企業向けの実用的なAIガバナンスフレームワーク

組織がAIを大規模に導入するにつれて、正式なガバナンスの必要性が高まっています。企業は、AI開発をビジネス目標と整合させ、法的義務を遵守し、倫理的リスクを考慮する必要があります。

Databricksは、企業全体でのAI導入を統制するための構造化された実践的なアプローチとして、Databricks AI Governance Frameworkを導入しました。このフレームワークは、AIガバナンスプログラムの開発、導入、継続的な改善をサポートするように設計されています。

AI ガバナンス入門

「AIガバナンス」という用語は、AIシステムが企業全体で責任を持って開発およびデプロイされるために必要な、構造、プロセス、および監視の種類を指します。組織が生成AIの利用を拡大するにつれて、ガバナンスは、AIへの取り組みをビジネス目標に合わせる、倫理的および規制上の義務を管理する、本番運用でモデルが一貫して予測どおりに動作することを確認するなどの問題にとって、基本的な原則となります。

さらに、AIガバナンスはAIのROIに大きな影響を与えます。明確な所有権、ポリシー、リスク管理がなければ、AIプログラムはしばしば停滞し、回避可能なセキュリティインシデントに遭遇したり、ステークホルダーの信頼をまったく得られなかったりする可能性があります。業界の調査では、ガバナンスの課題がAIの拡張における主な障壁であることが示されています。また、半数以上のリーダーが、AIプロジェクトの失敗の根本原因として、不明確な所有権、不十分なリスク管理、コンプライアンスの欠如を挙げています。さらに、モデルのバイアス、データ漏洩、モデルの不正な動作といった問題が増加しており、より強力なガバナンスの実践が求められています。これらの数字は、ガバナンスが単なる後付けではなく、AIの価値にとって極めて重要な前提条件であることを浮き彫りにしています。

また、ガバナンスとセキュリティを区別することも重要です。セキュリティがデータ、モデル、インフラストラクチャを脅威から保護することに重点を置くのに対し、ガバナンスは AI の開発と利用に関する意思決定がどのように行われるかを定義します。

これには、説明責任の確立、ポリシーの設定、リスクの評価、倫理的で透明性のある運用の確保といった課題が含まれます。ガバナンスとセキュリティは一体となり、安全でスケーラブルなAIの基盤を形成します。Databricks AIガバナンスフレームワークを利用することで、企業は製品やワークフロー全体でAIを拡張する前に、これらの機能を構築するための体系的なアプローチを確立できます。

AIガバナンスが待ったなしの理由

Economist Impactが2024年に実施した、テクノロジー分野の経営幹部とエンジニア1,100人を対象とした世界的な調査によると、回答者の40%が、自社のAIガバナンスプログラムはAI資産とユースケースの安全性とコンプライアンスを確保する上で不十分であると考えていました。さらに、エンタープライズアーキテクトの53%にとって、データプライバシーとセキュリティ侵害が最大の懸念事項であり、エンジニアにとっては、セキュリティとガバナンスがデータエンジニアリングの最も困難な側面となっています。

さらに、Gartnerによると、AIの信頼、リスク、セキュリティ管理は2024年の戦略トレンド第1位であり、ビジネスとテクノロジーの意思決定に影響を与えます。そして2026年までには、AIの透明性、信頼、セキュリティを運用化する組織のAIモデルは、導入、ビジネス目標、ユーザー受容の点で50%向上すると予測されています。

エンタープライズレベルのAIガバナンスプログラムの欠如が、AI投資からの価値実現とAI導入全体の大きな阻害要因となりつつあることは明らかです。

そこで私たちは、企業が効果的な AI ガバナンス プログラムを構築するために活用できる、包括的なガイダンス フレームワークを開発しました。

AIガバナンスへの構造化アプローチ

AIガバナンスを実装するためのベストプラクティスには、組織全体で人材、プロセス、テクノロジーを連携させる、体系的で再現可能な方法論が求められます。Databricks AIガバナンスフレームワークは、明確なビジネス目標の確立、オーナーシップの定義、既存の企業構造とシームレスに統合されるガバナンスモデルの作成から始まる、包括的なアプローチを構築します。ガバナンスプログラムは、既存の組織戦略、リスク管理、データマネジメントプロセスの延長として扱われることで成功します。

