強力な基盤のために AI をセキュリティで保護する

AI は膨大な機会を提供しますが、その価値のロックを解除するには、セキュリティで保護された基盤が必要です。 組織が AI を導入すると、データのプライバシー、コンプライアンス、責任ある使用に関する新しいリスクに直面します。 このユニットでは、イノベーションを有効にしながら、組織を保護するガバナンス戦略とセキュリティ対策を実装することで、ビジネスの意思決定者が自信を持って AI を受け入れるための実用的なガイダンスを提供します。 一般的なリスクを特定し、それらを軽減するための実証済みのアプローチを適用し、AI の導入が安全で倫理的であり、ビジネスの優先順位と一致していることを確認する方法について説明します。

AI ビジネス リスクを理解する

AI は、組織にとって素晴らしい機会のロックを解除していますが、新しいリスクも導入されています。 すべてのリーダーが取り組む必要がある主なビジネス上の課題の一部は次のとおりです。

• データ漏えいと過剰共有。 80% のリーダーは、機密情報が亀裂を通過する恐れがあります。 適切な監視なしに、従業員が未承認のツール (シャドウ AI) を使用すると、機密情報が公開され、侵害のリスクが高まる可能性があります。
  - コンプライアンスの課題。 52% のリーダーは、変化する AI 規制をナビゲートする方法がわからないと認めています。 コンプライアンスを維持することは、単なるチェック ボックスではありません。イノベーションを保護し、コストのかかる後退を回避することが重要です。

段階的なアプローチを始める

リスクは現実的ですが、適切な計画で管理できます。 組織は AI の導入を急ぐのではなく、ROI を最大化し、露出を最小限に抑えるために、強力な基盤と段階的な進歩から始める必要があります。

Microsoft の AI 導入フレームワーク には、明確なロードマップが用意されています。 まず、AI 戦略と計画から始まり、ビジネス目標と AI の機会を調整します。 戦略が定義されたら、組織の各領域のシナリオをマップします。 セキュリティチームとビジネス チームは、イノベーションがコンプライアンスや信頼を損なわないよう、共同作業を行う必要があります。

そこから、ガバナンス、セキュリティ保護、管理の 3 つの主要なフェーズに焦点を当てます。

AI を管理する

責任ある使用に対するポリシー、ガードレール、アカウンタビリティを確立します。 まず、組織全体で AI がどのように使用されるかを制御するガバナンス フレームワークを作成します。 このフェーズには、責任ある AI の使用に関するポリシーの定義、AI ワークロードに関連するリスクの評価、倫理基準、規制要件、およびビジネス目標に合わせたガイドラインの適用が含まれます。 AI デプロイ全体で可能な限りポリシーの適用を自動化して、ヒューマン エラーのリスクを軽減します。 自動化によってポリシーの準拠が向上する場所を定期的に評価します。

セキュリティで保護された AI

エンタープライズ レベルのセキュリティとコンプライアンスを使用して、データ、モデル、ワークフローを保護します。 次に、機密データを保護し、モデルの整合性を維持し、可用性を確保するために、AI システムのセキュリティ保護に優先順位を付けます。 組織は、堅牢なセキュリティ制御を実装し、新たな脅威を監視し、定期的なリスク評価を実施して AI ソリューションを保護する必要があります。

AI の管理

導入スケールに応じて、パフォーマンスを監視し、誤差を検出し、透明性を維持します。 最後に、AI ワークロードを効果的に管理することに重点を置きます。 このフェーズでは、AI モデルの維持、パフォーマンスの監視、時間の経過に伴うシステムの信頼性の確保が含まれます。 データの誤差やパフォーマンスの低下などの問題を防ぐためには、標準化されたプラクティスと定期的な評価が不可欠です。

この段階的なアプローチに従うことで、組織は AI を自信を持って受け入れることができ、プライバシー、コンプライアンス、ビジネスの整合性を保護しながらイノベーションを実現できます。

