2026年は、リスクがこれまでのように分野ごとに分かれて発生するのではなく、複雑に入り混じって起こるだろうと予測されています。地政学、サイバー、サプライチェーン、偽情報、AIガバナンスといった要素が単独ではなく、緊密に絡み合った一つの運用環境として出現しているためです。取締役会が求める情報も、もはや四半期ごとではなく“リアルタイム”へと移行しています。
世界経済フォーラムの「 Global Risks Report （グローバルリスク報告書）2026」[1]はこの状況を明確に示しています。地経学的対立が短期リスクのトップに位置し、調査対象となったリーダーの半数が「激動、あるいは嵐のような」2年間を見込んでいるというものです。関税・制裁・輸出規制といった経済的手段が武器化され、それが経営やサプライヤーネットワークにまで深く影響しているからです。
こうした背景を踏まえ、2026年のリスクインテリジェンスリーダーは次の4つの能力で評価されるようになるでしょう：
- 統合性
- 自動化
- ガバナンス
- 実行可能性
分断されたリスク領域を統合する
「現代の敵対者は単一領域で活動せず、組織図も尊重しない」
これは、Washington Exec誌が “注目すべき業界トップ経営者” として選出された Babel Street CEO ベンジー・ハッチンソンの言葉です [2] 。つまり、アイデンティティ脅威、ベンダーの脆弱性、オープンソース情報などといった要素を一つにまとめ、関係する人・サプライヤー・出来事の関係性をチームが素早く理解できるようにする必要があります。個別ツール間で断片的に情報を追うようなやり方では、もはや追いつきません。
サプライチェーンの専門家も同じ考えに至っています。ASCM[3]やKPMG[4]のトレンドレポートでは、ネットワーク全体の可視性やトレーサビリティ、そしてオペレーション・財務・調達・顧客影響を統合する「トータルバリュー」の重要性が強調されています。これは、個別のレジリエンス施策から“企業全体を統合したオーケストレーション”への転換を意味します。
経営陣への提言 ー リスクを“リスト”ではなく“グラフ”として捉えましょう。 不正・制裁・サイバー・ESG・第三者関連のシグナルを、人物・企業・資産といった “共通のエンティティ” に紐づけ、共通ワークフローで扱えるようデータの相互運用性を構築してください。Moody's の2026年展望[5]でも、不正・制裁・実質的所有権を横断する「統合リスクビュー」の必要性が明確に示されています。
ガードレールを伴った（エージェント型）AIの運用化
2026年、AIは実験段階から本格運用へと移行し、同時に規模拡大と監視強化が並行して進みます。Forrester は、エージェント型AIがワークフローを推進するようになる一方、自律エージェントが不十分な管理下で動作した結果、少なくとも1件の重大な情報漏えいが発生すると予測しています[6]。これはAIが他の重要システムと同様に、強固なセキュリティが不可欠であることを示す事例となるでしょう。
ハッチンソン は次のように述べています：
「Babel Street は、リスクを検知し、インテリジェンスワークフローをエンドツーエンドで実行するエージェント型AIの運用化において最前線を走っています。これらのエージェントはミッションクリティカルなシステムに直接統合され、洞察が即時に行動へと転換されます…」[7]
これらすべては、人間が最終的な制御を維持することを前提としています。
経営陣への提言 ー 多言語OSINTの選別、下請けサプライヤーの発見、制裁スクリーニング、異常検知といった “洞察獲得までの時間を短縮できる領域” にAIを投入しつつ、モデルの出所、監査可能な意思決定ログ、エージェントの最小限のセキュリティ基準を必ずセットで導入してください。
WEFの「グローバルサイバーセキュリティ展望2026」[8]では、経営陣の懸念が “攻撃者AI” から “ジェネレーティブAIによるデータ漏えい” へと移行していることが強調されています。
ガバナンスを後付けではなく“最初から”組み込む
2026年は、AIガバナンスとリスク管理が企業にとって必須の要件となる年です。OECDなど国際的な政策コミュニティは、高度AIに対応した監査可能なリスク管理フレームワーク[9]を推進しており、ガバナンスアナリストも “規制は加速し、取締役会はAI監視を中核機能として制度化する” と警告しています[10]。
リーダーシップへの提言 ー 調査やデューデリジェンス、ミッションクリティカルな業務にかかわるすべてのモデルには、判断の根拠が説明できる仕組みと、データがどこから来てどう処理されたかを追跡できる仕組み、そして最終判断に人が必ず関わるプロセスを組み込んでください。プロンプト、エージェントの計画、出力経路は、最終的に監査担当者が検証する “証拠資料” として扱われます。法務・調査の現場では既に、AIツールの正当性と取締役会監視の記録は執行上の優先事項になっています[11]。
インテリジェンスを“最終行動”へ結びつける
ダッシュボード上に留まり続けるインサイトは、もはや2020年代初期の課題です。現在求められているのは、アラートをアナリストに送るだけでなく、調達・案件管理・内部者リスク・現場業務の意思決定まで直接つなぐリスクシグナルです。
Babel Streetは、まさにその変革を推進している企業として認知されています。手作業中心の分析から、多言語データの相関分析を行い、結果をそのままミッションワークフローへ反映させる “機械調整型アプローチ” への移行を推進しています。
2026年、リスクインテリジェンスのリーダーは、収集したデータ量ではなく、「そのデータが意思決定をどれだけ迅速に変えるか」で評価されます。Babel Streetのリスクインテリジェンスプラットフォームは、人・供給業者・脅威の間に潜む隠れた関係性を明らかにするミッショングレードのインテリジェンスを提供し、国家安全保障機関や防衛企業が受動的防御から予測型保護へ移行することを可能にします。
ハッチンソンは次のように締めくくっています：
「Babel Street では、AIを運用化して、ミッショングレードのデータで強化し、不確実な世界におけるセキュリティ向上に貢献するソリューションを通じて、2026年以降のリスクインテリジェンスリーダーを支援することを目指しています。」
Babel Street CEO ベンジー・ハッチンソンの “Top Industry Execs to Watch (注目の業界トップエグゼクティブ)” のプロフィールでは、Babel Street のアプローチをさらに詳しくご紹介しています。