このアプローチの重要な側面は、ガバナンスの責任を単一のグループに集中させるのではなく、チーム横断で組み込むことです。ビジネスリーダーは、AIの目標を明確にし、許容可能なリスクレベルを定義し、企業の優先事項との整合性を確保することで、戦略的な方向性を設定します。 

データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習エンジニアリングなどのチームは、データ品質、モデルのドキュメント化、リネージ、再現性、アクセス制御の標準を実装することで、これらの指示を運用可能にします。法務、コンプライアンス、セキュリティの各チームは、ライフサイクル全体を通じて、規制への備え、ポリシーの遵守、データおよびモデル資産のデータ保護を確保するため、追加的かつ並行的な役割を果たします。

ガバナンスを運用システムと統合することで、一貫性と拡張性の両方が得られます。例えば、Unity Catalogのような統合データガバナンスソリューションは、アクセスポリシーの標準化、リネージの徹底、リスク評価と監査のためのメタデータの一元化を可能にします。一方で、強力なデータエンジニアリングの実践により、AIプログラムが、信頼性が高く、適切に管理されたデータ基盤の上に構築され、再現可能なパイプラインと、長期的に監視できる透明な変換を備えていることが保証されます。

効果的なAIガバナンスは、一度きりの取り組みではありません。モデルのパフォーマンスを追跡し、データドリフトを評価し、バイアスを検出し、ポリシーのコンプライアンスを確認して、新たなリスクを特定するには、継続的なモニタリングと評価のプロセスが必要です。この継続的なフィードバックループにより、状況が変化しても、モデルがビジネス上の期待や規制要件と整合性を保ち続けることが保証されます。部門横断的なチームによる定期的なレビューも、組織がポリシーを積極的に調整し、モデルを再トレーニングし、ガバナンスプロセスを洗練させるのに役立ちます。

構造化され、協調的で、ライフサイクル指向のアプローチをとることで、組織は、確実に拡張し、リスクを低減し、企業全体で AI の安全な導入を加速するガバナンス プログラムを構築できます。

AIガバナンスのための5つの基礎となる柱

このフレームワークでは、すべての企業が AI の取り組みを効果的に統制するために理解し（また必要に応じて実装する）ことが不可欠な、43 の主要な考慮事項を紹介します。

AI ガバナンスの主な考慮事項は、一般的な企業の組織構造とペルソナを反映するように設計、順序付けられた 5 つの基本原則に沿って論理的にグループ化されています。

1. AI 組織
2. 法規制のコンプライアンス
3. 倫理、透明性、解釈可能性
4. データ、AI Ops、インフラストラクチャ
5. AI セキュリティ

AI ガバナンスのためのフレームワーク

AI 組織

AI組織は、AIガバナンスを組織のより広範なガバナンス戦略の中に組み込みます。それは、明確に定義されたビジネス目標や、組織の人材、プロセス、テクノロジー、データを監督する適切なガバナンスプラクティスの統合といったベストプラクティスを通じて、効果的なAIプログラムの基盤を強調するものです。それは、組織がリスクを低減しつつ戦略的目標を達成するために必要な監督体制を、どのように確立できるかを説明します。

効果的な AI ガバナンス組織のための主な考慮事項

• ビジネスとの整合性
• ガバナンスモデル
• 監督
• 指針となる価値観
• 戦略
• 役割と責任
• ポリシー
• スタンダード
• プロセス & 手順
• リスク管理
• 主要業績評価指標
• レポート作成

AI ガバナンス フレームワークをダウンロードして、利用開始のステップをご確認ください。

AIイニシアチブの法的および規制上のコンプライアンス

「法的および規制コンプライアンス」の柱は、組織がAIへの取り組みを適用法規に準拠させるのに役立ちます。これは、法的リスクの管理、セクター固有の要件の解釈、および変化する規制状況に対応したコンプライアンス戦略の適応の指針となります。その結果、AIプログラムは、堅牢な法的および規制の枠組みの中で開発およびデプロイされることになります。

