳しい人材が社内にいない企業でも取り入れやすいやり方です。

参考：総務省「「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック〈導入手順編〉（第4版）」の公表」 参考：総務省「自治体におけるAIの利用に関するワーキンググループ報告書」

日本企業のCAIO設置状況はどの程度？

日本企業のCAIOの設置状況は、調査によって数字が大きく異なります。主な調査からわかるのは、次の4点です。

• 正式な役職として置く大企業は約2割にとどまる
• 同等の責任者まで含めると約6割がAI推進役を置いている
• CDOやCIOが兼務する形が主流になっている
• 海外ではCAIOを置く企業が1年で約3倍に増えた

数字に幅が出るのは、調査の対象と、何をCAIOと数えるかが違うためです。PwCの調査は売上高500億円以上の大企業に勤める管理職が対象で、CAIOと同等の責任者を置く企業も別に集計しています。

一方、CDO Club Japanの調査は会員企業と上場企業を対象に、AI専任のCAIOを置いているかを尋ねています。経営層に数字を示すときは、どの調査の、どの定義の数字かをあわせて伝えましょう。

正式な役職として置く大企業は約2割にとどまる

PwC Japanグループが2025年6月に、売上高500億円以上の企業の課長以上1,024名を対象におこなった調査では、CAIOを正式な役職として設置している企業は22%でした。AI活用が経営の課題として語られる機会は増えていますが、大企業でも、CAIOという肩書きの責任者を置く企業はまだ少数派です。

正式な役職がない企業では、既存の役員や部門長がAIの推進を担っていると考えられます。自社にCAIOがいないこと自体は珍しくありませんが、誰がAIに責任を持つのかが社内で明確になっているかは、確かめておきましょう。

参考：PwC Japanグループ「CAIO実態調査2025―AI経営の成否を分けるリーダーの条件」

同等の責任者まで含めると約6割がAI推進役を置いている

同じ調査で、CAIOと同等の役割を担う人材を置いている企業まで含めると、その割合は60%に達しました。正式な肩書きはなくても、AI推進の責任者を決めている企業は半数を超えています。

また、CAIOを置く企業は、置いていない企業より、業務・技術・管理のすべての領域でAI活用の推進度が20ポイント以上高い結果でした。責任者を置いたから進んだのか、進んでいる企業が置いたのかまでは、この調査からはわかりません。

それでも、AIの責任者の有無によって、AI活用の進み方に二極化が起きているのは確かです。

CDOやCIOが兼務する形が主流になっている

一般社団法人CDO Club Japanが2025年8〜10月に会員企業と上場企業を対象におこなった調査では、AI専任のCAIOを置いている企業は4%にとどまりました。AI推進の主な責任者として最も多かったのはCDOで、全体の41%を占めています。日本では、CAIOを新たに置くよりも、DXを担ってきたCDOやCIOがAI推進を兼ねる形が主流です。

たとえばパーソルホールディングスは、2026年4月に執行役員CIOがCAIOを兼務する形でCAIOを新設し、あわせてグループのAI・データ人材を集めたグループAI本部を立ち上げました。

兼務で足りるのは、AIの施策がまだ限られている段階です。AIが製品やサービスの中核になったり、複数の事業でAI施策が並行したりするようになったら、専任のCAIOを置く時期です。

参考：一般社団法人CDO Club Japan「日本国内 CAIO設置率4%、AI推進の41%をCDOが兼務」

海外ではCAIOを置く企業が1年で約3倍に増えた

海外では、CAIOを置く企業の増え方がさらに急です。IBMが2026年5月に公表した世界のCEO2,000人への調査では、CAIOを置いている組織は76%にのぼりました。同社の2025年の調査では26%だったため、1年で約3倍に増えたことになります。

同じ調査では、CAIOを置いている組織のCEO全員が、2030年に向けてCAIOの影響力はさらに高まると答えました。海外では、CAIOが一部の先進企業の役職から、経営陣の標準的な一員になりつつあります。

