はじめに
AIは私たちの生活にどんどん浸透してきていますが、間違った答えを出したり、不公平な判断をしたりするリスクもあります。そこでIBMが提供する watsonx.governance は、AIが安全で正しく使われるように管理する仕組みです。
しかし、watsonx.governanceの役割を理解するのは少し難しいかもしれません。そこで、学校の仕組みになぞらえて、AIを管理する3つの重要なポイントをわかりやすく説明していきます！
① モデルのインベントリ管理（AIをリストにして管理する）
たとえば…「クラスの生徒名簿」
学校では、先生がクラスにいる生徒の名前や出席番号を名簿にまとめて管理していますよね？ これがあることで、「このクラスにはどんな生徒がいるのか」「どんな成績を取っているのか」などを把握できます。
AIも同じで、どんなAIモデルを使っているのか、どういうデータで作られたのかをリストにして整理するのが「モデルのインベントリ管理」です。もし問題が起きたとき、「どのAIが原因か？」をすぐに特定できるようにします。
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watsonx.governanceの役割
- どんなAIがどこで使われているか、生徒名簿のようにリストにする
- AIが作られたときのルールやデータを記録する
- 問題が起きたらすぐに調べられるようにする
② リスクガバナンス（AIがルールを守るようにする）
たとえば…「校則（ルール）」
学校には「校則」がありますよね？ 「授業中は静かにする」「遅刻をしない」などのルールが決められていて、みんなが正しく学校生活を送れるようになっています。
AIも同じで、「やってはいけないこと」や「守るべきルール」を決めておくのが「リスクガバナンス」です。AIが不適切な答えを出したり、不公平な判断をしないように、あらかじめルールを設定し、それを守らせることが重要になります。
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watsonx.governanceの役割
- AIが「やってはいけないこと」をルール化する（校則を決める）
- AIがルールを守っているかチェックする（生徒が校則を守っているか確認する）
- 問題があったらすぐに対応する（違反したら指導する）
③ 評価・モニタリング（AIがちゃんと働いているかチェックする）
たとえば…「定期テストや通知表」
学校では、先生が定期的にテストをしたり、通知表をつけたりして、生徒の成長を確認しますよね？ 「この子は国語が得意だな」「この部分はもう少し勉強したほうがいいな」などを見て、必要があれば指導します。
AIも同じで、「このAIはちゃんと正しく答えられているかな？」と、ずっと見守って評価することが必要です。watsonx.governanceは、AIの動きをモニタリング（観察）して、問題がないかをチェックする役割を持っています。
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watsonx.governanceの役割
- AIが正しく答えているかをチェックする（生徒のテストの成績を確認する）
- まちがった答えを出していないか記録する（間違いが多い科目をチェックする）
- もし問題があれば、人が見て直せるようにする（成績が下がったら先生がサポートする）
まとめ
watsonx.governance は、AIを安全に使うための「学校の仕組み」と同じような役割を果たします。
- モデルのインベントリ管理 → 「クラスの生徒名簿」（どんなAIがあるかをリストにする）
- リスクガバナンス → 「校則」（AIがルールを守るようにする）
- 評価・モニタリング → 「定期テスト・通知表」（AIの働きを定期的にチェックする）
この3つの仕組みのおかげで、AIがまちがったことをしないように、安全に、正しく使えるようになるんですね！
おわりに
watsonx.governanceは、AIが安全に使われるようにするための重要な仕組みです。しかし、技術的な内容が多く、分かりにくいこともあります。今回のように学校の仕組みに置き換えると、watsonx.governanceの役割がイメージしやすくなったのではないでしょうか？
AIの活用が進む中で、AIを安全に使うための技術もどんどん重要になっています。watsonx.governanceを活用して、より安全で信頼できるAIを目指していきましょう！