岡山大学が国際会議でAIによる信頼基盤を提案—未来の企業報告のかたち

岡山大学が国際会議で提案したAIによる信頼基盤

2026年7月10日、国立大学法人岡山大学の野上保之教授と笹埜健斗特定教授が、北海道大学で開催された国際会議「XBRL Asia Round Table 2026（XART 2026）」に登壇しました。彼らは「AI-Readable Trust Infrastructure」というテーマのもと、AI時代の企業報告の重要性とその信頼基盤を提案しました。

XBRLとは、企業の財務やサステナビリティ情報を、コンピュータが検索しやすく、比較や分析が可能な形式で表す国際的なデジタル報告の標準です。XARTは、アジアのデジタル財務報告の発展を目的とし、政策担当者や金融市場関係者、企業報告のプロフェッショナルたちが集まり、各種テーマについて議論を交わします。

J-PEAKSの取り組み

岡山大学の発表は、同大が取り組む「地域中核・特色ある研究大学強化促進事業（J-PEAKS）」の一環として行われました。この活動は、イノベーションを通じてWell-being社会の実現を目指すものです。両教授は、AIやサイバーセキュリティ、安全なデータ共有、地域共創、社会的インパクトなど、J-PEAKSに関連する取り組みを紹介し、これらがいかにAI時代の企業報告の信頼性に影響を与えるかに焦点を当てました。

AIに対する信頼性の課題

生成AIの普及により、AIが企業報告を理解し、要約・分析するシーンはますます増加が予想されます。しかし、AIが情報を「読む」能力と、その情報を利用するユーザーがそれを「信頼する」能力は必ずしも一致しません。この課題に対し、両教授は「Data Trust」「AI Security」「Social Impact」の三つの層からなる信頼基盤の枠組みを提示しました。

1. Data Trust

データの真正性や来歴、検証可能性が求められます。これは、ユーザーが情報を信じるためには不可欠な要素です。

2. AI Security

AIによる情報処理の全体にわたる安全性が必要です。正確な情報の取得や出力結果の根拠付け、さらには出力内容の検証が求められます。

3. Social Impact

AIの利用が公正な市場や持続可能なファイナンス、地域のWell-beingに如何に影響するかにも目を向ける必要があります。

双方向の意見交換

発表の際、参加型ツール「Slido」を活用し、AIが企業報告やXBRLデータを理解する際の信頼性に関する意見交換が行われました。また、財務情報やサステナビリティ情報を要約する際のリスクも議論され、次回のXART 2027における期待が寄せられました。

XART 2027に向けた提案

岡山大学が2027年に開催予定の「XART 2027」では、「Observe（観測）」「Secure（保護）」「Validate（検証）」「Create Impact（社会的価値の創出）」という4つの行動が提案されました。この行動を通じて、AI可読型報告に関する原則やリスクマップ、実証プロトタイプの構築が進められる予定です。

野上教授は、データの取得から外部ツールの利用、処理履歴、出力検証に至るまで、システム全体の安全性を考慮する必要があると強調しました。一方、笹埜特定教授は、データ・AI・安全性・社会的影響を一体として捉え、国際共創を進めたいと述べました。