ただし、IBMの調査は世界の大企業のCEOを対象としたもので、日本の調査とは対象も定義も異なります。日本の数字と並べて示すときは、その違いに気をつけましょう。

参考：IBM「IBM Study: CEOs are Reshaping C-suite Roles for the AI Era」

CAIOに求められる6つのスキル

CAIOには、技術・経営・リスク管理にまたがる幅広いスキルが求められます。主なスキルと、人選の際に確かめたい経験は、次のとおりです。

6つをすべて高い水準で備えた人は、社内にも社外にもめったにいません。自社がAIで何を目指すのかによって、どのスキルを最も重視するかを決めましょう。

経営戦略とAIを結びつける事業構想力

CAIOに最も求められるのは、自社の経営課題とAIを結びつけ、どこにAIを使えば成果が出るかを構想する力です。AIで何ができるかを知っているだけでは、投資の優先順位を決められません。事業の収益の仕組みや競合との差を理解したうえで、AIへの投資をROIで説明できることが求められます。

人選の際は、過去にどんな事業の成果を、どのように数字で示してきたかを確かめましょう。技術の知識よりも、事業の数字で説明できるかどうかが、CAIOとしての成果を左右します。

AIの倫理・リスク・法規制への理解

CAIOは、AIの利用にともなう情報漏えいや権利侵害、偏った判断などのリスクを評価し、社内のルールに落とし込む責任を負います。そのため、個人情報保護法や著作権法といった国内の法律に加え、EU AI Actのような海外の規制の動きもつかんでおく力が必要です。

とはいえ、CAIO自身が法律の専門家である必要はありません。求められるのは、法務やセキュリティの専門家と対等に話し、リスクを踏まえて導入を進めるか止めるかを判断できる力です。社内規程の策定や、リスクが表面化した案件への対応に関わった経験は、見極めの材料になります。

リスクを理由にすべてを止める人も、リスクを見ずに進める人も、CAIOには向きません。

AI技術の原理と限界を見極める理解力

CAIOが自らプログラムを書くことは求められませんが、AIの仕組みと限界は理解していなければなりません。たとえば、生成AIがもっともらしい誤りを出す理由や、精度を高めるにはデータの質が大きく影響することを知らなければ、ベンダーの提案が妥当かを判断できません。エンジニアと議論する場面でも、技術の言葉が通じないと、現場からの信頼を得にくくなります。

一方で、技術に詳しいことだけを理由にCAIOを選ぶのは避けましょう。技術の理解は、CAIOとして判断するための前提であって、選ぶ決め手ではありません。

部門を横断して変革を進めるリーダーシップ

AIの施策は、営業、人事、法務、情報システムなど、多くの部門をまたいで進みます。CAIOには、利害の異なる部門を調整し、全社をひとつの方向に動かすリーダーシップが求められます。とくに難しいのは、仕事のやり方が変わることへの現場の抵抗に向き合う場面です。

AIの導入で業務が変わる社員には、何が変わり、どの作業が楽になるのかを具体的に伝え、納得してもらうことが欠かせません。肩書きの権限だけで押し切ると、AIツールは導入されても使われないまま終わります。人選の際は、部門をまたぐ業務改革や組織の立ち上げを率いた経験があるかを見ましょう。

データ戦略とデータマネジメントの知見

AIの性能は、学習や参照に使うデータの量と質に大きく左右されます。社内のデータが部門ごとに散らばり、形式もそろっていない状態では、どれほど優れたAIを導入しても成果は出ません。そのため、CAIOにはデータの整備方針を描き、CDOやCIOと進め方を詰められる知見が求められます。

IBMの調査では、CAIOの73%が、自身のキャリアでデータが重要な位置を占めてきたと答えました。データの整備や活用に関わってきた経験は、CAIOの候補者を探すときの有力な手がかりになります。

参考：IBM Institute for Business Value「最高AI責任者（CAIO）が複雑さを乗り越え、新たな価値への道を切り拓く」

変化の速い環境で素早く意思決定する力

AIの技術は、数ヶ月単位で前提が変わります。半年前に選んだAIモデルより、性能が高く費用の安いモデルが出てくることも珍しくありません。CAIOには、情報がすべてそろうのを待たずに判断し、状況が変われば方針を見直せる柔軟さが求められます。

大切なのは、始める判断と、やめる判断をセットで持つことです。PoCを始める前に、どの指標がどこまで届かなければやめるかを決めておけば、素早く始めても、失敗を長引かせずに済みます。慎重さを理由に何年も検討を続けていると、その間に競合との差は広がってしまうでしょう。

