「データを整えるだけ」の常識は通用しない　BI時代から脱却する、AI時代のデータガバナンス

変わらない原則、再設計すべき領域

　生成AIの登場にともない、データガバナンスに関する考え方をどのようにアップデートしなければならないのか。まず重要なことは、「何が不変で、何を見直すべきか」を切り分けることだ。

　まず、不変の原則として残るものは明確である。誰がどのデータに責任を持つのかという責任の所在、業務で利用するデータの品質確保、機密情報や個人情報を守るアクセス管理、法令や社内ルールの順守、そして後から説明・検証できる監査可能性である。これらは、生成AI以前からデータ活用の土台であり、これは今後も変わらない。

　一方で、生成AI時代にあわせて再設計すべき領域もある。代表的なのは、出力結果の評価、入出力の統制、回答根拠の明示、参照データの鮮度管理、人による確認の設計、そしてログ取得の在り方だと考える。

　たとえば、正しい文書を格納しているだけでは十分ではない。生成AIがどの文書を参照し、どのような条件で回答したのかがわからなければ、誤回答が生成されても原因を追えない。また、古い規程や更新漏れのある資料を参照していれば、AIは整った文章で誤った内容を返してしまう。

　つまり、従来のデータガバナンスが「データをどう整えるか」を中心にしていたのに対し、生成AI時代には「整えたデータがAIにどう使われ、どのような形で業務判断に影響するか」までを管理しなければならない。

　また、ここで重要なのは、生成AIの課題は“AIツールだけの問題”ではないということである。実際には、データの定義が曖昧、最新版がわからない、権限設計が不十分といった、従来から存在していたデータマネジメント上の課題が、生成AIによって表面化しているケースが多い。言い換えれば、生成AIは新しい問題を持ち込むだけでなく、既存の管理不備を可視化する装置でもある。ここに再設計の本質がある。