AI の管理

AI ガバナンスは、規制要件を満たすだけでなく、責任あるイノベーションを可能にし、利害関係者の信頼を構築し、持続可能な競争上の優位性を生み出す包括的な戦略です。 強力なガバナンスがなければ、組織は運用上の失敗、プライバシー侵害、財務上の損失、偏見などの倫理的な落とし穴を危険にさらします。

成功するには、次の 3 つの相互接続された柱にガバナンスを統合する必要があります。

• データ ガバナンス: データ資産全体にわたって、データの品質、セキュリティ、コンプライアンスを確保します。
• AI ガバナンス: AI システムの責任ある開発、デプロイ、監視のためのポリシーを定義します。
• 規制ガバナンス: イノベーションを保護し、コストのかかる後退を回避するために、進化する法律と基準を先取りします。

トップダウンのビジネス レンズから始めます。 解決している問題と成功の様子を明確にします。 「理由」から始めます。最も重要なビジネス目標に基づいて AI 投資に優先順位を付けます。 このアプローチにより、組織の目標に沿った重点的で戦略的なイニシアチブが保証され、ガバナンスがイノベーションの障壁ではなく価値の原動力になります。

1. AI はどのような具体的な課題に対処しますか? AI が対処するために一意に位置付ける特定のビジネス上の課題を特定します。 顧客サービスの向上、反復的なタスクの自動化、サイバーセキュリティの強化、またはその他の機能の強化は行われますか? 正確にしてください。
2. 進行状況と成功を測定する方法 明確で測定可能なメトリックを定義して、AI 実装の成功を追跡します。 進捗状況の測定に使用する主要業績評価指標 (KPI) と目標と主要な結果 (OKR) 効率の向上、コストの削減、顧客満足度の向上などになりますか? AI 投資をビジネス OKR と KPI に固定し、A/B/N 実験プラクティスを利用します。 このアプローチにより、AI の真陽性と真負の影響をビジネス目標に正確に測定できます。
3. どのような具体的な利点が期待されますか? AI を使用して達成すると予想される具体的な利点を定量化します。 予想される投資収益率 (ROI) は何ですか? AI は、収益の増加、コスト削減、またはその他の重要なビジネス目標にどのように貢献しますか?

目標、利点、成功の測定方法を理解したら、AI 組織のリスクを評価します。 リスク評価には、潜在的な損害、偏り、セキュリティの脆弱性を特定する必要があります。

データ ガバナンスとセキュリティ

信頼性の高い AI には、強力なデータ ガバナンスが不可欠です。 ライフサイクル全体にわたって品質、セキュリティ、コンプライアンスを維持するポリシーとプロセスを通じて、データが責任を持ってアクティブ化されるようにするのに役立ちます。 AI システムは構築されているデータと同じくらい優れているため、ガバナンスが不十分な場合は、偏り、不正確、または信頼性の低い出力につながる可能性があります。

組織を保護し、責任ある AI を有効にするには、セキュリティチームまたは IT チームによって管理される、企業全体でこれらの原則に優先順位を付けます。

1. アクセス許可を尊重します。 AI ツールは、ユーザーが表示を許可されているデータにのみアクセスする必要があります。 アクセス許可は、取り込まれたデータと生成されたコンテンツの両方が既存のアクセス許可に準拠していることを確認するのに役立ちます。
2. データ分類とラベル付けポリシーを優先します。 AI ツールは、データ ラベルに基づいてアクセス制限に従う必要があります。 組織のポリシーに従い、機密または敏感なデータは保護される必要があります。
3. AI によって生成されたコンテンツに適切なラベルを付けます。 AI によって作成された出力には、ソース データの機密性を反映するラベルが含まれている必要があります。 たとえば、入力データが "社外秘" として分類されている場合、生成されたコンテンツには "confidential" というラベルも付ける必要があります。

