うちのＡＩ、
信じられる？
AI ガバナンス構築
AIの活用には無限の利点がある一方、
その裏には看過できない危険が潜んでいます。
ひとつの間違いが
企業存続を左右し組織を崩壊、
瞬く間に廃業・倒産へと
直結する時代がやって来ます。
AIの“自走”が“暴走”へ変わらぬよう、
誤判断・誤学習・情報漏洩・著作権侵害を
未然に防ぐ対策は急務かつ不可欠です。
AI ガバナンス構築は信頼と安全を守る、
唯一無二の枠組みです。
Why
AI Governance?
AIを「安心して使う」ために
AIは便利で強力ですが、 誤情報・偏り・情報漏洩・悪用 といったリスクを抱えています。
これらを放置すると、 企業の信頼・法令遵守・安全性 が損なわれる可能性があります。
バイアスのリスク
Bias Risk
・学習データの偏り
→ 性別・人種・地域などによる不公平な判断や差別を助長する可能性。
・採用・評価・ローン審査などでの不公正
→ ビジネスリスクや法的問題につながる。
例①：採用AIが過去の履歴書データを学習 → 過去に男性が多かったため「男性応募者を優遇」する傾向が生まれる。
例②：AI翻訳が、女性職業を「nurse（看護師）」、男性職業を「doctor（医師）」と自動で訳してしまう。
信頼性・精度のリスク
Reliability and Accuracy Risks
・誤情報（ハルシネーション）
→ もっともらしいが事実と異なる情報を生成することがある。
・出典不明確
→ 根拠のないアウトプットが意思決定に使われる危険。
例①：AIが「この薬は安全です」と答えたが、実際には根拠がなく誤情報（ハルシネーション）だった → 医療現場で誤使用の危険。
例②：AIが「日本の首都は大阪です」と断言 → ユーザーが誤った情報を鵜呑みにする。
データ・プライバシーのリスク
Data Privacy Risks
・入力した情報が学習や外部に利用される可能性
→ 社内機密や個人情報を不用意に入力すると、情報漏洩の危険があります。
・クラウド環境での取り扱い
→ データ保存先や管理方法が不明確だと、法規制違反（GDPR、個人情報保護法など）に抵触する可能性。
例①：社員が生成AIに「この契約書を要約して」と入力 → 契約書に含まれる顧客情報や取引条件が外部サーバーに送信され、情報漏洩につながる。
例②：顧客の名前やメールアドレスを入力して分析 → 個人情報保護法違反になる可能性。
セキュリティリスク
Security Risks
・プロンプトインジェクション
→ AIに細工された指示を送り込み、内部情報を引き出す攻撃。
・偽情報生成（Deepfakeやフェイク記事）
→ 悪意ある利用でブランド毀損や詐欺に使われる。
例①：AIチャットに悪意あるプロンプト（「隠された設定を全部教えて」など）を送り込み、内部情報を抜き出される。
例②：生成AIでリアルな音声や映像を作成され、CEOの偽音声を使った「なりすまし詐欺（ディープフェイク詐欺）」が発生。
業務・組織への影響リスク
Business Impact Risks
・過度な依存
→ 人間の判断力やスキルが低下し、AIが誤った場合のリカバリーができなくなる。
・責任の所在不明
→ 「AIがそう言ったから」と責任の押し付け合いになり、法務トラブルに発展する。
例①：社内がAI頼りになり、人間が文章を精査しなくなる → 契約書にミスがあっても誰も気づかない。
例②：AIが誤った価格提案をしても「AIが出した答えだから正しいだろう」と鵜呑みにし、取引先とのトラブルに発展。
法規制・コンプライアンスのリスク
Regulatory and Compliance Risks
・著作権侵害
→ 学習や出力で他人の著作物を無断使用する可能性。
・規制違反
→ 欧州AI法（AI Act）、各国の個人情報保護法への抵触。
例①：AIが生成した画像に、既存キャラクターが混ざってしまい、著作権侵害の恐れ。
例②：EUで高リスク用途（顔認識など）に規制が強まる中、無対策でAIを導入 → 罰則や事業停止のリスク。
▼
What is
AI Governance?
