AI時代のデータ管理–データリスクを軽減し、AI変革を成功させるには

今回は「AI時代のデータ管理–データリスクを軽減し、AI変革を成功させるには」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 急速に進化する昨今のビジネス環境において、人工知能(AI)の普及は変革を先導し、世界中の産業構造そのものを再構築しています。一方で、デジタル革新への道のりには、さまざま課題が存在します。

 Informaticaが最高データ責任者(CDO)を対象に実施したグローバル調査では、生成AIや大規模言語モデル(LLM)を含む高度なAI技術の導入において、半数以上(52%)の日本企業がデータプライバシーと保護を最大の課題として挙げています。一方で、これらの組織のうち、データプライバシーを主な重要業績評価指標(KPI)としている企業はわずか19%にすぎません。

 この明らかな不一致は、AIの導入という組織目標と、データセキュリティおよび管理という重要なニーズとの間の不整合を浮き彫りにしており、戦略的な介入の必要性を示しています。

 データ漏えいの脅威が極めて大きく、企業に深刻な影響をもたらす可能性がある時代において、強固なデータセキュリティ対策の重要性が増しています。データの民主化は、オープンイノベーションとコラボレーションを促進する一方で、セキュリティとプライバシーをシステム設計に組み込むデータガバナンスのアプローチを必要とします。

 また、機密情報へのアクセスを厳格に管理するだけでなく、ユーザープロファイルやユースケースに基づいた状況に合ったデータ活用を実現する徹底した対策を講じる必要があります。技術の進歩により、洗練され、自動化されたデータの発見と分類のプロセスが可能になり、組織は機密情報を効率的に分類しながらデータ保護を強化することができるようになりました。

 高度なプライバシー拡張技術(PETs)は、データ活用とプライバシー保護のバランスを維持しながら、プライバシーリスクを軽減します。また、技術的メタデータ、データ分類、ビジネスプロセスの高度な相互作用に基づく自動化されたデータアクセス制御を採用することで、スケーラブルで責任あるデータガバナンスのフレームワークを構築することが可能です。

 AIは、これらのプロセスを自動化し、洗練させるために不可欠であり、効率と効果の新たな時代を切り開きます。しかし、AI技術の導入においては、責任あるデータ管理を実現する規制基準に準拠したデータ戦略が不可欠です。したがって、データプライバシー保護、データ品質管理、強固なセキュリティフレームワーク、倫理的なAI活用へのコミットメントを実現する包括的なアプローチが必要となります。

 企業のデータ管理は、AI変革の核心です。強固でスケーラブルなデータ管理インフラストラクチャーは、データの発見、分類、統合から、それらの変更履歴(データリネージ)、カタログ化、品質管理に至るまで、データ管理に必要なエンドツーエンドの幅広い機能を統合します。共通基盤を持つプラットフォームアプローチは、観測可能性(オブザーバビリティ)を向上し、データ課題の特定と改善を先回りして行います。また、データ交換やマーケットプレイスを通じてデータ製品の発見とアクセスを実行し、ますます高度化するニーズを持つデータ消費者に対し、単一のエントリーポイントを提供します。

 データ共有の潜在的なセキュリティリスクと、本質的な価値のバランスを取りながら戦略的で的確なアプローチを導入することが不可欠です。また、データの保存や利用を含むデータフローを深く理解することは、脆弱(ぜいじゃく)性を特定し、防御を強化する上で極めて重要です。

 生成AIの導入が拡大し続ける中、データの整合性と統一性はその成功を左右し、信頼性の低いアウトプット、倫理的な課題、セキュリティ侵害から保護します。AIを活用したデータアクセスと分類の効率的な仕組みは、信頼できるデータアクセスを実現し、イノベーションを促進すると同時に、コンプライアンスコストとデータの悪用リスクを軽減します。

 AI、データ管理、サイバーセキュリティの入り込んだ関係に対応するためには、将来を見据えた戦略的な設計図が必要です。そして、実質的なビジネス価値が見込めるだけでなく、企業のデータ管理機能に合ったユースケースを特定し、優先順位をつけることが重要です。

 また、データ、AI、サイバーセキュリティ、戦略的ビジネスプランニングにまたがる専門知識を持った分野横断的なチームを編成することも不可欠です。そして、AIプロジェクトの立ち上げ時からデータガバナンスと管理を優先することで、データ品質、セキュリティ、倫理的なAI開発において、継続的な優れた成果を確保できます。

 包括的で統合された戦略は、デジタル時代の複雑な課題への対応を可能にします。データの整合性とセキュリティの原則を守ることで、イノベーションと競合差別化を可能にするAIの無限の可能性を活用することができるでしょう。

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