Morningstar（モーニングスター）の製品・分析ディレクターであるAnusha Dwivedula（アヌーシャ・ドウィヴェドゥラ）氏は、AIを活用したデータ可観測性と信頼フレームワークを専門としている。
現在、主要なテクノロジーベンダーはこぞって自社製品にAIを組み込もうとしている。生産性向上ソフトウェアからサイバーセキュリティプラットフォームまで、メッセージは同じだ：「我々の製品にはAIが搭載されています」。
しかし、AI機能の供給は大幅に拡大したものの、その導入は遅れている。企業は、AIの出力にどの程度の信頼を置くべきかを定量化できないため、重要なタスクにAIを活用することに躊躇している。
この溝は重要だ。MITの調査によると、生成AI（GenAI）パイロットプログラムの95%が測定可能なROIを生み出せなかったという。これはおそらく、技術が機能しなかったからではなく、組織がその信頼性に自信を持てなかったからだろう。導入には機能以上のもの、つまりガバナンスと透明性の証明が必要なのだ。
核心的な問題：信頼なくして導入なし
組織は、データプラットフォーム、分析プラットフォーム、MLOpsなど、新しい技術能力やアーキテクチャパラダイムが登場すると、「自社開発か外部調達か」の分析を行うことが多い。通常、その能力がビジネスを強化するものの、真の差別化要因ではない場合は外部調達を選択する。そのような場合、ベンダーはコスト対効果の分析だけを心配すればよく、信頼性を気にする必要はなかった。
しかし、AIベンダーの場合、評価のプレイブックは全く異なる。技術の非決定論的な性質により、企業は新たなレベルの不確実性に直面している。
データレイク取り込みのためのベンダーツールを考えてみよう。評価は比較的単純だ：パイプラインのパフォーマンス、コネクタの範囲、複数のファイル形式のサポート、クラウドとオンプレミス環境の両方での統合を実証する。
これらの基準は決定論的だ。しかし、AI機能、特に生成AIは異なる判断基準で評価される。それらは新機能、より高速なモデル、より広範な統合を通じて進化する。企業が本当に知りたいのは：「コンプライアンス、財務、顧客成果に影響を与える可能性のある決定をこのツールに任せても大丈夫か？」ということだ。
定量的な証明がなければ、答えはしばしば「ノー」となる。デロイトによると、現在エージェントAIを活用している組織はわずか13.5%であり、回答者の21.3%が信頼性をトップの障壁として挙げている。説明責任のないベンダーAIに依存することは企業を隠れたリスクにさらすことになり、結果として導入が進まない。
なぜ信頼は定量化されなければならないのか
これがベンダーがマーケティングで単に信頼を約束したり、パフォーマンスベンチマークを通じて信頼を想定したりするだけでは不十分な理由だ。信頼は定量化され、証明される必要がある。測定可能な信頼シグナルがなければ、企業はパイロットから大規模な導入へと移行する自信を持てない。
他の業界ではすでにこの問題を解決している。クレジットスコアは財務的信頼性を定量化する。サイバーセキュリティ評価はベンダーの回復力をベンチマークする。エネルギースター評価は消費者に効率性と持続可能性への信頼を与える。AIにはそれに相当するものがない。
信頼スコアの構築が難しい理由
AIの信頼スコアを作成することは本質的に困難だ。その理由は：
• 信頼は多次元的である。正確性、公平性、説明可能性、セキュリティを包含する。
• 業界間で標準的な定義がない。
• モデルは動的であり、時間とともに劣化する。
• ベンダーはしばしばシステムをブラックボックスとして扱う。
• バイアス、透明性、倫理を測定することは技術的に複雑なプロセスである。
• ベンダーには弱点を露呈させるインセンティブがほとんどない。
とはいえ、上記の他の業界が証明しているように、AIの信頼スコアを構築することは不可能ではない。組織の10%未満しか適切なAIガバナンスを整備していないのは驚くことではない。しかし、成熟した監視体制を持つ企業は、導入率が28%高く、収益成長率が5%高いことが分かっている。
