# SE 31: John Hancock CIO カーティク・サクティベル氏｜Ai4 2026 ライブ収録

- 番組: [AI and the Future of Work: Artificial Intelligence in the Workplace, Business, Ethics, HR, and IT for AI Enthusiasts, Leaders and Academics](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv8ukqpq00077110tknpy1gf)（Dan Turchin）
- 元のタイトル: SE 31: Kartik Sakthivel, CIO at John Hancock | Live from Ai4 2026
- 配信日: 2026年10月8日
- 長さ: 35分
- 要約作成日: 2026年10月15日
- トピック: [#AIガバナンス](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9) [#CIOの役割](https://ai-curator.jp/topics/CIO%E3%81%AE%E5%BD%B9%E5%89%B2) [#保険業界](https://ai-curator.jp/topics/%E4%BF%9D%E9%99%BA%E6%A5%AD%E7%95%8C) [#トークノミクス](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%88%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%9F%E3%82%AF%E3%82%B9) [#AIと雇用](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%81%A8%E9%9B%87%E7%94%A8) [#AIエージェント](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmv8ukt6j007p71104vzjpeis

## 要約

AI and the Future of Work のホスト Dan Turchin が、Ai4 2026 の会場で John Hancock の CIO Kartik Sakthivel 氏に話を聞いた回。創業164年の生命保険会社で、CIO を「ビジネスリーダー」と位置づける考え方、AI のガバナンス、コスト管理、価値の測り方を語った。さらに雇用や子どもの教育、10年後の展望にも及び、人間ならではの能力の重要性を強調している。

## ポイント

- Sakthivel 氏は、技術リーダーはまずビジネスリーダーであるべきだと述べ、稼働率や平均修復時間は「最低条件」にすぎず、新たな収益創出や顧客の健康・長寿への貢献こそ重要な指標だと語った。
- AI の相談を受けた際は、まず解決すべきビジネス課題を問うという。答えは AI ではなく API や単純な解決策かもしれないと述べている。
- 社内向けの生産性ツールは低リスクとして迅速に進め、顧客向けや顧客への判断に関わるものは、モデルリスクレビューや human in the loop を含む厳格なガバナンスを通す。そのため数週間でなく数か月かかる場合もあると説明した。
- 親会社 Manulife は2027年末までに AI で10億カナダドルの価値創出を掲げており、John Hancock も貢献していると述べた。AI 予算は全社とセグメントの双方にあり、連邦型の運営だという。
- 引受査定の社内向け意思決定支援ツールにより、判断に数週間かかっていたものが数日に短縮されたと紹介した。
- 雇用不安には共感を持って向き合い、空いた時間を高付加価値業務や研修に回す道筋を示すべきだと主張。コミュニティ、協働、倫理、リーダーシップなどの人間的能力は自動化されないと述べた。

## 章立て

- [01:00] **創業164年の企業のCIOという立場** — John Hancock の歴史と、LIMRA・LOMA での経験、Manulife 傘下の協調的な企業文化とミッションについて語られる。
- [05:00] **CIOはビジネスリーダーである** — 技術リーダーは自らをビジネス専門家と捉えるべきだとし、稼働率などの運用指標は最低条件で、成長や顧客成果が評価軸だと述べる。
- [09:00] **AI時代のIT部門と事業部門の関係** — 誰もが AI を使える状況を歓迎しつつ、ちょうど良い規模のユースケースを探す重要性や、ビジネス課題から入る姿勢を説明する。
- [15:00] **ガバナンスとコスト・価値の管理** — リスクに応じた審査、モデルの使い分けによるコスト管理、Manulife の10億カナダドル目標、連邦型の体制が語られる。
- [22:00] **成功事例と役割の変化** — 引受査定の支援ツールの成果を紹介し、AI が仕事を変えていくこと、コールセンターの例での再配置の考え方を語る。
- [29:10] **子どもへの助言と10年後の展望** — AI に代替されず補強される使い方、人間固有の能力の価値、人間とエージェントの混成チーム、DeepMind の材料探索への期待を語る。

## 解説記事

AI と仕事の未来をテーマにしたポッドキャスト「AI and the Future of Work」が、Ai4 2026 の会場からライブで収録した回である。ゲストは、創業164年の生命保険会社 John Hancock で CIO を務める Kartik Sakthivel 氏。ホストの Dan Turchin 氏との対話で、老舗企業が AI を導入する際の考え方を、ガバナンス、コスト、人材の観点から語った。

