企業はすでにAIをミッションクリティカルなシステムに活用しており、ガバナンスは不可欠な要素となっています。生成AIやAIエージェントの本格展開が進む中で、事実のように提示される誤情報、偏ったまたは不適切な出力、機密データの敵対的攻撃への露出など、顧客や基幹業務に直接影響する新たなリスクが生じています。
AIワークフローにガバナンスを組み込むには、あらゆる段階での安全策が必要です。
- 効果的なリスク軽減には、継続的かつ組み込み型のガバナンスが不可欠です
- 定期的な検証とレビューのプロセスにより、誤情報の検出や潜在的リスクの評価が可能になります
- 出力がどのように生成されたかを明示する説明可能性の仕組みに加え、公平性チェックによってシステム的なバイアスが軽減されます
- 匿名化や機密保持といった保護措置は、信頼性の維持に寄与します
これらの保護策により、AIシステムの構築、導入、活用において説明責任が果たされます。本記事の後半では、DatabricksとDataikuがこれらの原則をどのように実現し、企業のAIワークフローにガバナンスを直接組み込んでいるかを紹介します。
AIワークフローにおける脆弱性の根源
多くの脆弱性は、データに起因しています。データは現実世界の社会的、統計的な偏りを反映しているため、明確な目的がないままAI導入に踏み切ると、リスクが増幅されます。目的が明確でないプロジェクトは、実験的には興味深い結果を生むことがありますが、本番環境ではリスクを露呈させる要因となります。
技術的に正確なモデルであっても、文脈が欠けていれば失敗する可能性があります。たとえば、スポーツにおける負傷データや市場における財務健全性などの重要な変数を除外した予測システムでは、文脈が不足することで、正確なモデルでも誤った推奨を導いてしまいます。これを防ぐには、生データの取り込みから特徴量エンジニアリング、デプロイに至るまで、ワークフロー全体を対象としたガバナンスが必要です。業務担当者も関与を続けることで、出力結果が実用的で有用であることを保証する必要があります。どれほど優れたモデルでも、ワークフローが脆弱であれば失敗します。
企業における信頼できるAIの定義と運用実現
AIに対する信頼は、決定係数（R-squared）やログ損失（log loss）のような静的な指標ではありません。データの変化、モデルのドリフト（英語）、業務状況の変化とともに、信頼のあり方も変化していきます。継続的なモニタリング、新鮮なデータの確保、公平性の評価は、信頼を維持するために不可欠です。
生成AIやエージェント型AIの登場により、AIに対する認識はさらに変化しました。かつてユーザーはAIの出力に対して慎重でしたが、現在ではその結果が正しいという暗黙の前提が働くことが多くなっています。これにより、開発者には信頼性と信頼感を初期段階から組み込む責任がより一層求められるようになっています。エージェントが自律的に意思決定を行い、他のシステムと連携するようになった現在では、正確な出力だけでなく、それらのエージェントがどのように行動し、連携するかについての保護策も信頼の要件となります。
公平性と説明責任をガバナンスへと昇華させる
公平性と説明責任は、測定可能なガバナンス基準へと具体化されて初めて意味を持ちます。例えば、モデルが特定のセンシティブなグループに対して差別的な結果を出さないようにする、あるいは許容可能なリスクの閾値を設定するといった内容が含まれます。この段階から、プロセスは協働的なものになります。ガバナンスチームが優先事項を定義し、データサイエンティストがそれに準拠していることを文書化し、MLOpsチームが本番環境での出力をモニタリングします。これらの要素が連携することで、ガバナンスは単なる方針から実践へと進化します。
こうした実践をスケールさせるには、責任の所在を明確にすることが不可欠です。AIの取り組みが何百人、何千人規模の関係者に広がる中で、企業には明確なルール、展開時の透明性、構造化されたフィードバックループが求められます。これは、従来のMLOpsから、アクセス管理、意思決定の共有、監視の共通化といったガバナンス要素を含むLLMOpsやAIOpsのような新たなフレームワークへの移行の一環です。
DatabricksとDataikuの役割
