信頼、トレーサビリティ、透明性により、エージェントシステムが責任あるAI原則に従い、監査可能な業務を維持し、データ処理や意思決定プロセスの明確な可視性を提供できます。 本記事では、企業環境における安全でコンプライアンスがあり、責任あるエージェント展開の基盤を確立します。
- Trustは 、エージェントが責任あるAI原則に従い、規制を遵守し、すべての業務においてデータセキュリティを維持することを保証します。
- トレーサビリティは 、すべての行動や意思決定が明確かつレビュー可能であることを必要とし、ユーザーがエージェントの業務を包括的に理解し監査できるようにします。
- 透明性は 、ユーザーや管理者がデータの保管場所や使用パターンを理解し、情報源を一貫して検証できるようにします。
透明性のメカニズム
透明性メカニズムにより、ユーザーと管理者はエージェントの運用、データ処理、意思決定プロセスの可視性を維持します。 これらの仕組みには、監査ログ、応答のソーシング、エージェントの能力や制限についての明確なコミュニケーションが含まれます。
効果的な透明性を確保するには、情報源の明確な帰属を示し、適切な判断プロセスの説明を行い、コンプライアンスやトラブルシューティングのためにすべての業務の包括的なログを維持する必要があります。
継続的な監視とコンプライアンス
信頼、トレーサビリティ、透明性には、エージェントが確立されたセキュリティおよびコンプライアンスの範囲内で業務を継続するために継続的な監視と評価が必要です。 この要件には、定期的なセキュリティ評価、コンプライアンス監査、ユーザーフィードバックの収集が含まれ、運用に影響を及ぼす前に潜在的な問題を特定することが含まれます。
モニタリングシステムは、エージェントのパフォーマンス、セキュリティイベント、ユーザー満足度、コンプライアンス指標を追跡し、エージェントの運用と効果を時間経過とともに包括的に把握できるべきです。
以下の記事を使って、信頼、トレーサビリティ、透明性を判断してください:
- セキュリティとコンプライアンスの基盤:MicrosoftのAIエージェントプラットフォーム全体で利用可能なセキュリティコミットメントやコンプライアンス認証を理解しましょう。
- 責任あるAI:エージェントベースのソリューションを設計・展開する際には、マイクロソフトの責任あるAI原則を実装しましょう。
- ガバナンスおよび管理モデル:Microsoft 365にエージェントを展開する際、基盤となるガバナンスおよび管理モデルを理解し、セキュリティと管理を維持しましょう。
- セキュリティ評価のためのデータフローと脅威モデルの参照:エージェントのデータフローを理解し、セキュリティ境界、信頼要件、潜在的な脆弱性を特定しましょう。