［ビジネスマン向け］信頼されるAIのために企業が始めるべきこと：データとAIの統合ガバナンス

2025-08-25

はじめに

　本稿では、企業の競争力を左右する重要な要素となったデータとAI（人工知能）について、その価値を最大限に引き出し、リスクを管理するための「ガバナンス」の重要性を解説します。特に、データガバナンスとAIガバナンスは個別に取り組むべきものではなく、統合的に管理することが企業の成功に不可欠です。

参考記事

タイトル： Data and AI governance: A complementary duo for enterprise success
著者： Ray Beharry (Senior Product Marketing Manager – Data Intelligence, IBM)
発行元： IBM
発行日： 2025年8月21日
URL： https://www.ibm.com/think/insights/data-ai-governance-complementary-duo-enterprise-success

要点

データガバナンスは、組織全体のデータの品質、一貫性、セキュリティを確保するための戦略的アプローチである。
AIガバナンスは、AIシステムが倫理的、信頼的、かつ規制に準拠して動作することを保証するための枠組みである。
AIモデルの品質は、その基盤となるデータの品質に大きく依存するため、データガバナンスは信頼できるAIを構築するための土台となる。
データとAIのガバナンスは、リスク管理、規制遵守、AIの透明性・説明可能性の確保といった点で密接に連携しており、統合的なアプローチが不可欠である。
両ガバナンスを統合することで、より質の高い意思決定、ステークホルダーからの信頼構築、運用効率の向上といった多大なメリットを企業にもたらす。

詳細解説

データガバナンスの重要性

　まず、データガバナンスとは何かを理解することから始めましょう。データガバナンスとは、簡単に言えば「企業が保有するデータを適切に管理するためのルール作りと、その運用体制」のことです。具体的には、データの品質、一貫性、セキュリティ、可用性などを維持するための方針や手順、基準を定めます。

　例えば、顧客データ一つをとっても、「姓」と「名」をどの項目で管理するのか、電話番号はハイフンあり・なしのどちらで統一するのか、といった細かなルールがなければ、データはすぐに一貫性のない、いわゆる「汚れたデータ」になってしまいます。

　効果的なデータガバナンスを実践することで、誰がどのデータに責任を持つのかが明確になり、機密情報を保護するための適切な管理が実施されます。これにより、企業はデータという資産から最大限の価値を引き出すと同時に、データ漏洩や不正利用といったリスクを低減できるのです。質の高いデータは、正確なデータ分析やAI活用のための揺るぎない土台となります。

AIガバナンスの台頭

　次に、AIガバナンスです。AI技術がビジネスに広く浸透するにつれて、その管理体制の必要性も高まっています。AIガバナンスとは、「AIシステムが倫理的に、信頼できる形で、そして関連法規を遵守して動作することを保証するための仕組み」を指します。

　AIは自律的に判断を下すことがありますが、その判断プロセスが不透明であったり、学習データに起因する偏り（バイアス）が含まれていたり、あるいは事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成したりするリスクを孕んでいます。例えば、採用選考AIが過去のデータから特定の性別や出身地を不当に低く評価するようなバイアスを持ってしまうケースが考えられます。

　このようなリスクを管理し、AIによる意思決定の透明性（なぜその結論に至ったのか）と説明可能性（判断の根拠を説明できること）を確保することがAIガバナンスの目的です。これにより、企業はAIを安心して活用し、顧客や社会からの信頼を築くことができます。

データとAIのガバナンス：連携が不可欠な理由

　ここまでデータとAI、それぞれのガバナンスについて説明しましたが、本稿で最も重要なポイントは「この二つは密接に連携しており、統合して取り組むべきである」という点です。その理由は主に以下の4つです。

AIモデルの基盤はデータである
　AIモデルの性能は、学習に使われるデータの質に根本的に依存します。「ゴミを入力すれば、ゴミしか出てこない（Garbage In, Garbage Out）」という言葉があるように、不正確で偏ったデータをAIに学習させれば、そのAIが下す判断もまた不正確で偏ったものになります。堅牢なデータガバナンスによって高品質で信頼できるデータを確保することが、信頼できるAIを構築する第一歩です。
透明性と説明可能性の確保
　AIガバナンスが求めるAIの透明性や説明可能性は、入力データの品質と追跡可能性に大きく依存します。AIがある判断を下した際、その根拠を遡って調査するには、そのAIが「いつ」「どのようなデータ」を学習し、利用したのかを正確に把握する必要があります。これをデータリネージ（データの系譜）と呼びますが、データリネージを管理することはデータガバナンスの重要な役割の一つです。
リスク管理
　データガバナンスはデータ漏洩や不正利用のリスクを、AIガバナンスはAIの誤った判断やバイアスによるリスクをそれぞれ管理します。これらは表裏一体であり、例えば個人データが不適切にAIモデルの学習に利用されれば、データガバナンスとAIガバナンスの両方の問題となります。統合的なアプローチをとることで、リスク管理の抜け漏れを防ぐことができます。
法規制への対応
　近年、EUのGDPR（一般データ保護規則）やAI Act（AI規則案）のように、データプライバシーとAIの利用に関する規制が世界的に強化されています。これらの規制は、データの取り扱いとAIの運用の両方にまたがる要求事項を含んでいるため、企業は両方のガバナンスを連携させて包括的に対応する必要があります。

統合がもたらす力

　データとAIのガバナンスを統合し、連携させることで、企業は以下のようなメリットを享受できます。

意思決定の質の向上： 信頼できるデータと信頼できるAIモデルによって、企業はより的確で情報に基づいた意思決定を下すことができ、イノベーションを加速させることができます。
ステークホルダーからの信頼： 顧客、従業員、規制当局といった関係者に対し、データとAIを責任ある形で管理していることを示すことで、企業としての信頼を高めることができます。
運用効率の向上： 統合されたガバナンスの枠組みは、組織内の重複した作業を減らし、リソースの配分を最適化することで、業務全体の効率を向上させます。
規制遵守の簡素化： 複雑化するデータ保護やAI利用に関する法規制への対応プロセスを合理化し、コンプライアンスを確保しやすくなります。