はじめに
人工知能（AI）の活用がビジネスにおいて不可欠となる一方、そのリスク管理、すなわちAIガバナンスの重要性も増しています。多くの企業にとって、ガバナンスは規制遵守やリスク回避といった「守り」の側面が強いかもしれません。しかし、ガバナンス体制を戦略的に構築することで、それを「攻め」の姿勢、すなわち新たな価値を創造する源泉へと転換させることが可能です。
本稿では、IBM社が2025年9月15日に報じた内容をもとに、AIガバナンスを単なる義務から事業機会へと変えるための4つの戦略的シフトについて、詳しく解説します。
参考記事
- タイトル： Four strategic shifts to supercharge value creation with your AI governance program
- 著者： Rachel Brown
- 発行元： IBM
- 発行日： 2025年9月15日
- URL： https://www.ibm.com/think/insights/create-value-ai-governance-program
要点
- AIガバナンスは、短期的な目標達成と長期的なビジョンの両立を前提に、変化に対応できる適応性とモジュール性をもって設計されるべきである。
- 社外からの信頼獲得は、まず部門横断で連携し、社内における信頼を醸成することから始まる。
- 優れたユーザー体験（UX）を重視し、自動化やAI活用によって、ガバナンスを開発の障害ではなく、むしろ加速器（アクセラレーター）へと変えるべきである。
- 規制対応などのコスト回避に留まらず、自社製品のテストベッドとするなど、事業ポートフォリオへの付加価値を積極的に見出すべきである。
詳細解説
前提知識：AIガバナンスとは
本題に入る前に、AIガバナンスについて簡単に説明します。AIガバナンスとは、AIが倫理的、法的、社会的に受け入れられる形で、かつ意図通りに機能することを保証するための原則、方針、プロセス、ツールなどの体系を指します。具体的には、AIモデルの公平性、透明性、説明責任、プライバシー保護、セキュリティ確保などが含まれます。適切なガバナンスがなければ、データ漏洩や予期せぬバイアスによる差別など、深刻な問題を引き起こす可能性があります。
1. 短期目標と長期ビジョンを両立させる
AIに関する世界の規制動向は、基本的な原則（公平性、透明性など）では収斂しつつありますが、その具体的な実装方法は国や地域によって大きく異なり、むしろ多様化しています。このような不確実な状況下でガバナンス体制を構築するには、将来の技術的・法的な変化に耐えうる柔軟性が不可欠です。
IBM社は、長期的な視点を持ちながらも、プログラムをモジュール形式で構築することの重要性を指摘しています。モジュール形式で構築することで、新たな規制や技術が登場した際に、システム全体を改修することなく、関連部分のみを迅速に修正・追加できます。これは、変化の速い現代において、俊敏性を保ちながら事業を進める「アジャイル」なアプローチそのものです。短期的な目標を達成しつつ、長期的なビジョンに向かうための、現実的な戦略と言えます。
2. 社内から社外へと信頼を構築する
AIガバナンスの最終的な目標の一つは、顧客や社会からの信頼を獲得することです。しかし、その信頼は、まず組織内部の信頼関係の上に成り立つ必要があります。
IBM社では、統合ガバナンスプログラム（IGP）を開発するにあたり、プライバシー、データ、法務規制など、関連する複数の部門が初期段階から共同で設計に関わりました。部門間のサイロ（縦割り）をなくし、共通の目標に向かって協力することで、プログラムは迅速に形になりました。
このように多様なステークホルダーを巻き込むことは、経営層からの理解と支持を得る上でも有効です。各部門が一体となってビジネスケースを提示することで、AIガバナンスが単なるコストではなく、全社的な戦略課題であることが明確になります。
3. ユーザー体験（UX）を徹底的に重視する
多くの開発者やデータサイエンティストにとって、「ガバナンス」という言葉は、煩雑な書類仕事や厳しい要件といった、ネガティブなイメージを伴いがちです。この「コンプライアンス疲れ」をいかに軽減し、ガバナンスを負担ではなく、むしろ業務を加速させる存在へと変えるかが重要です。
その鍵となるのが、イノベーションと自動化です。IBM社では、自社のガバナンスプログラムにAIを組み込み、コンプライアンス上の潜在的な問題を早期に検知してユーザーに自動で通知する仕組みを導入しています。これにより、ユーザーは問題の発見と対応にかかる手作業の負担から解放されます。
将来的には、AIが単に問題を指摘するだけでなく、リスクアドバイザーとして解決策を提案し、ユーザーの意思決定に基づいて自律的に対応する「エージェントAI」のような機能も視野に入れています。このように、開発者やデザイナーといった様々な立場のユーザーにとって、ガバナンスが業務の障害ではなく、円滑に進めるための支援ツールとなるような体験を設計することが求められます。
4. コスト回避から価値創出へ
AIガバナンスは、規制違反による罰金やブランドイメージの毀損といったリスクを回避する上で不可欠です。しかし、その役割はコストの抑制だけに留まりません。戦略的に活用すれば、事業ポートフォリオに直接的な価値を付加することが可能です。
IBM社は、自社を最初の顧客、すなわち「クライアント・ゼロ」と位置づけ、自社開発したガバナンス技術を社内で徹底的に活用しています。このアプローチには複数の利点があります。
- 製品の改良： 社内での実利用を通じて得られたフィードバックを製品開発チームに共有し、より実践的で優れた製品へと改良できる。
- コスト削減： 自社技術の活用による内部コストの削減。
- 市場機会への貢献： 自らが製品の有効性を証明することで、顧客への説得力が増し、市場での競争力を高める。
このように、ガバナンスプログラムを自社技術の「生きた実験室（リビングラボ）」として活用することで、守りの活動が攻めの価値創造へと直結するのです。
まとめ
本稿では、IBM社の知見を基に、AIガバナンスを価値創造の機会へと転換するための4つの戦略的シフトを解説しました。AIガバナンスは、企業の競争力を高めるための重要な戦略的要素です。自社のガバナンス体制を見直し、新たな価値創出の可能性を探ることが求められています。