AI 導入のためのデータ セキュリティ戦略を策定するときは、次の優先順位を前面と中心に保ちます。

• データの分類と保護は、大規模な AI では否定できません 。
• AI がデータを使用して結果を共有する方法を管理する分類とポリシーの強力な基盤を確立します。
• AI サプライ チェーン全体の透明性を義務付ける-出力は、データ ソースを明確に参照する必要があります。
• AI セキュリティのバックボーンとして、ゼロ トラストの原則と堅牢なデータ ガバナンス プログラムを採用します。
• エンドポイントの検出と対応 (EDR) やデータ損失防止 (DLP) などの高度なセキュリティ ツールを使用して、アクセスを管理し、侵害を防ぎます。
• 管理レポート、部門間チーム、自動化されたプロセスによってサポートされる AI システムの標準とポリシーを調整して、ギャップを埋めます。
• データ分類とラベル付けに関する組織全体のトレーニングとポリシーを実装して、認識とアカウンタビリティを構築します。

効果的な AI ガバナンスのための基盤を構築する

AI ガバナンスは、組織全体の AI アプリケーションの責任ある導入、デプロイ、監視をガイドするポリシーとプロセスのフレームワークを提供します。 AI システムはビジネス運用とカスタマー エクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があるため、適切なガバナンスは、組織の価値に合わせて安全で透明な状態を維持するのに役立ちます。

AI ガバナンスの成功は、2 つの基本要素に基づいて構築されています。すべての AI アクティビティをガイドする主要な原則を確立し、AI ライフサイクルと利害関係者のエンゲージメントの両方に対応する包括的な実装フレームワークを確立します。

IT チームとセキュリティ チームとの明確なポリシーと、AI システムの開発と展開に関するガイドラインを確立して文書化します。 これにより、データの品質、セキュリティ、プライバシーが確保されます。 データの所有権、アクセス、使用状況を把握します。 データ カタログを使用して、データ資産を検出、分類、管理します。

ポリシーを設定したら、ガバナンス チームを構築します。 効果的な AI ガバナンスでは、AI システムが責任を持って開発およびデプロイされるように、ビジネスのあらゆる分野からの入力とコラボレーションが必要です。 容易にするために、主要部門の代表者と共に専用の AI ガバナンス委員会を作成します。 この委員会には、IT、法務、コンプライアンス、ビジネス、リスク管理、人事のメンバーを含める必要があります。 そして最後に、あなたの人々に力を与える。 従業員は AI 時代の最大の資産です。 責任を持って効果的に AI を使用するために必要な知識、ツール、ガイダンスを提供します。

次のことを行う必要があります。

• AI リテラシー、責任ある AI 原則、データ処理、シャドウ AI のリスクに関する 対象トレーニング を提供します。 従業員が AI テクノロジの利点と潜在的な落とし穴の両方を理解していることを確認します。
• 組織の IT、セキュリティ、コンプライアンス、倫理的な標準を満たす 承認された AI ツール をチームが厳選して提供します。 許容される使用の概要を明確なポリシーで補完します。
• 従業員が AI システムとプロセスに対して肯定的と否定的なフィードバック を提供する力を感じる文化を育てます。 分析情報を使用して、ツール、ポリシー、ガバナンス フレームワークを時間の経過と同時に調整します。

AI プログラムのガバナンスが時間の経過と同時に効果的かつ適応可能であることを確認するには、AI システムの潜在的なリスクを継続的に監視し、必要に応じてガバナンス ポリシーを調整します。

規制ガバナンスのコンプライアンスを先取りする

規制ガバナンスは、AI システムが進化する法律と標準に準拠し、責任あるイノベーションを示すのに役立ちます。 AI のグローバル規制が急速に変化する中、ペナルティを回避するだけでなく、法的リスクを軽減し、利害関係者の信頼を築くために、積極的なコンプライアンスが重要になります。

