「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
【第1回】生成AI時代、データガバナンスはどう再設計されるべきか
生成AIの業務活用が本格化する中、多くの企業では、ガバナンスの観点で「生成AIガイドライン」策定の検討がなされつつある。もちろん、それ自体は重要である。しかし、従来型の統制を上乗せするだけでは、企業としての活用は広がらない。なぜなら生成AIは、既存の業務システムや分析基盤とは異なり、データをそのまま表示するのではなく、AIが解釈し、要約し、生成し、利用者の判断に直接影響を与える機能を提供するからである。いま企業に求められているのは、「従来型の“制約するためのガバナンス”」ではなく、「価値創出を止めずに安全に使いつづけるためのガバナンス」である。本稿では、生成AIによって何が変わり、何が変わらないのかを整理した上で、データガバナンスをどのように再設計すべきか、その基本的な考え方を示したい。
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小林 靖典（コバヤシ ヤスノリ）
ショーリ・ストラテジー＆コンサルティング株式会社 ディレクター国内大手コンサルティングファームにて、データマネジメント・コンサルティングチームの立ち上げを主導。現在はショーリ・ストラテジー＆コンサルティングにてデータ領域の専門チームを率い、データドリブン推進、AI導入支援、データマネジメント／データガバナンス領域のサービスを提供。データ領域のコンサルタントとして十数年以上にわたり、製造業（自動車、電機、機械、化学、食品）を中心に、小売業、通信サービス、金融・保険業、製薬...
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