生成AI利用におけるデータ管理の注意点

　生成AIは企業の競争力強化に寄与するといえるでしょう。データ環境の整備と生成AIの導入は、これからのビジネス成功の鍵を握っていると言っても過言ではありません。

　画像や動画などの非構造化データからも価値を引き出せるようになった一方、データのプライバシーや整合性、バイアスのリスクなどセキュリティとガバナンスに関する懸念が存在します。

　企業が競争力向上を目指すなら、自社のオリジナルデータにアクセスできる環境が不可欠です。しかし、これらのデータには機密情報も含まれるため適切なデータ管理と統制が求められます。

　出力結果も、虚偽や不正確な内容、著作権法違反、差別的な表現などは避けなければいけません。しかし多くの組織はデータ管理のノウハウを十分に持っておらず、保守的なアプローチを選択しがちで、技術を効果的に活用できない状況に陥ることがあります。

　データガバナンスという言葉には、責任のあるデータ取り扱いのための明確なポリシーの確率や定期的な従業員教育、リスク評価、セキュリティ対策の優先順位付けなどが含まれます。利害関係者との信頼構築のためには、透明性や説明可能性の確保と、適切な同意確認、定期的な監査が求められます。

　これに対応できるデータ基盤の整備にはプライバシーと安全性を考慮した新しいプロセス設計が必要です。企業は生成AIの恩恵を享受するためにデータ管理の課題にも真正面から取り組まなければなりません。

ハイブリッドアーキテクチャへの移行

　企業が自社のデータを生成AIに学習させる場合、外部サービスとデータを共有することなく、適切なコンテキストで専有基盤内で管理することで誤情報や文脈ミスの出力を大幅に減らせます。

　大規模で貴重なデータを管理している場合は、相互運用性と柔軟性に対応できるオープン性が必要です。データプライバシーや誤情報生成の問題は、社内に閉じた環境とモデルの仕様で対処できますが、高い開発運用コストが伴います。外部のサービスを使用すると、正確性の低下や情報が漏えいする恐れがあります。

　この問題の解決策の一つとして、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）を使う方法があります。企業は開発運用コストを抑えながら安全性とオープン性を確保できます。

　以前は「クラウドファースト」としてパブリッククラウド環境へのシフトが盛んでしたが、近年は慎重なクラウド戦略をとる企業がみられます。その背景には、予測可能な分析ワークロードの経済性やデータ管理規制、組織の財政方針などの要因があるようです。クラウドベンダーのサービスに依存することをリスクと考える組織も増えています。

　これらの企業はパブリッククラウドとオンプレミス環境やプライベートクラウドの両方にまたがるアーキテクチャを採用しています。非常に複雑ですが、柔軟性や拡張性、コスト削減などのメリットがあります。

業界を超えて学べるベストプラクティス

　今回はDX推進における生成AIとデータ基盤の役割、多くの企業が直面する課題について説明しました。生成AIは顧客サービス向上や業務効率化に貢献する一方、データのプライバシーや整合性、生成物のバイアスなど倫理とセキュリティに配慮した適切なガバナンスとプロセスの設計が不可欠です。

　また、データ活用における柔軟性や拡張性、安全性の向上を目指し、ハイブリッドなクラウドネイティブアーキテクチャを採用する企業が増加していることにも触れました。

　本連載では今後、さまざまな業界での事例を参考にデータ活用の在り方を探ります。業界に特化した事例であっても、ベストプラクティスや課題解決のヒントは、業界を問わず広く応用できるものと考えています。本連載が、皆さまのビジネスにおけるデータ活用の一助となれば幸いです。