現在存在するもの：透明性と初期の信頼シグナル
いくつかの進展が見られる。Qlik、Credo AI、Tumeryk、Microsoft Azureなどのベンダーは、データ準備スコアから大規模言語モデル（LLM）セキュリティ評価まで、信頼に対応するメトリクスの提供を開始している。これらは有用だが、ベンダー固有で範囲が狭く、断片的なままだ。
2025年8月、GoogleはGeminiプロンプトあたりのエネルギー、水、炭素コストの詳細な開示を初めて発表した。研究者たちはこれを主要AIベンダーからの最も包括的な開示として称賛した。しかし、彼らは制限も指摘した：共通のスコアリングフレームワークがないため、企業はGeminiの効率性を他のモデルと比較することができない。Hugging Faceの研究者Sasha Luccioni氏が述べたように、業界は家電製品のエネルギースターに似た「AIエネルギースコア」を必要としている。
透明性は信頼を構築するが、透明性だけでは比較可能性の保証にはならない。
AIのためのデータ信頼スコアの開発
これがデータ信頼スコアが埋めることができるギャップだ。私のIEEE論文では、組織がさまざまな次元で信頼を定量化するためのフレームワークを概説した。ベンダー固有のメトリクスとは異なり、データ信頼スコアは透明性を企業がAIツールを比較するために使用できる測定可能なベンチマークに変えるように設計されている。それは以下の条件を満たす必要がある：
• 中立性：特定のベンダーやプラットフォームに縛られない
• 多次元性：正確性、完全性、適時性、一貫性、透明性を測定する
• 適応性：金融、医療、政府などの業界によって重み付けが異なる
• 動的性：データとモデルの進化に応じて再計算する
• 透明性：スコアだけでなく、なぜそのスコアが割り当てられたかを示す
• 市場整合性：ベンダーが改善しROIを証明するインセンティブを創出する
データ信頼スコアを効果的にするために、組織は今日からAI評価フレームワークに信頼メトリクスを組み込み始め、パフォーマンスと並んで透明性、ガバナンス、回復力を測定すべきだ。
業界レベルでは、IEEE AI標準委員会、ISO/IECのAI標準グループ、NIST AIリスク管理フレームワークなどのグループが、共有ベンチマークの形式化において重要な役割を果たしている。AI 2030のようなマルチステークホルダーイニシアチブも、さまざまなセクターのリーダーを集めることで会話を加速させるのに役立っている。
これらの取り組みに早期に参加することで、企業は標準化の形成を支援し、信頼スコアが業界の規範となるにつれてチームがそれを採用する準備を整えることができる。個人も、標準委員会への参加、ワーキンググループへの参加、パブリックコメント期間中のフィードバック提供などを通じて貢献し、結果として生まれるフレームワークが技術的厳密さと実世界のビジネスニーズのバランスを取ることを確保できる。
AI信頼のティッピングポイント
信頼は市場の差別化要因だ。定量化可能な信頼メトリクスを提供する企業は導入を勝ち取る可能性が高く、そうでない企業は販売サイクルの停滞、規制当局の精査、評判リスクに直面する可能性がある。
クレジットスコアとサイバーセキュリティ評価が教えてくれたように、信頼が測定可能になると、市場は高評価を獲得した企業に報いる。AIの競争はもはや派手な機能を持つ企業ではなく、信頼性、説明責任、価値を証明できる企業に関するものだ。
標準化されたデータ信頼スコアは、信頼を可視化し比較可能にすることで規模を解き放ち、クレジットスコアやサイバーセキュリティ評価がそれぞれの業界で果たしたのと同様の役割をAI導入において果たす可能性がある。この変化を受け入れるベンダーが次世代の企業AI導入をリードすると私は信じている。