強固なガバナンスには、データ層とモデル層の両方、そして生成AIやAIエージェントといった新たなユースケースへの対応力が必要です。Databricks（英語）は、統合型データインテリジェンスプラットフォームを通じてその基盤を提供しています。同社のレイクハウスアーキテクチャーは、データレイクのスケーラビリティーとデータウェアハウスの信頼性を兼ね備え、構造化データ、非構造化データ、ストリーミングデータを統合します。この統合により、コストと複雑性を抑えつつ、俊敏性を実現します。Databricksのグローバルエバンジェリズム責任者であるAri Kaplan氏は「理論上、すべての企業がAI企業になりたがっており、そのためには良質なデータの土台が必要です」と述べています。
現在オープンソース化されたUnity Catalogのような機能により、組織はガバナンスをきめ細かな制御、監査、コスト管理、データの流れの追跡（リネージュ）（英語）まで拡張できます。ガバナンスは、生データ、ノートブック、BIツール、プロンプト、セマンティックコンテキストにまで及び、AIの出力をビジネスの意図と整合させます。
ユニバーサルAIプラットフォームであるDataikuは、AIガバナンスを実運用化するためのコラボレーション環境を提供し、これを補完します。本プラットフォームはあらゆるデータソースやシステムと連携でき、技術者と非技術者の双方が信頼できるデータを安全かつ監査可能な枠組みの中で扱えるようにします。ガバナンスはプラットフォーム全体に組み込まれており、承認ワークフロー、説明可能性、バージョン管理、公平性指標によって、生成AIやエージェントを活用するモデルやアプリケーションの正確性と説明責任が確保されます。
「IDC ProductScape：生成AIガバナンスプラットフォーム 2025年版（英語）」では、Dataikuが選出され、次のように評価されています。「AIおよび生成AIを取り巻くガバナンス課題に対して、Dataiku AI プラットフォーム（Dataiku Govern）は、オンプレミスでもクラウドでも使用可能な包括的なシステムです。同プラットフォームは、規制遵守、セキュリティー、倫理的配慮を含むAIモデルのライフサイクル全体を管理するためのツールを企業に提供します。本プラットフォームの中核にはLLMメッシュがあり、Azure OpenAIやAWS Bedrockなどの各種モデルプロバイダーと接続し、既存システムとのシームレスな統合を実現します。」
DatabricksとDataikuは、インフラとコラボレーションのバランスをとったガバナンスエコシステムを構築しています。Databricksはデータ管理のセキュリティーとスケーラビリティーを担保し、Dataikuはチームやワークフロー全体にわたってガバナンスを徹底します。Dataiku Govern（英語）ノードのような機能により、意思決定の追跡、承認の強制、リスク管理を、納期を遅らせることなく実現できます。
Dataikuの責任あるAIリードであるTriveni Gandhi氏は「ガバナンスは進行を遅らせるという誤解がよくあります」と述べています。「しかし、実際には各段階での確認を通じて安全性を高め、むしろ本番導入までのスピードを加速できます。」このアプローチにより、最も複雑な企業環境でも、監視体制を維持しながら迅速に価値を提供できます。
スケーラブルな責任あるAIへの道筋
AIは革新的な可能性をもたらす一方で、バイアス、情報漏洩、誤情報（ハルシネーション）といったリスクがあるため、ガバナンスの重要性が高まっています。企業がAIの導入を拡大する中で、公平性、透明性、説明責任をライフサイクル全体にわたって実装する必要があります。
AIへの信頼は一度得れば終わりではなく、継続的に築いていく必要があります。Databricksの統合型レイクハウス基盤や、Dataikuのコラボレーティブかつガバナンス対応の開発環境といったプラットフォームが、それを可能にします。両者を組み合わせることで、ガバナンスをワークフローに直接組み込み、強力でありながら責任ある、スケーラブルなAIシステムの実現を支援します。
貴社の生成AIガバナンスは、十分なスピードで進化していますか
「IDC ProductScape：生成AIガバナンスプラットフォーム 2025年版（英語）」をご覧いただくことで、DataikuがAIライフサイクル全体にわたって、信頼性とスケーラビリティーの高いガバナンスをどのように提供しているかをご確認いただけます。
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原文：How Databricks & Dataiku Embed Governance Into AI Workflows