イクラム・マンソリ氏は、退役軍人であり、AtlasOpsのCEO、客員教授、元委員、元NSA職員である。
各業界はAIに巨額の投資を行っているが、多くの企業にとってガバナンスは後回しになっていることが分かってきた。
ゲームおよびカジノ業界を例に考えてみよう。一部の企業は顔認識技術を導入していると報じられており、また別の企業はスマートゲーミングテーブル技術を展開している。しかし、これらすべての基盤にあるガバナンスの欠如について、公に語る企業は皆無である。
UNLV国際ゲーム研究所とKPMGが発表した報告書「ゲーム業界におけるAIの現状2026」は、世界中の83のギャンブル企業と113人の規制当局幹部を調査した。その調査結果は、業界のあらゆる事業者、規制当局、取締役会メンバーに警鐘を鳴らすものである。事業者の80%以上が生成AIを使用しているにもかかわらず、ガバナンスのスコアは100点満点中わずか30点だった。専任のAIガバナンス担当者を任命している企業は5社に1社のみである。
業界は強力なツールを導入しながら、取扱説明書を読み飛ばしているのだ。
私はこれとまったく同じ展開を2度目にしてきた。大規模なセキュリティ機関の内部では、収集能力がそれを統制するルールを追い越したときに何が起こるかを見た。ソーシャルメディアプラットフォームの信頼・安全チームでは、アルゴリズムによる意思決定が、ポリシーによる安全策を何年も先行する様子を目撃した。ゲーム業界は今、同じ筋書きをたどっており、第3幕は予測可能である。
リスクが現実となる領域
ゲーム業界のAIリスクは仮説ではない。4つの重要な領域で現実に起きている。
1. プレイヤーデータとプライバシー
ゲーム企業とカジノは、あらゆる業界の中で最も機密性の高い消費者データを収集している。生体認証スキャン、「顧客確認（KYC）」コンプライアンスのための政府発行ID、支出パターン、ロイヤルティアプリを通じた位置情報追跡などである。
AIがパーソナライゼーションや不正検知のためにこれらのデータを処理する際、ほとんどの事業者が完全には監査していないモデルを通じてデータが流れる。米国の多くの州が現在包括的なプライバシー法を施行しており、州をまたいで事業を展開するゲーム企業は、AIが指数関数的に複雑化させるコンプライアンスのパッチワークに直面している。
2. アルゴリズムバイアス
AIを活用したプレイヤープロファイリングは、人種、収入、郵便番号と相関するパターンに基づいて、個人にボーナス乱用のフラグを立てたり、マーケティングオファーを調整したり、強化されたデューデリジェンスを発動したりする可能性がある。
事業者が、自社のAIシステムがあるプレイヤーを別のプレイヤーと異なる扱いをする理由を説明できない場合、それが差別問題であることに気づいているかどうかにかかわらず、差別問題を抱えている。私は大学で責任あるイノベーションを教えているが、バイアスは実務者が最も一貫して過小評価するリスクである。
3. マネーロンダリング防止コンプライアンス
銀行秘密法は、カジノに対して疑わしい活動報告書の提出と堅固な取引監視の維持を義務付けている。一部の事業者はこのプロセスを自動化するためにAIを使用している可能性があるが、規制当局は依然として人間による監視を期待している。
銀行秘密法違反に対するFinCENの罰金は、単一の事業者に対して数百万ドルに達している。資格のある人間によるレビューなしに疑わしい活動報告書にフラグを立てたりクリアしたりするAIは、次の執行措置の見出しになる近道である。
4. 従業員による誤用
スタッフや幹部は、大規模言語モデル（LLM）を使用してコミュニケーションの草案を作成し、データを分析し、レポートを要約している。明確なポリシーがなければ、独自のプレイヤーデータ、社内財務情報、セキュリティプロトコルが、事業者が管理していないサードパーティのAIツールと共有される可能性がある。
規制当局と事業者の認識のずれ
UNLVとKPMGの報告書はまた、規制当局が「ライセンシーがAIをどのように使用しているかについての可視性が限られており、業界の自主規制能力に対する信頼が低い」と報告していることも明らかにした。ネバダ州が1月にライセンシーに対して発表したガイダンス、業界通知2026-04は、オンラインゲーム製品の管轄コンプライアンスに対処したものであり、AI固有のものではなかった。
ゲーム業界におけるAIのより広範な規制枠組みは、依然として断片的で、主に事後対応的である。規制当局がルールを書くのを待つ事業者は、事後的にコンプライアンスに追われることになる。今ガバナンスを構築する事業者は、それらのルールを形成する手助けができる可能性がある。
すべての事業者が今日実行できる3つのステップ
私がアドバイスする事業者は、退役軍人問題政策、国家安全保障、企業ガバナンスのいずれの文脈であっても、同じメッセージを聞く。指令を待ってリードする必要はない。
第一に、専任のAIガバナンス責任者を任命すること。委員会やパートタイムの追加ではなく、権限、予算、経営幹部への直接のラインを持つ指名された個人のことである。
第二に、顧客データに触れるすべてのAIツールを監査すること。すべてのベンダー、すべてのモデル、すべてのデータフローをマッピングする。AIシステムがプレイヤーデータで何をするかを説明できない場合、規制当局や陪審員に対してそれを弁護するのに苦労することになる。
第三に、規制当局が要求する前に、最前線のスタッフに責任あるAI使用についてトレーニングすること。AIツールにアクセスできるすべての従業員は、入力できるデータとできないデータ、および人間によるレビューが必要な出力を理解する必要がある。
先行することの競争優位性
国家安全保障、テクノロジープラットフォーム、公共サービスにわたる私の経験では、強制される前にガバナンスの枠組みを構築する組織こそが、業界標準を確立する組織である。他のすべての組織は、より高いコストとより低い信頼性で後追いをする。
ゲーム業界にはまだこれを正しく行う機会があり、それを活用する事業者が、業界の他の企業が手渡されるプレイブックを書くことになると私は信じている。
