守りの対象が変わった

データガバナンスは長らく、「正しいデータを、正しい人が、正しく使えるようにする」ための管理を指してきました。生成AIの普及は、この枠組みに新しい観点を加えることを迫っています。

社員が手軽にAIへデータを入力できるようになった今、従来の管理だけでは守りきれない領域が生まれているからです。

新たに必要になる3つの観点

  • 入力の管理　どの情報をAIに入力してよいか。機密情報や個人情報が、外部のAIサービスに渡らないようにルールと仕組みで守る。
  • 出力の責任　AIが生成した内容を誰が確認し、誤りがあれば誰が責任を負うのか。生成物の品質管理を業務に組み込む。
  • 来歴の説明　AIの回答が「どのデータに基づくのか」を追跡できるようにする。判断の根拠を説明できることが、信頼の前提になる。

土台は変わらない

新しい観点が必要とはいえ、土台にあるのは従来と同じ「データの定義を明確にし、品質を保ち、責任の所在をはっきりさせる」ことです。生成AIは、この土台が整っている組織ほど安全に活用でき、整っていない組織ほどリスクが顕在化します。AIは、データガバナンスの実力を映す鏡とも言えます。