AIイニシアチブを法規制に整合させるためのステップ

1. 法的および規制上の考慮事項を評価する
2. 法的責任とリスク管理を優先する
3. 包括的な法的レビューを計画する
4. 法的保護とセーフガードを導入する
5. 継続的なコンプライアンスを監視し、定期的な監査を実施する
6. AI倫理と規制における新たなトレンドをレビューする

AIプログラムの倫理、透明性、解釈可能性

信頼性が高く責任あるAIシステムを構築する組織では、公平性、説明責任、人間の監督といった倫理原則を遵守すると同時に、説明可能性とステークホルダーの関与を促進することが重要です。AIガバナンスフレームワークにおけるこの柱は、組織内のチームに説明責任と構造を確立する方法を提供し、AIの意思決定が解釈可能で、進化する倫理基準に沿ったものとなり、長期的な信頼と社会的な受容を育むことを支援します。

AIプログラムを設計し、AIガバナンス ツールを導入する際には、以下の点にどのように対処するかを検討してください。

• 説明責任
• 公平性と差別禁止
• 人間中心主義とウェルビーイング
• 包括性
• 文化的規範と配慮
• 上記のすべてにおける課題とトレードオフ
• AI の開発と設計における透明性
• AI運用における透明性
• AIサービングにおける透明性

AIガバナンスのためのデータ、AI Ops、インフラストラクチャ

データ、AIオペレーション（AIOps）、およびインフラストラクチャの柱は、組織がAIを完全にデプロイし、維持するのをサポートする基盤を定義します。スケーラブルで信頼性の高いAIインフラストラクチャの構築、機械学習ライフサイクルの管理、データ品質、セキュリティ、コンプライアンスの確保のためのガイドラインが必要になります。この柱はまた、AIシステムが信頼性が高く、効率的で、ビジネス目標と整合性が取れるように、モデルのトレーニング、評価、デプロイ、モニタリングを含むAIオペレーションのベストプラクティスを強調しています。

第5の柱:AIセキュリティ

AIセキュリティの柱では、AIライフサイクル全体にわたるセキュリティリスクを理解し、軽減するための包括的なフレームワークであるDatabricks AI Security Framework（DASF）を紹介します。データ保護、モデル管理、安全なモデルサービング、AI資産を保護するための堅牢なサイバーセキュリティ対策の実装など、重要な領域をカバーしています。

関連: 組織が AI ガバナンス フレームワークを活用し、AI プログラムのライフサイクル全体で明確なオーナーシップと連携を確立する方法についてのウォークスルー例をご覧ください。2025 Data + AI Summit で行われた こちらのプレゼンテーション をご覧ください。

AIガバナンスフレームワーク

AIガバナンスフレームワークのホワイトペーパーは、独自のAIガバナンスの構築を目指す組織向けに公開されています。

[email protected]までEメールでお問い合わせください。ご質問やフィードバックがございましたら、このフレームワーク（およびその他の今後公開されるアーティファクト）の将来の更新に、レビュー担当者コミュニティに参加して貢献することにご興味がおありでしたら、ぜひご連絡ください。

効果的なAIガバナンスのための主要原則

AIガバナンスは、AIライフサイクルのあらゆる段階で機能する、一貫した一連の基本原則に基づいています。これらの原則は、AI システムが責任ある形で開発・導入されることを保証すると同時に、導入が拡大する中で、組織が規制要件を満たし、ステークホルダーの信頼を維持し、リスクを軽減するために必要な構造を提供します。透明性、説明責任、公平性、人間の監視といった原則は、あらゆる効果的な戦略の中核をなすものです。

透明性は、データソース、モデルの前提条件、トレーニング方法、評価プロセスの明確でアクセスしやすいドキュメントから始まります。透明性を実践するには、リネージ、バージョニング、モデルの動作を体系的に追跡することが必要です。これにより、チームは意思決定がどのように行われるかを追跡し、問題が発生したときにその要因を特定できます。メタデータ、監査証跡、アクセスポリシーを一元化するガバナンスツールは、運用上の詳細をチーム間で可視化し検証可能にすることで、この作業をサポートします。

