組織が人工知能（AI）の変革の可能性をますます受け入れるようになる中、強固な情報ガバナンス（IG）ポリシーの重要性はいくら強調してもし過ぎることはない。AIは、人間の知能を模倣して、画像分析、音声認識、コンテンツ作成などのタスクを生成、分類、実行する技術であり、情報の質と管理に大きく依存している。

IGはAIを効果的に展開するための基本である。IGは、情報のビジネス的、法的、規制的、歴史的価値を特定し、そのライフサイクルを綿密に管理する。ポリシーの作成、発見、分類、保管、処分といったIGの実践により、価値ある情報にアクセスできるようにする一方、不必要なリスクや価値のないデータや記録を排除する。基本的に、IGはAIテクノロジーの有用性と有効性を最大化する高品質の企業情報を提供する。

昔と今 

AIの歴史は古く、1940年代後半から1950年代にかけて、アラン・チューリングのような先駆的なコンピューター科学者と彼の「イミテーション・ゲーム」の研究にまで遡ることができる。現在、喫緊の課題は、AIの安全性と信頼性を確保しながら、最大の利益を得るためにAIをどのように活用するかである。AIによって活用されるデータの信憑性、正確性、コンプライアンス、保護は極めて重要であり、情報ガバナンス（IG）が重要な役割を果たすのはこの点である。

著名な未来学者、作家、発明家である 「レイ・カーツワイル 」は、2029年までにシンギュラリティ（技術の進化が制御不能かつ不可逆的になる仮説上の未来）に到達する可能性があると予測している。彼は、AIと生成 AIは、適切なルールとコントロールがあれば、効果的かつ安全に導入できると考えている。近い将来、AGI(人間のような汎用的な知能を持つ人工知能）を安全に実現できるかどうかは、これらの技術の原動力となるデータを適切に管理できるかどうかにかかっている。AI計画にIGを取り入れることは、単に重要であるだけでなく、将来の前向きなビジョンにとって不可欠なことなのです。

データ衛生 - 原則と要件

IGと関連する専門家にとって、AIが組織の原則と法律、規制、ビジネス（および歴史的）要件に合致していることを確認することは最も重要です。これらの原則と要件は、高いレベルのデータ品質を確保しながら、プライバシーとサイバーセキュリティのリスクを軽減するように設計されています。ビジネスに有効で正確な結果を出すためには、データは真正で、信頼でき、適切にアクセスできなければならない。

組織、業界、管轄区域のガイドラインに準拠してAIやあらゆるテクノロジーを導入することで、データとその結果に対する信頼が醸成される。この信頼は、AIシステムへの信頼にもつながります。ビジネスモデルや規制が進化するにつれて、継続的な品質と基準や規制へのコンプライアンスを確保するためにテクノロジーを維持することが不可欠となる。

幸いなことに、堅牢な構造、プラクティス、実装アプローチの開発を導くために利用可能なAIガバナンス・フレームワークが数多く存在する。これらのフレームワークは、AIシステムが必要な監視と整合性をもって構築され、維持されることを保証するのに役立つ。

ユースケースと整合性

急速に進化する今日の状況において、企業はしばしばAIを導入しなければ、導入した競合他社に追い抜かれるリスクがあると言われる。では、今日、企業はどのようにAIを活用しているのだろうか？初期のイノベーターたちは、光学式文字認識、音声からテキストへの変換、音楽やアートを生成するクリエイティブ・ツールなどの技術を開発した。実用的なアプリケーションでは、企業は契約ライフサイクル管理、文書変換、チャットボットにAIを使用している。銀行では、不正検知、財務モデリング、人材採用などにAIを採用している。

ここでは、契約ライフサイクル管理（CLM）と電子ファイル・レビュー（EFR）という2つの具体的な使用例をみてみましょう。EpiqのZiad Mantouraは、生成AIと契約ライフサイクル管理（CLM）について非常に洞察に満ちた記事を執筆し、法務部門を超えた関連性と、金融サービスや製薬業界における長年の重要性を強調しています。彼は、標準化とゴールデンソース・リポジトリの利点について論じている。情報ガバナンスの文脈では、これはルールの順守や、適切かつ迅速な利用のためのコンテンツの分類につながる。

もうひとつの使用例は、法律やその他の分野での電子ファイル・レビューである。この機能には、法的文書の発見、保護、管理が含まれ、弁護士やクライアントが法律事務所を離れる際に何を公開すべきかを決定します。Epiqは、効果的な情報ガバナンスと記録管理を保証する専門的・技術的機能を提供しています。これらの機能には、電子データのスキャン、インデックス作成、分類、タグ付けなどが含まれます。このプロセスにより、IGの原則に基づく適切なアーカイブ、保管、処分、隔離、アクセス制御が促進されます。

AIが適切な要件と管理下で導入されれば、大きな価値をもたらす。ROIは完全自動化された処理によってもたらされ、従業員はより迅速かつ正確にタスクを完了できるため、ヒューマンエラーなどのリスクを軽減できる。さらに、手作業による処理、データ保管、データの再利用に関連するコストも削減できる。

リスク、問題、依存関係 

AIのような先進技術の活用には、間違いなくリスクが伴う。大きなリスクのひとつは、ツールの操作方法だけでなく、その結果を正確に解釈する方法も熟知した熟練したユーザーの必要性である。さらに、テクノロジーを維持し、進化するビジネス要件に応じてプロセスやインプットを調整することは、大きな課題となる。強固な情報ガバナンス（IG）やデータガバナンス（DG）の必要性などの依存関係は、組織を保護するために必要な基本原則と要件を提供する。

目標は明確である。事業運営を可能にし、リスクを軽減し、従業員の生産性を高め、コストを削減することである。適切な情報ガバナンスとデータガバナンスは、リスク管理の基盤として機能し、信頼を生み出し、セキュリティを確保する。このことは、ガバナンスとリスクが重要な懸念事項として強調された最近のEpiqパネルで強調されました。パネルでは、データの起源、保存、活用といった重要な側面について議論され、効果的な準備とAIの活用の重要性が強調されました。

前進

組織は、悪いデータが悪い結果につながることを認識しなければならない。優れたAIプロンプト、高度なテクノロジー、強固なプロセス、強力な管理体制は、データの質の低さを補うことはできない。データが多ければ多いほど良いと主張するデータサイエンティストもいるが、最も効率的な組織では質が量に勝ることは分かっている。AIが人間の知性に近づくにつれ、情報をより速く処理できるようになったが、余計なデータや誤ったデータが入力されれば、より良い意思決定はできない。

情報ガバナンス（IG）は、AIの効果的な導入に不可欠である。IGは、コンテンツのビジネス、法律、規制、歴史的価値を特定し、情報のライフサイクルを管理することで、価値のないデータやリスクの高いデータの存在を最小限に抑えながら、適切な情報にアクセスできるようにする。発見、分類、保持、廃棄を含むIGの実践により、価値のある情報のみが保持され、活用されることが保証される。

健全なガバナンスを通じて情報の質に対処することは、「Mastering the Data Surplus: How IG Drives Success in the Digital Era（データ余剰を使いこなす：IGがデジタル時代の成功を促進する方法）」につながる。この記事で強調されているように、「情報の変革の可能性を最大限に活用するためには、ノイズを超えて、データガバナンス、リスク管理、プライバシー、サイバーセキュリティ、記録管理、規制など、すべての組織に関連する重要な関係を組み込んだ統合的なアプローチを採用しなければならない」。

これらの原則にコミットすることで、組織はAIの導入が効果的で、信頼性が高く、安全であることを保証することができ、最終的にはより良い意思決定と業務の成功につながる。