これらの期待を満たすには、 コンプライアンスに対する "シフトレフト" アプローチが必要です。設計と開発プロセスの早い段階で規制上の考慮事項を埋め込む必要があります。 この戦略は、組織が倫理的および法的な要件に沿った状態を維持しながら、より迅速に移行するのに役立ちます。

この複雑な状況をナビゲートすることは、長期的な成功に不可欠です。 このセクションでは、AI ガバナンスの基本原則に基づいて、責任を持って AI をスケーリングする際に、規制コンプライアンス要件を満たす、および超える実用的な戦略と分析情報について説明します。

AI コンプライアンスの強力な基盤を構築する

有効なコンプライアンスはチェック ボックスを超えるだけでなく、以下を統合する包括的なアプローチが必要です。

• データのプライバシー。
• アルゴリズムの公平性。
• 透明性。
• アカウンタビリティ。
• 堅牢なセキュリティ対策。

データを把握し、責任ある AI を形成する規制要件を理解することから始まります。

EU AI 法、一般データ保護規則、デジタル運用回復性法やネットワークおよび情報セキュリティ指令などのセクター固有の規制などのフレームワークは、基本的な権利を安全、倫理的、尊重する AI システムを構築するための重要なガイダンスを提供します。 これらの標準に早期に合わせることは、組織がリスクを最小限に抑えながら自信を持ってイノベーションを起こすのに役立ちます。

AI コンプライアンスをナビゲートする

規制要件を満たし、責任を持って AI をスケーリングするためには、明確で実用的な計画を構築することが不可欠です。 次の基本的な手順から始めます。

1. 基本規制における基盤。 コンプライアンス プログラムのベースラインとして、EU AI 法や GDPR などのフレームワークを使用します。 これらのフレームワークは、リスク分類、データ保護、透明性、人間の監視に関する明確なガイダンスを提供します。 更新プログラムとベスト プラクティスについては、業界のリソースを参照してください。
2. ギャップ分析を実施します。 現在のコンプライアンス体制を評価し、特にリスクの高いデータと AI プロジェクトに対して、改善の領域を特定します。 コンプライアンス管理ツールを使用してリスクを評価し、ガバナンスのギャップを埋めます。
3. コンプライアンスと文化を育む。 最小要件を超えることを目指す。 AI システムが人、組織、社会に与える影響を評価する定期的なトレーニング、継続的なレビュー、影響評価を通じて、責任ある AI 原則を文化に埋め込みます。
4. 認定ツールを選択します。 ISO 42001 などの認定された標準に対して認定された AI ソリューションを選択します。 設計によってセキュリティとプライバシーを使用して構築され、責任ある AI 原則に合わせて構築されたツールに優先順位を付けます。
5. コンプライアンスの監視を自動化します。AI 主導のプラットフォームを使用して、標準への準拠を継続的に監視します。 データ所在地、主権、プライバシー、保持に重点を置きます。 コンプライアンスを自動化することで、規制の変更を先取りし、リスクを軽減できます。

AI のセキュリティ保護は、単なる技術的な要件ではなく、戦略的に不可欠です。 データ漏洩やコンプライアンスの課題などのリスクに対処し、段階的なガバナンスを実装し、AI 導入のあらゆる層にセキュリティを埋め込むことで、組織は信頼とコンプライアンスを保護しながら自信を持ってイノベーションを起こすことができます。 ガバナンス、セキュリティ、規制の連携に基づいて構築された強力な基盤は、不要なリスクを導入することなく AI が価値を提供するのに役立ちます。

詳細については、次のリソースを確認してください。

• AI を利用する企業をセキュリティで保護するための Microsoft ガイド: AI アプリケーションの概要
• AI-Powered Enterprise のセキュリティ保護に関する Microsoft ガイド: AI を管理するための戦略
• AI-Powered Enterprise のセキュリティ保護に関する Microsoft ガイド: AI コンプライアンス戦略
• Microsoft AI 導入フレームワーク

次に、短いクイズで知識をテストします。