AIガバナンスでは、AIシステムの所有者が結果、リスク管理、ガバナンス基準の遵守に対して明確な責任を負うように、説明責任対策を優先すべきです。効果的な説明責任フレームワークは、ビジネス、技術、法務、コンプライアンスの各グループにわたる役割を確立し、意思決定権を分配し、予期せぬモデルの動作や倫理的な懸念が生じた場合のエスカレーションメカニズムを構築します。さらに、KPIとパフォーマンスのしきい値を作成することで、リーダーはAIシステムを長期的に評価するための測定可能なベンチマークを得ることができます。

公平性の原則では、データ収集、モデルトレーニング、本番運用のモニタリングの全体にわたって、バイアスを積極的に特定し、軽減することが求められます。ディスパレートインパクト分析、バイアス検出メトリクス、代表的なサンプリング戦略などの手法は、モデルの出力がユーザーグループ間でどのように異なるかをチームが理解するのに役立ちます。継続的な公平性評価により、組織は実世界での使用状況が進化するにつれて発生するドリフトや不公平性を特定できます。

最後に、人による監視は、AI システムを組織の価値観や規制要件に整合させるのに役立ちます。このステップでは、人的レビューが必要な箇所を定義し、明確なフォールバック手順を設計し、モデルの出力が曖昧、高リスク、または機密である場合に、対象分野の専門家が介入できるようにします。AI のライフサイクル全体を通じてセーフガードが有効であり続けるように、監視メカニズムは開発ワークフローと本番運用の両方に統合する必要があります。

責任あるAIプラクティスの実装

責任ある AI プラクティスは、AI システムが人々、ビジネス、社会に対し、安全で公平、かつ組織の価値観に沿った方法で貢献することを確実にするためのガードレールです。これらのプラクティスを実装するには、AI ライフサイクル全体にわたる包括的なアプローチが必要です。データソーシングやモデル開発から、デプロイ、モニタリング、そして最終的な廃止に至るまで、各ステージは安全策を組み込む機会となります。要するに、責任ある AI プラクティスの目標は、害を減らし、信頼を強化し、時間の経過とともにシステム パフォーマンスを向上させることです。

責任あるAIの重要な構成要素は、システムの動作を人間の価値観や組織の原則と整合させることです。これは、モデルの意図された用途（機密性の高いシナリオや影響の大きいシナリオを含む）を定義し、プライバシー、公平性、セキュリティ、説明可能性に関する要件を確立することから始まります。チームが単に事後対応するのではなく、倫理的な考慮事項に明確に取り組むように、この基準を設計プロセスの早い段階で組み込むことが重要です。モデルの解釈可能性ツール、代表的なトレーニングデータセット、ヒューマンインザループのレビュープロセスなどの特定の技術は、AIシステムがユーザーの期待や社会規範に沿って一貫して動作するのに役立ちます。

さらに、リスクの特定と軽減は、開発ワークフローに直接統合する必要があります。組織は、バイアス、モデルのドリフト、ハルシネーション、データ漏えい、安全でない出力などのリスクを評価し、それぞれに関連する軽減戦略を策定する必要があります。これらの戦略には、差分プライバシー、プロンプトと出力のフィルタリング、敵対的テスト、ドメイン固有のリスクに合わせたレッドチーム演習なども含まれます。このテストの進行に伴い、チームは透明性を確保し、規制や内部監査の要件をサポートするために、リスク評価と統制を文書化する必要があります。

責任あるAIプラクティスの実装は、継続的なジョブです。適切に管理されているモデルであっても、データ分布の変化や新たな要件の出現によって、性能が低下する可能性があります。チームは、本番運用でパフォーマンスメトリクス、公平性指標、ポリシーのコンプライアンスを追跡できるように、自動化されたモニタリング パイプラインを確立する必要があります。問題が発生した際には、再トレーニング手順、構造化されたインシデントレビュー、ドキュメントの更新を通じて、AIシステムが責任を持って進化することを保証します。

どのようなチームにとっても、イノベーションと慎重さのバランスを取ることが重要です。チームは、意図しない危害を防ぐガードレールを維持しつつ、サンドボックス環境や管理されたパイロット導入といった実験を可能にする仕組みを構築すべきです。このバランスにより、組織はガバナンスへの期待や倫理基準を遵守しながら、新しい生成AIの機能を探索できるようになります。