#### CIO は「技術者である前にビジネスリーダー」

Sakthivel 氏は John Hancock の前に、生命保険や年金などを扱う業界団体 LIMRA・LOMA に8年半在籍し、業界全体を見渡す機会があったという。同氏によれば、老舗の保険会社は長年積み上がったレガシーシステムを抱え、動いている限り刷新の動機が乏しい。一方で John Hancock と親会社 Manulife は協調的な文化を持ち、「顧客がより長く、健康に、よりよく生きる手助けをする」というミッションが一貫していると述べた。

同氏が強調したのは、技術リーダーは第一にビジネスリーダーだという点だ。稼働率や平均修復時間は重要だが「最低条件」にすぎず、新たな収益源の創出や顧客の保障拡大にどう貢献したかこそが問われると語った。

#### AI の相談にどう向き合うか

事業部門が AI を使いこなすようになった状況を、同氏は歓迎している。共通言語で議論でき、アイデアを出し合えるからだ。ただ業界には「パイロットばかりで飛ぶ飛行機がない」状態があるとして、大きすぎず小さすぎない「ちょうど良い」ユースケースを見つける必要があると述べた。

相談を受けたときの最初の問いは「解決したいビジネス課題は何か」。答えは AI ではなく API かもしれず、最も単純な解が勝つこともあるという。また大企業にはすでに多くのツールがあり、既存の類似ツールを使えば低コスト・短期間で済む場合があるとも指摘した。

#### リスクに応じたガバナンスとコスト管理

John Hancock は規制の厳しい業界にあるだけでなく、倫理的であることを重視するという。社内向けの生産性ツールは低リスクとして迅速に進める一方、顧客対応や顧客への判断に関わるものは、モデルリスクレビューや人間による確認を含む厳格なプロセスを通す。事業側には、数週間ではなく数か月かかる場合があると期待値を調整してもらうという。

コスト面では、コード支援に最高額のモデルは不要として、用途に合ったモデルの利用を推奨し、利用量の計測も行っている。AI の経済性のモデル化は親会社レベルで進めているという。価値測定については、NPS を10ポイント上げる、収益を2倍にするといった測定可能なビジネス成果から入ることを勧めた。Manulife は2027年末までに AI で10億カナダドルの価値を生むと公表しており、順調に進んでいると述べている。体制は連邦型で、グローバルの AI チームがガバナンスを定める一方、John Hancock などの各セグメントも独自に予算を持てる。

#### 成果事例と雇用への見方

具体例として挙がったのが、引受担当者向けの社内意思決定支援ツールである。判断に数週間かかっていたものが数日に短縮されたとし、プレスリリースも出ているという。

雇用不安については、現実的な懸念だと認めたうえで、共感を持って向き合うことがリーダーに求められると語った。例として生命保険のクレーム対応窓口を挙げ、複数システムの照合を AI で一本化して1日の2割を研修に回せば、担当者は引受や保険数理、技術などへ移れると述べた。顧客の現場を知る人材が社内に広がることが価値だという。電子メールの普及で郵便配達の仕事が高付加価値業務に吸収された例も引き合いに出した。

#### 子どもへの助言と10年後

子どもたちには、AI を自分を代替するのでなく補強する道具として使い、創造性や好奇心を軸にするよう伝えているという。さらに、コミュニティ、協働、倫理、誠実さ、リーダーシップといった人間的な能力は自動化されないとして、そこに重点を置くことを勧めた。

10年後については、人間と AI エージェントが混在する職場になり、リーダーはエージェントのチームも管理する必要が出ると予想した。また Google DeepMind が220万件の新素材候補を提示したという例を挙げ、がん治療や気候危機への解決策が人間の創造力との組み合わせから生まれる可能性に期待を示した。

#### まとめ

本対話の核心は、AI 導入を技術ではなくビジネス成果から出発させ、リスクに応じて速度とガバナンスを使い分ける姿勢にある。日本企業でも、レガシー、規制、現場の不安といった課題は共通する。パイロットの乱立を避けて適切な規模の案件を選ぶこと、運用指標から成長への貢献へ評価軸を移すこと、業務削減分を人材育成に振り向ける設計は、参考になる視点だろう。なお数値や成果は同氏の発言によるもので、詳細は公開情報での確認が必要である。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: AI and the Future of Work: Artificial Intelligence in the Workplace, Business, Ethics, HR, and IT for AI Enthusiasts, Leaders and Academics「SE 31: Kartik Sakthivel, CIO at John Hancock | Live from Ai4 2026」