AIガバナンスとは
とりあえず、Google先生に聞いてみます！
AIの導入は現時代企業のトレンドなのですが、AIは、私たちの可能性を広げる『魔法』であると同時に、扱いを誤れば身を傷つける『両刃の剣』でもあります。
膨大な知識を瞬時に引き出す圧倒的な利便性。その裏には、誤情報の拡散や倫理的課題という鋭いリスクが隠れています。
大切なのは、剣の鋭さを恐れることではなく、正しく使いこなすための知恵と倫理を持つことです。AIに使われるのではなく、より良い未来を切り拓くために、私たちが主導権を握り続けていきましょう。
AIは本当に業務で使って大丈夫なのか？
皆さんの会社は今、AI戦略を前に進める上で、こんな悩みを抱えていませんか？
「AI Agentに取り組（く）まなければならない、でも、本当にこのAIを業務で使って大丈夫なのか？」
例えば、AIが使っているデータ資産がどこにあるか分からない。データ漏洩のコンプライアンスリスク。ハルシネーションの恐怖。世の中の変化にこのAIは対応できているのか？
AIガバナンスの実現は難しいと、思われているかもしれませんが、ご安心ください。
私たちInformaticaは、我々のお客様と共にこの複雑なAIガバナンスの答えを導（みちび）き出しました。これを実現するための、４つの鍵をご紹介します！
AIガバナンスを実現するための４つの鍵
資産、統制、提供、そして監視。
資産
AIプロジェクトの失敗の9割は、「どのデータを使えばいいか分からない」という課題です。
私たちがまずやるべきこと。それは、社内に散らばるすべてのデータ、そしてAIモデル自体も、まるで図書館のカタログのように一元管理することです。
AIモデル、ベクターデータベース、構造化データ、非構造化データ、これらすべてをスキャンし、来歴を含めて明確にします。これで生成AIに必要なデータが、瞬時に見つかります。
「不透明なデータ資産」を、過去の言葉にしましょう。
統制
機密情報や個人情報がAIのトレーニングに勝手に使われる。これこそがコンプライアンスリスクの根源です。
統制とは、「許可された人のみが、許可されたデータにアクセスできる」状態を作ること。
個人情報に関連するデータ資産のアクセスには、必ず承認ワークフローを組み込んで、不正なアクセスや用途を完全に遮断します。
これで、データ活用を止めずに、リスクだけを最小化できます。
提供
「質の悪いデータを食べさせたAIが、質の高いアウトプットを出せるでしょうか？」答えはNoです。
提供とは、AIプロジェクトに渡すデータを「Happy Data（ハッピーデータ）」にすることです。
データの一貫性、有効性、完全性など、客観的な品質指標で継続的にチェックします。
特に非構造化文書からは、個人情報（PII）や機密情報を自動でマスキング・除去する仕組みを組み込む必要があります。
AIのパフォーマンスを最大限に引き出し、ハルシネーションがなくなるように、信頼できるデータだけを供給します。
監視
データは常に変化しています。それなのに、AIパイプラインに流れるデータの変化や、モデルのパフォーマンス低下を捉えられなければ、信頼性は落ちるでしょう。
データ資産とAIモデルのパフォーマンスを継続的にリアルタイム監視し、変化や異常をダッシュボードで関係者全員が共通認識として把握するのは大事です。
不透明性をなくし、AIの信頼性を常に担保し続けることが、監視の役割です。
AIガバナンスためのAIエンジン
上記４つの要素を手作業で実現するのは不可能です。それを可能にするのが、InformaticaのDNAであるAIエンジン「CLAIRE」です。
CLAIREは、複雑なデータ管理タスクを自動化して、自然言語でデータを探して、必要なデータパイプラインさえも自動生成します。
つまり、技術的な専門知識がなくても、あらゆるユーザーがDataとAIガバナンスを迅速に進め、Happy Dataを生み出せるのです。
お客様事例
このHappy Dataの力で、実際にビジネスを変革されたお客様がいらっしゃいます。
武田薬品工業様は、革新的な治療法をより速く提供するため、AI活用が不可欠でした。
彼らはInformaticaと共にAIプロジェクトのためのHappy Dataを整備し、ガバナンスを徹底することで、より迅速な新薬開発を実現されました。
武田薬品様のように、私たちのソリューションは、あらゆる業界のトップ企業に選ばれています。
AIの未来と信頼性は、データの信頼性からしか生まれません。
今日から、AIガバナンスを「複雑な課題」ではなく、「信頼できるAIへのシンプルなロードマップ」に変えてみませんか？
御社もHappy Dataの旅を、ぜひ私たちInformaticaと一緒に始めましょう！！！