DAGF実装のはじめに

Databricks AI Governance Framework（DAGF）の実装は、組織を初期計画からエンタープライズ規模の運用まで導く、明確で実践的なロードマップから始まります。最初のステップは、基本的なガバナンス構造を確立することです。これには、役割と責任の定義、AIユースケースの文書化、データ品質、モデル開発プラクティス、コンプライアンス要件にわたる組織の準備状況の評価が含まれます。この初期の整合により、ガバナンスの取り組みがビジネスの優先事項とリスク許容度を直接サポートすることが保証されます。

成熟度モデルは、組織が自社の現状を評価し、ガバナンスの道のりにおける次のステップを特定するのに役立ちます。たとえば、初期段階のプログラムでは、AI資産の文書化、アクセス制御の一元化、およびデータ利用、モデル開発、レビューに関する基本ポリシーの確立に重点が置かれます。これが成熟するにつれて、組織は、標準化されたワークフロー、自動化されたリネージとモニタリング、そしてAIのリスクとコンプライアンスを監督する部門横断的な委員会などを導入し始めることができます。最後に、完全に成熟したプログラムでは、ライフサイクル全体でガバナンスを運用可能にします。これには、再現可能なパイプライン、継続的なモデル評価、再トレーニング、監査、インシデント対応のための明確に定義されたプロセスが含まれます。

ガバナンスフレームワークがどれほど慎重に実装されても、組織が直面する一般的な落とし穴がいくつかあります。例えば、ガバナンスが後付けで考えられたり、明確な説明責任のない単一のチームに割り当てられたりすると、多くの組織が苦労します。また、高品質なデータの役割を過小評価し、スキーマの強制、リネージ追跡、アクセス制御などの基本的なプラクティスを実装できない組織もあります。これらのギャップは表面的には些細なことに見えるかもしれませんが、透明性、再現性、監査可能性において下流工程での課題を生む可能性があります。ビジネス、技術、コンプライアンスの各チーム間で所有権を共有し、ガバナンスを強力な データエンジニアリングプラクティスに根付かせることで、組織全体でこの問題を防ぐことができます。 

成功を評価するために、組織は進捗状況を追跡し、ガバナンスへの投資の影響を測定する必要があります。メトリクスには、モデルのインシデントとバイアスの検出の減少、モデルの再現性の向上、ドキュメントの完全性の向上、レビューサイクルの短縮、新しいAIユースケースの承認の迅速化、標準化されたパイプラインとツールの採用率の向上などが含まれます。やがてこれらの指標は、ガバナンスが信頼性、コンプライアンス、および運用効率にとって不可欠な機能であることを示します。

ガバナンスの実装は、組織がリソースや目標と慎重に足並みを揃えるのに役立つ、段階的なアプローチであるべきです。多くの組織は、影響の大きいユースケースから始め、より広範なプログラムに拡大する前に、最も機密性の高い、またはビジネスに不可欠なモデルにガバナンス管理を適用します。しかし、反復的かつ段階的に拡張することで、組織は、組織全体で安全、透明、かつ信頼できる AI の導入をサポートする、永続的なガバナンスの基盤を構築できます。

Databricks がこの取り組みを主導する理由

データとAI分野の業界リーダーとして、さまざまな地域や市場セグメントに15,000社を超える顧客を持つDatabricksは、責任ある開発とオープンソースイノベーションの原則へのコミットメントを果たし続けてきました。当社は、以下の取り組みを通じて、これらのコミットメントを堅持しています。

• 産業界と政府の両方と連携し、イノベーションを促進し、安全で信頼できるAIの利用を提唱する取り組み
• インタラクティブなワークショップを通じて、リスクを意識した方法でAIへの取り組みを成功に導く方法について、組織を教育します
• クラウド、データ形式、データプラットフォームを横断するデータとAIガバナンスのための業界唯一の統合ソリューションである MLFlow や Unity Catalog といった、主要なガバナンスイノベーションのオープンソース化。

これらのプログラムは、今日の企業や規制当局がAIガバナンスにおいて直面する実際的な問題について、私たちに独自の可視性を提供してくれました。すべての企業がデータとAIのジャーニーを成功させ、加速できるよう支援するという私たちのコミットメントをさらに推進するために、この可視性を活用して、 包括的で、構造化され、実用的な AIガバナンスフレームワーク を構築し、無料で利用できるようにすることにしました。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事