企業における生成AIの活用が広がる中、その急速な普及に伴い、リスク管理の重要性が高まっています。
本記事では、生成AIの急速な普及と企業の対応、責任あるAI戦略の構築に向けて、AIガバナンスと組織体制の確立について紹介していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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生成AIの急速な普及と企業の対応
PwCが米国のビジネスおよび技術分野の幹部1,001名を対象に実施した調査によると、回答者の73%が現在生成AIを利用しているか、今後利用する予定だと回答しており、企業の生成AI採用が進んでいることがわかります。一方で、AIのリスク評価については遅れが見られ、調査ではAIリスクの評価を開始している回答者は58%にとどまっています。この結果は、多くの企業がAIの導入を急ぐあまり、潜在的なリスクへの対応が後手に回っている可能性を示唆しています。
PwCの米国AIアシュアランスリーダー、ジェン・コサー氏は、状況が変化していると指摘します。以前は小規模なチームでの内部利用に限られていたAIプロジェクトが、現在では組織全体での大規模な採用へと発展しているといいます。
小規模の内部利用であれば、そこまでリスク評価を急ぐ必要はなかったかもしれませんが、組織全体での利用となると、いつの間にか組織のデータが外部に漏れていたといったリスクも想定されます。また、組織全体でのルール統一ができていないと、各々が間違った認識でAIを利用するリスクも想定されます。そのため、AIの導入を急ぐ前に、AI活用のルールを組織に敷く必要があると思われます。
責任あるAI戦略の構築に向けて
PwCの調査では、責任あるAI戦略の構築に必要な11の重要能力が特定されています。項目は以下になります：
- アップスキリング
- AIリスク専門家の獲得
- 定期的なトレーニング
- データプライバシー
- データガバナンス
- サイバーセキュリティ
- モデルテスト
- モデル管理
- サードパーティリスク管理
- AIリスク管理のための専門ソフトウェア
- モニタリングと監査
調査結果によると、80%以上の企業がこれらの能力で何らかの進展があったと報告していますが、全11項目を実装したと主張する企業は11%にとどまっており、PwCは多くの回答者が進捗を過大評価している可能性があると指摘しています。
責任あるAIの実装には様々な課題があります。例えば、データガバナンスの分野では、AIモデルの内部データへのアクセスを適切に管理し、必要なガードレールを設ける必要があります。また、従来のサイバーセキュリティ対策では、モデル汚染などのAI特有の攻撃に対して十分な保護ができない可能性があることも懸念されています。
AIを導入するということは、便利である反面、新たなリスクをもたらす可能性もあるため、セキュリティー対策は導入するAIに合わせて実装する必要があります。また、上記の１１項目をいきなり満たすことは難しいかもしれませんが、徐々に能力をみたいしていくことが必要になってきます。皆さんの会社でも上記の項目をいくつ満たしているかチェックしてみてください！
AIガバナンスと組織体制の確立
責任あるAIの実現には、明確な所有権と説明責任の所在が不可欠です。コサー氏は、AI安全性を単なる技術的な問題ではなく、ビジネス全体に関わる課題として捉えることの重要性を強調しています。具体的には、最高AI責任者（Chief AI Officer）や責任あるAIリーダーを任命し、その人物が組織内の様々なステークホルダーと協力してビジネスプロセスを理解し、AIの適切な利用を推進することを推奨しています。
また、将来的なAI規制への対応も重要な課題となっています。多くの国や地域でAIに関する法規制の整備が進められており、企業はこれらの動向を注視し、先を見越した対応を行う必要があります。責任あるAIの実践を強化することは、将来の規制に備える上で有効な方策となる可能性があります。コサー氏は、AIが技術部門と運用リスク管理部門を結びつける触媒となる可能性を指摘しています。これは、AIの導入が単なる技術革新にとどまらず、組織全体の業務プロセスや意思決定の在り方に影響を与えることを示唆しているといえるでしょう。
つまり、組織にはAIに強い人間を一人置き、社内の部門や部署を飛び越えて、横断的にAI推進を行う必要があるのです。また、AI技術を導入して満足ではなく、正しく運用できるように組織全体で協力する必要があります。もはやAIはツールの１つでなく、組織を変えるブレインと考える方が良さそうですね！
まとめ
いかがだったでしょうか？
生成AIの企業導入が進む中、責任あるAI戦略の重要性が高まっています。企業はAIの可能性を活用しつつ、リスク管理とガバナンスの整備を同時に進めていく必要があります。今後、企業は技術、倫理、法規制の観点からバランスの取れたアプローチを採用し、AIの責任ある利用を実現することが求められます。このプロセスは継続的な学習と改善を必要とし、組織全体の協力が不可欠となるでしょう。
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