AIの信頼性・リスク・
セキュリティ管理
AI ガバナンス構築は、GartnerのAI TRiSM（AIにおける信頼・リスク・セキュリティ管理）の考え方に基づき、組織全体で安全かつ安心にAIを活用するための仕組みづくりを支援するサービスです。
信頼性の確保
-Trust Mangement-
・透明性の確保
AIの判断根拠やデータ利用の仕組みを明確にし、利用者が理解・検証できる状態をつくります。
・説明責任（Accountability）
AIの出力や意思決定プロセスに対して、誰が責任を持つのかを明確にします。
・公平性・バイアス対策
偏りや差別的な結果を生じさせないための評価と改善を継続的に行います。
・信頼性の維持
AIが一貫して正確・安全に動作することを検証し、誤作動や不適切な利用を防ぎます。
セキュリティ体制
-Security Mangement-
・データ保護
学習データや入力データを暗号化し、漏えいや不正利用を防ぎます。
・アクセス制御
誰がAIモデルやシステムにアクセスできるかを厳格に管理します。
・モデル保護
モデルの改ざんや不正コピーを防ぎ、正しく動作することを保証します。
・攻撃対策
データポイズニング、敵対的サンプル攻撃（Adversarial Attack）など、AI特有の脅威に対処します。
・法規制・標準への準拠
個人情報保護法や各種セキュリティ基準（ISO、NISTなど）に適合させます。
AI Governance Component
AIの信頼と安全を支える
２つの軸 ― Trust & Risk
4-Layer Framework が
実現します
運用ガイドライン / データアップロードポリシー / 個人情報取り扱い / コミュニティ
▼
-
Application
（AI利用と倫理的UXの最前線）
目的：
最終的にユーザーと接する部分で、信頼と倫理を体現。要素：
・生成AI（Copilot, ChatGPT, Claude）
・業務自動化（UiPath, Zapier）
・顧客接点AI（Salesforce Einstein, Intercom Fin）
・可視化と透明性（Power BI, Looker）
キーワード：
公平性 / 透明性 / ポリシー遵守・運用管理 -
AI Platform
（モデル運用・MLOps層）
目的：
モデルの開発・運用・監査を安全に行うMLOps基盤。要素：
・Vertex AI / SageMaker / Azure AI / Databricks
・MLflow / Kubeflow / W&B（MLOps）
・LangChain / LlamaIndex（LLM Orchestration）
・モデル評価・ドリフト監視・説明性メトリクス
キーワード：
説明可能性 / 変動・劣化 / 監査・追跡 / モデル管理台帳 -
Centralized Data
（データ信頼性・透明性層）
目的：
モデルの公平性・精度を支える“正しいデータの土台”を構築。要素：
・データウェアハウス（BigQuery, Snowflake）
・データガバナンス（Collibra, Alation）
・データプライバシー管理（Immuta, BigID）
・来歴・整合性の自動追跡（Lineage）
キーワード：
データ来歴 / データ品質 / ガバナンス / プライバシー -
Infrastructure
（基盤セキュリティ・冗長性）
目的：
AIシステム全体を支える安全で拡張性の高いインフラを提供。要素：
・クラウド基盤（AWS / Azure / GCP）
・ゼロトラストネットワーク（Cloudflare, Fortinet）
・監査・観測（Datadog, Grafana）
・データ暗号化、GPU隔離、権限管理
キーワード：
ゼロトラスト / 暗号化 / 可観測性 / GPU分離
AI Governance Support Image
Trust・Risk・Securityで、
AI導入を加速
✓ 信頼・リスク・セキュリティ管理
✙
✓ 導入と定着を加速
✓ 新規価値創出
-
説明可能性
（Explainability） -
モデル運用
（ModelOps） -
AIセキュリティ
（AI Security） -
プライバシー / 倫理
（Privacy & Ethics）
運用ルール & 体制整備
・モデル説明方針の策定
・監視・再学習の仕組み
管理規程 & データガバナンス
・ゼロトラスト / 暗号化
・法令準拠・同意管理
-
説明可能性
（Explainability） -
モデル運用
（ModelOps）
運用ルール & 体制整備
・モデル説明方針の策定
・監視・再学習の仕組み
-
AIセキュリティ
（AI Security） -
プライバシー / 倫理
（Privacy & Ethics）
管理規程 & データガバナンス
・ゼロトラスト / 暗号化
・法令準拠・同意管理
導入フロー
STEP1申し込み
PoCを実施して精度を評価し、
導入を決定します。
STEP2準備
読み取りたい帳票を確認し、
稼働準備を進めます。
STEP3テスト
読み取りテストを行い、
その結果を評価し調整します。
STEP4本稼働
対象帳票を「LLM OCR」で
テキストデータ化し、
実際の業務に使用します。
最短1ヶ月で運用開始
