AI ガバナンス
エージェントAIの現実検証：多くのAIエージェントが管理されたデータなしでは失敗する理由
重要なポイント AIエージェントは、ガバナンスが行き届いていない、信頼性の低い企業データを扱う場合、本番環境では機能しません。エージェント型AIには、ガバナンスが行き届いたデータ基盤とHuman-in-the-Loop（HITL）による制御が必要です。ワークフローの自動化の前に、データとガバナンスの再設計が不可欠です。Solixは、企業データをガバナンスが行き届き、監査が可能で、AI対応にすることで、エージェント型AIを実現します。AIエージェントは今やあらゆる場所で利用されています。すべてのデモで[…]
AIガバナンスとビジネス固有のコンテキスト精度
重要なポイント AIガバナンスの失敗は、モデルの精度だけに起因することは稀です。文脈の不正確さが原因となります。ある答えが技術的には正しくても、ビジネス、業界、あるいは規制環境においては間違っている場合があります。ビジネス固有の文脈精度は、ほとんどのAIガバナンス・プログラムに欠けている制御層です。企業はモデルだけでなく、データ、コンテキスト、そして利用状況をガバナンスする必要があります。なぜ[…]
第4世代データプラットフォームなしではエンタープライズAIが失敗する理由
重要なポイント：エンタープライズAIの失敗は、通常、データプラットフォームとガバナンスの問題であり、モデルの問題ではありません。レイクハウスやレガシースタックは分析のために構築されたものであり、エンタープライズ規模の生成AI（GenAI）やエージェントAIのために構築されたものではありません。第4世代プラットフォームは、セマンティックインテリジェンス、ポリシー制御、AIグレードのガバナンスをコアアーキテクチャに組み込んでいます。規制対象となる組織は、証明可能な系統、説明可能性、[…]
ガバナンス、監査可能性、ポリシーの適用こそが、エンタープライズAIにおける真の防壁である
エンタープライズAIが失敗しているのは、モデルの脆弱性が原因ではありません。AIの判断がポリシーや法律に準拠していることを証明できないことが失敗の原因です。規制の厳しい業界では、ガバナンスこそが勝利の砦となります。つまり、系統と出自、RBACとABAC、最小権限、保持と訴訟ホールド、そしてモデルが何を認識し、なぜそれを実行したかを示す監査証跡です。[…]
オープンソースインテリジェンス（OSINT）：企業が公開データをガバナンスされたAIとリスクインテリジェンスに変える方法
オープンソースインテリジェンス（OSINT）とは、公開されているデータを収集・分析し、洞察を生み出す手法です。AI時代において、OSINTは強力なツールとなりますが、ガバナンスがなければリスクも伴います。企業は、OSINTを信頼できるコンプライアンス準拠のインテリジェンスに変換するためのコントロールプレーンを必要としています。重要なポイント OSINTは、公開データを実用的なインテリジェンスに変換します。AIは[…]
AIガバナンスにおける欠けているピース：バイアスの内外への戦い
Kyndrylの最高情報責任者であるキム・バジル氏との最近のポッドキャスト「AI時代のイノベーションと信頼の航海」をお聴きになった方は、私が頭字語を使うのが好きだとご存知でしょう。AIの急速な発展を目の当たりにすると、企業や経営幹部はFOMO（取り残されることへの恐怖）を感じています。Kyndrylは[…]