目的別に見るCAIOの3つの人物像

CAIOの人選でよくある失敗は、社内で最もAIに詳しい人をそのまま据えてしまうことです。PwC Japanグループの調査は、データ管理とAIガバナンスの力を共通の土台としたうえで、AIで生み出したい成果によって、ふさわしいCAIO像が変わることを示しています。

目的ごとの人物像は、次のとおりです。

なお、上記表の登用の例は、同調査が描いたCAIO像の経歴にもとづくもので、その方法に限られるわけではありません。まず自社がAIで何を目指すのかを決め、それに合う人を探しましょう。

参考：PwC Japanグループ「CAIO実態調査2025―AI経営の成否を分けるリーダーの条件」

業務効率化を目指すなら、既存業務と現場に精通した人

AI活用の主な目的が業務の効率化なら、既存の業務と現場を深く理解している人がCAIOに向いています。どの業務にどれだけの時間や外部委託の費用がかかっているかを把握していなければ、AIで減らせるコストを見極められないからです。

PwCの調査が描いたこのタイプのCAIOは、大規模なコンタクトセンターの運営で応対の記録を分析し、AIの施策を業務に組み込んだ実績を経て、全社の業務改革を任されています。主なKPIは、業務の委託費や業務時間の削減率です。

AIの専門家を外から招くより、現場で成果を出してきた社内の人材を登用するほうが、各部門の協力を得やすいでしょう。

新規事業を目指すなら、技術を事業に変えられる人

AIで新しい事業を生み出したいなら、技術の知見と顧客のニーズを結びつけ、事業として収益を上げられる人が向いています。AIの研究や開発に強いだけでは、顧客が対価を払うサービスにはなりません。

PwCの調査が描いたこのタイプのCAIOは、顧客との共創プロジェクトでAIの試作から本番導入までを担い、その経験をもとに、AIの機能をサブスクリプション型で提供する事業を確立した人物です。電通デジタルでも、大学でAIを専攻し、AIを使ったマーケティングサービスの会社を創業した経験を持つ執行役員が、CAIOに就いています。

技術を事業に変えた実績があるかどうかを、人選の第一の基準にしましょう。

企業変革を目指すなら、経営視点でビジョンを描ける人

中長期でAIを前提とした企業への変革を目指すなら、経営の視点でAIのビジョンを描き、経営層の意識を変えられる人が向いています。短期の成果よりも、数年先の競争力をどう築くかを示し、その準備としてAIガバナンスを整える役割が中心になるからです。

PwCの調査が描いたこのタイプのCAIOは、複数のIT企業でAIの技術戦略やデータ活用、リスク管理の支援を経験したのち、外部からCAIOに就任しています。社内のしがらみにとらわれずに経営層と議論できる点は、外部人材ならではの強みです。

ただし、外部から招く場合は、社内の事情に詳しい補佐役を付けなければ、現場が動かないまま終わりがちです。

CAIOを設置する5つのステップ

CAIOの設置は、人を決めて終わりではありません。目的の設定から体制の拡大まで、次の5つのステップで進めます。

• 1. AI活用で目指す成果を決める
• 1. CAIOの人選と確保の方法を決める
• 1. 権限とレポートラインを規程で定める
• 1. KPIと経営層への報告の仕組みをつくる
• 1. 小さく始めて権限と体制を広げる

とくに、権限やKPIを決めないまま人だけを置くと、CAIOは形だけの役職になりがちです。それぞれのステップで、形だけにしないための注意点もあわせて見ていきます。

1. AI活用で目指す成果を決める

最初に決めるのは、AIで何を実現したいかです。業務の効率化か、新規事業か、中長期の企業変革かによって、CAIOに求める役割も、据えるべき人も変わります。目的があいまいなまま人を先に決めると、技術に詳しいという理由だけで選んでしまい、着任後に役割が定まらなくなります。

目的は、経営計画の言葉で書き出しましょう。「3年で間接部門の業務時間を2割減らす」「AIを組み込んだ新サービスを立ち上げる」のように、経営層と合意できる形にしておくと、人選やKPIの設計がぶれません。

