こんんちは
Zygmです。

tis.jp/documents/direct/special/report-generative-ai_2/report-generative-ai_2.pdf
TIS様の調査報告書こちらを結論まで大変面白く読ませていただきました。

経営の後ろ盾のあるCoE組織の構築が実現できる企業が生成AIの推進に成功している。

この結論だけを知っておくだけでも大変参考になると思いますのでここに共有しておきます。
大企業向けに生成AIのシステム構築をされる方には大変参考になるでしょう。

ついでに少し面白い取り組みをしてみました。
下記のプロンプトでChatGPTに自ら解説していただきました。

tis.jp/documents/direct/special/report-generative-ai_2/report-generative-ai_2.pdf
経営の後ろ盾のあるCoE組織の構築が実現できる企業が 生成AIの推進に成功している。

このドキュメントの結論についてあなたの見解と解説をお願いします。 [セキュリティスペシャリスト]

以下、ChatGPTによる回答です。

非常に鋭いポイントですね —TIS のレポート（『生成AI活用は新たな局面へ』）における「経営の後ろ盾のある CoE（Center of Excellence）組織の構築」が成功要因だ、という結論について、セキュリティスペシャリストの視点を交えて私見と解説をお伝えします。

レポートの結論を整理（ポイント）

まず、TIS の調査レポートによれば、生成AI導入で成果を出している企業に共通する成功要因は主に三つ：

セキュリティ・ガバナンスの強化

ナレッジや知見の収集／教育

経営の後ろ盾のある CoE 組織の構築

特に（3）の「CoE 組織」は、生成AIの推進・普及を組織として継続的に担う中核（中心）を持つことの重要性を示しています。

私の見解・解説（セキュリティ視点込み）

なぜ「CoE 組織（経営の後ろ盾付き）」が成功要因になるか

一貫した戦略と方向性の担保

経営層が強く関与し、後ろ盾になることで、AI 活用が単なる実験（PoC）にとどまらず、中長期の投資として組織戦略に組み込まれる。
これにより、生成AIを「流行の技術」ではなく、ビジネス変革（業務プロセス、R&D、新サービス創出など）を支える持続可能な取り組みにできる。

ガバナンス構造とリスク管理

CoE があることで、AI 利用方針、利用ガイドライン、責任体制を明確化できる。
セキュリティ・ガバナンス強化と相補的：CoE 組織はセキュリティ専門家、法務、倫理、プライバシー担当を巻き込むハブになりうる。
生成AIは誤生成（hallucination）、バイアス、情報漏洩など潜在リスクがあるため、こうしたリスクを統制する仕組みが不可欠。

知見とナレッジの集約・拡散

CoE 組織が実践ナレッジ（ユースケース、プロンプト設計、モデル運用、データ管理など）を集め、社内全体に展開する。
教育やトレーニングを体系化し、従業員が安全かつ効果的に生成AIを活用できる文化をつくる。

運用と持続性

CoE は技術運用の標準化（モデル管理、インフラ共通化、コスト管理など）を担う。
継続的に評価・改善を回すことで、PoC → 本番運用 → 最適化というサイクルを確立しやすくなる。

セキュリティの専門家として特に注目すべきポイントとリスク

CoE を強化することは多くのメリットがありますが、セキュリティ視点からは以下のようなリスクや注意点もあります：

集中化によるリスク

CoE に AI モデル、データ、知見が集中すると、攻撃対象として非常に魅力的になる。特に知的財産や機密データを扱う生成AIアセットが侵害されれば大ダメージ。
権限管理を厳格にする必要がある。誰がモデルを使っていいのか、どのデータにアクセスできるか、出力物の管理はどうするか、のポリシーを明確化すべき。

データ漏洩・プライバシー

社内ドキュメントやナレッジを RAG (Retrieval-Augmented Generation) などで利用する場合、取り扱うデータの適切な匿名化／アクセス制御が必要。
出力確認プロセス（レビュー、フィルタリング）がないと、誤情報や機密情報を含む出力が生成され、それが外部に漏れるリスクも。

規制・コンプライアンス

著作権、データ権利、個人情報保護法など、生成AI特有の法的・倫理的リスクを管理する責任が CoE に集まる。法務・倫理チームとの連携が不可欠。
ガバナンス体制を整備する際、ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間によるチェック）をどこまで入れるか、責任所在をどう明文化するかが重要。

スケーラビリティ vs セキュリティトレードオフ

利用を広げる（スケールさせる）ほどガバナンスは難しくなる。CoE は「広く使われるが安全な仕組み」を作らなければならない。
モデル更新やデプロイの頻度を上げると、セキュリティテスト／レビューのコストも増える。これを見落とすと技術リスクが顕在化。

他社事例との整合性・参考

日立は実際に「Generative AI センター（CoE組織）」を設立しており、社内外でガバナンス、利用環境、ガイドライン整備を進めている。
IT Leaders

他のコンサルや調査でも、トップダウン（経営層主導）の意思決定の重要性が強調されており、PwCの調査でも「高効果企業」は戦略的に生成AIを取り込んでいるという指摘がある。
クラウド Watch

また、デロイトトーマツも AI 活用を持続させるには「経営層の意思決定 +データ価値向上 +ガバナンス」が鍵と分析している。
Deloitte

総合評価と提言（セキュリティ専門家として）

総合評価：

TIS の結論は非常に妥当であり、実践性が高い — 特に CoE 組織と経営の後ろ盾を組み合わせるアプローチは、生成AI をただの技術実験から、戦略的なビジネス資産に変えるための有効な道筋を示している。

提言（セキュリティ観点で強化すべきこと）：

CoE 内にセキュリティ専門レイヤーを設ける

モデルリスク（誤出力、情報漏洩、バイアス等）を常時モニタリングするチームを作る
権限管理、アクセス制御、ログ管理を徹底

ガイドラインと運用プロセスの整備

生成 AI の出力品質チェック（レビュー体制）を確立
モデル更新時にはセキュリティ／プライバシー監査を義務付ける
データ取り扱い（入力・学習・出力）に対するポリシーを明文化

トレーニングと教育

利用者（プロンプトを書く人、運用者など）向けに、リスク意識を含めた教育を行う
セキュリティ、倫理、プライバシーの観点を含めた AI リテラシーを浸透させる

継続的な評価と改善

CoE を単なる「開始拠点」ではなく、「持続可能な運営拠点」と位置付け、定期的な評価（KPI、リスク、コスト）を行う
セキュリティ脅威や技術リスク（新たな脆弱性）が出てきたときに迅速対応できる仕組みを持つ