David Gucker氏、VultrのCOO。
AI導入のスピードは、多くの組織がリスクを管理する能力を上回っている。静的なシステム向けに構築された従来のフレームワークは、学習し、進化し、自律的に行動するインテリジェントな技術を統制するようには設計されていない。
AIが重要なビジネス機能全体に深く組み込まれるにつれ、これらのギャップは危険なものとなる。
しかし、多くの組織は十分な速さで対応できていない。MITスローン・マネジメント・レビューとBCGの調査によると、専門家の62%が、自社はAIに対応したリスクフレームワークを適切に更新していないと報告している。MITスローン・マネジメント・レビューの別の調査によると、開発段階でAIセキュリティに投資している企業は半数未満であり、AIツールの脆弱性を本番環境に投入する前に検証しているのはわずか37%にとどまる。
欠けているのは単なる認識ではなく、運用上のリーダーシップである。混沌に秩序をもたらし、責任あるAI導入を中核的な能力とし、制御や信頼を犠牲にすることなくパフォーマンスを向上させる機会がある。
では、どこから始めればよいのか？以下の5つの質問は、組織のAIリスク許容度とエクスポージャーを評価するのに役立つ。
1. 私たちはどれだけ真剣に考えているか？
これは修辞的な質問ではない。企業ごとに、データ、業界、目標に基づいて異なるリスクプロファイルが存在する。マーケティングコピーにAIを使用するスタートアップは、患者記録に基づいて独自のモデルをトレーニングするヘルスケアプラットフォームと同じリスクにさらされているわけではない。
すべてのAI戦略は、ビジネスを第一に考えた冷静なリスク評価から始めるべきだ。どのようなデータが処理されているのか？そのデータはどの程度機密性が高いのか？誤った取り扱いをした場合、何が危険にさらされるのか？
2. AIはスタックのどこに隠れているか？
ほとんどの組織はサードパーティのAIツールに依存しているが、これらのツールは報告されているAI障害の半分以上の原因となっている。リスクは多くの場合、隠れている。ベンダーは開示せずに静かにAI機能を組み込むことがある。CRM、給与計算、チケット発行などの日常的なシステムには、機密性の高いワークフローと相互作用するAIが含まれている可能性がある。
ビジネスリーダーは、サードパーティベンダーのリスク評価に対する最新のアプローチを推進できる。これには以下が含まれる：
• ベンダーがサービス提供においてAIを使用する場合に開示することを確実にするための契約の見直し。
• データ処理の透明性を要求し、GDPR、HIPAA、SOC2、ISO/IEC 27001などの基準への準拠を確保し、組織のデータが外部モデルのトレーニングに使用されるかどうかを開示すること。
• モデル設計、バイアス軽減、説明可能性、モニタリングに関するAI特有のデューデリジェンス質問を行うこと。
• リスク階層化フレームワークを更新し、AIのユースケースとその潜在的な影響を考慮すること。
• EU AI法などの新たな規制と整合性を保つこと。
3. 私たちは安全な基盤の上に構築しているか？
私の会社が委託したS&Pグローバルの最近の調査によると、インフラストラクチャはAI導入における大きな障壁となっている。主な障壁には、GPU容量（55%）、計算能力の制限（54%）、ストレージの問題（53%）、コンプライアンス（45%）が含まれる。
AIワークロードは、従来のクラウド環境では対応できない新たな要求をもたらす。セキュリティとパフォーマンスの要件が高まる中、より多くの企業が、機密計算、テナント分離、安全なオーケストレーションなどの機能を組み込んだAIファーストのインフラストラクチャに移行している。
リーダーシップチーム（CEO、COO、CTO、CIO、CISO）は緊密に連携し、以下の質問を通じてインフラストラクチャパートナーのリスク態勢を評価すべきである：
• 顧客データとワークロードの分離はどのように管理されているか？
• データ保持ポリシーはどうなっているか？
• プロバイダーはモデルのトレーニングと改良に顧客データを使用しているか？
• デフォルトでどの暗号化基準が適用されているか？
• プロバイダーは業界特有のコンプライアンス要件を満たすことができるか？
• インシデント対応戦略はどうなっているか？
• 機密計算とハードウェアベースの証明を提供しているか？
4. 私たちは顧客と同じように個人情報保護について考えているか？
プライバシーは信頼の基盤である。今日の顧客は、自分のデータがAIモデルを通過する際に、安全に、倫理的に、透明性をもって処理されることを前提としている。
プライバシーはバックエンドや法的な懸念事項だけではない。それは戦略的かつ運用上の必須事項である。
ベンダー、パートナー、社内チームは、データがどこに存在し、どのように使用され、どのように保護されているかを明確に説明できるべきだ。最低限、AIインフラストラクチャには、エンドツーエンドの暗号化、地域限定のデータストレージ、強力なIDとロールベースのアクセス制御、包括的な監査ログとトレーサビリティが含まれるべきである。
ガバナンスの不備やプライバシーの弱さの兆候に注意しよう。時代遅れのプライバシーポリシーや曖昧な回答は、組織がAIや顧客の期待のペースで進化していないことを示す強い指標である。表面的には洗練されているか技術的に聞こえるが、詳しく調べると回避性、具体性の欠如、または時代遅れの慣行を明らかにする回答に注意すべきだ。以下のような回答は警告信号となる：
• 「データはクラウドに保存されていますが、特定の地域は追跡していません」
• 「はい、トレーニングには匿名化されたデータを使用していますが、そのプロセスはサードパーティによって処理されています」
• 「システムは一部のアクティビティをログに記録していますが、完全な監査証跡は維持していません」
• 「アクセスはロールベースですが、実施は実装チームに依存します」
• 「標準的なプライバシー慣行に従い、必要に応じてポリシーを更新しています」
5. 結果を信頼できるか？
AIリスクはデータ侵害や漏洩だけに限定されない。バイアス、幻覚、不適切な推奨、一貫性のない意思決定など、意図しない結果も含まれる。これらはすべて、静かに信頼を損ない、運用上および評判上のリスクをもたらす可能性がある。
AIは非決定論的であるため、同じプロンプトでも異なる結果が生じる可能性がある。この変動性により、採用、カスタマーサービス、リスクスコアリングなどにおけるAI駆動の意思決定が、説明可能で、監査可能で、会社の価値観と一致していることを確保することが不可欠となる。
AIリスクの評価は技術的な監視を超えるものだ。それは運用、意思決定、ブランドの完全性を保護することに関わる。責任あるAIの使用を確保するために：
• 明確なモデルガバナンスと意思決定権を確立する。
• モデルパフォーマンスの所有権と説明責任を定義する。
• ユーザーからのフィードバックループを作成し、時間の経過とともにモデルのドリフト、誤用、劣化を検出する。
• 特にハイステークスな意思決定においては、必要に応じて人間による監視を義務付ける。
柔軟なフレームワークの構築
AIは、それを統制するために構築されたポリシーやガードレールよりも速く進化している。今日有効なものが、数か月後には時代遅れになる可能性がある。静的な、画一的なアプローチでは不十分だ。より賢明な道は、技術とともに適応できる高レベルの原則に基づくことである。
これらの質問は、リーダーシップチームがあらゆるAIイニシアチブを導き、リスクを軽減し、信頼を強化するために使用できる柔軟なフレームワークを提供する。