2. CAIOの人選と確保の方法を決める

目的が決まったら、それに合う人を選び、確保の方法を決めます。方法は次の3つです。

• 社内から登用する
• 外部から採用する
• 既存の役員が兼務して外部の専門家に補佐してもらう

業務や社内事情の理解を重視するなら社内登用、社内にない知見で変革を急ぐなら外部採用、AIの施策がまだ限られているなら兼務と外部の専門家の組み合わせが向いています。

IBMの2025年の調査では、CAIOの57%が社内の人材から任命されていました。社内登用は現場の協力を得やすい反面、AIの専門的な知見が足りない場合もあるため、外部の専門家を補佐役に付けて補いましょう。

どの方法を選んでも、CAIOに任せる範囲と期待する成果は、着任前に文書で共有しておきましょう。

3. 権限とレポートラインを規程で定める

CAIOが実際に動けるかどうかは、権限とレポートラインで決まります。役職を置いても、予算を持たず、ほかの部門に指示を出せなければ、提案を出すだけの存在で終わってしまいます。

規程で定めておきたいのは、主に次の点です。

• CAIOの報告先をCEOか取締役会にする
• AI関連の予算の決裁権を持たせる
• AI案件の承認や中止を判断できるようにする
• 全社横断の会議体での位置づけを決める

口頭の了解だけでは、担当役員が替わったときに権限があいまいになります。会議体の規程や職務権限の規程に書き込み、誰が見ても権限の範囲がわかる状態にしましょう。

AISIの実務マニュアルには、規程づくりにも使えるテンプレートが含まれているので、ひな形として活用できます。

参考：AIセーフティ・インスティテュート（AISI）「Chief AI Officerガイド」

4. KPIと経営層への報告の仕組みをつくる

CAIOの成果を評価するKPIと、経営層への報告の仕組みも、設置と同時に決めておきます。KPIがなければ、AIへの投資を続けるべきかを経営層が判断できません。KPIは、目的に合わせて次のように置くとよいでしょう。

注意したいのは、短期のROIだけで評価しないことです。新規事業や企業変革の成果は数年単位で表れるため、四半期ごとの費用対効果だけを見ていると、途中で予算が削られてしまいます。短期で測る指標と、中長期で測る指標を分けて設定しましょう。

報告は取締役会や経営会議で定期的におこない、成果とあわせてリスクの状況も伝える場にします。

5. 小さく始めて権限と体制を広げる

CAIOを置いたら、最初から全社の大がかりな改革を始めるのではなく、成果の見えやすい施策から小さく始めましょう。まず1つか2つの部門で成果を出し、その結果を経営層や他部門に示すことで、AIへの理解と協力が広がります。

小さく始めるのには、ほかにも理由があります。経営層のAIへの理解が十分でないうちに大きな予算を求めても通りにくく、部門の壁も、実際の成果を見せたほうが崩しやすいからです。

成果が出たら、専門組織の立ち上げや対象部門の拡大へと進み、それにあわせてCAIOの権限と予算も広げていきます。最初から完璧な体制を目指すより、成果に合わせて体制を育てるほうが、CAIOは社内に根づきます。

まとめ

この記事では、CAIO（最高AI責任者）の役割や既存の役職との違い、国内外の設置状況、求められるスキルと人物像、設置の進め方を解説しました。

CAIOは、AIによる価値創出とリスク管理の両方に、全社で責任を持つ経営幹部です。日本ではCDOやCIOが兼務する形が主流ですが、AIが事業の中核になるにつれて、専任のCAIOを置く企業も増えています。

経営層への提案では、次の順に整理すると説明の筋道が通ります。

1. AIで何を実現したいのかを、経営計画の言葉で示す
2. 専任で置くか、既存役員の兼務にするかを選ぶ
3. 目的に合う人物像と、社内登用か外部採用かを決める
4. 報告先や決裁の範囲、KPIを規程にまとめる
5. 小さな施策で成果を出し、体制を段階的に広げる

肩書きを用意するより先に、誰がAIに責任を持ち、どこまで決められるのかをはっきりさせることが、CAIOを形だけの役職にしないための近道です。まずは自社のAI活用の現状を棚卸しし、どの段階から始めるべきかを経営層と話し合ってみましょう。