AIガバナンスに関するエンタープライズガイド：無視できない3つの信頼要素
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AIガバナンスに関するエンタープライズガイド：無視できない3つの信頼要素
レイアウト、主要コンテンツ、視覚要素を含む各スライドページの詳細ビュー。
IBM Institute for Business Valueのブランドロゴが入ったタイトルスライド。サブタイトル：無視できない3つの信頼要素。
左寄せのタイトル、大きな文字サイズ、右側に抽象的な紫/青の幾何学的なアートワーク、左下にIBMのロゴ
IBM IBVの生成AIに関する調査シリーズの紹介。このレポートは、世界中の組織にとっての生成AIの機会と課題に関する継続的なシリーズの一部であることを説明しています。
2カラムレイアウト。左側にテキスト、右側にバランスの取れた天秤と接続されたアイコンを特徴とするガバナンスをテーマにしたイラスト
ビジネスリーダーの77%が、gen AIは市場に対応できる状態にあると回答。Gen AIは、コーディング時間の短縮、インタラクションのパーソナライズ、サイバーセキュリティの自動化を実現。AI関連のリスクが増加：コンプライアンス、データバイアス、信頼性、信頼の喪失。ガバナンスは、倫理的および人間的価値に沿ったフレームワークを確立。
装飾的なプログレスインジケーターの円が上部にあり、さまざまな完了状態を示す2カラムのテキストレイアウト
回答者の74%が、gen AIの導入障壁が取り除かれるにつれて、ガバナンスが今後3年間で大きな影響を与えると信じています。しかし、組織のガバナンスに関する成熟度が先行していると考えているのはわずか21%です。
左側のテキストカラムに主な調査結果、右側には74%と21%の統計を示す大きなベン図のデータ視覚化
CROとCFOの63%が規制およびコンプライアンスのリスクに焦点を当てています。CEOの60%が追加のAIポリシーの義務化を検討しています。しかし、これらのリスクが十分に解決されていると答えたCROとCFOはわずか29%です。上場企業の27%が、SECへの提出書類でAI規制をリスクとして挙げています。
左側のテキストカラム、右側には63%、60%、29%の統計を示す積み重ねられた円のインフォグラフィック
信頼要素1：アカウンタビリティ（AIガバナンスの責任者は誰ですか？）。信頼要素2：透明性（データのソースをどのように評価し、それについて何が共有されますか？）。信頼要素3：説明可能性（AIシステムとモデルの出力をどのように説明しますか？）。
アイコンヘッダー付きの3カラムレイアウト。各カラムは、説明テキスト付きの1つの信頼要素に特化
透明性、説明可能性、および出所を定義します。ガバナンスは、AIライフサイクルのすべての段階で、指示、評価、監視、および是正措置を講じるために、透明性、説明可能性、および出所に依存しています。
上部にプロセスフローインジケーターを備えた全幅の3カラムテキストレイアウト
Cスイート幹部の60%が、明確に定義されたgen AIの推進者を配置しています。59%が、組織全体のAI統合を担当する直属の部下を持っています。80%が、AIまたはgen AIに特化した独立したリスク機能を持っています。
信頼要素1のバナー付きのセクションオープナー、左側のテキストカラム、右側にはワークフロー/承認のイラスト
47%が生成AI倫理評議会を設立しています。AI倫理への支出は、2022年の2.9%から2024年には4.6%に増加し、2025年には5.4%に達すると予想されています。CEOの68%が、gen AIのガバナンスは設計段階で事前に統合する必要があると述べています。
右側に年ごとの進捗状況を示す支出増加統計の強調表示がある3カラムのテキストレイアウト
5つのアクション項目：1）AIガバナンスを主導するために、上級幹部を任命する。2）責任あるAIの開発と展開を優先する。3）上級リーダーシップが原則と実践を一致させるようにする。4）ガバナンス構造の文化的基盤を開発する。5）ステークホルダーおよびエコシステムパートナーとのコラボレーションを促進する。
左側に大きなコールトゥアクションテキスト、右側に3カラムで5つの番号付きの推奨事項
The Data & Trust Alliance (D&TA) は、Deloitte、GM、IBM、Johnson & Johnson、Mastercard、Meta、Nike、UPSなどの主要企業によって2020年に設立されました。18の業界にわたる27のメンバー。Saira Jesaniエグゼクティブディレクターの言葉。
ライトブルーの背景を持つケーススタディセクションのオープナー、組織の説明、右側の引用符を含む3列レイアウト
D&TAは、業界横断的なデータ出自標準のために22のメタデータフィールドを作成しました。IBMは、2024年初頭に基盤モデルトレーニングデータセットのデータクリアランスのためにこの標準をテストしました。結果：サードパーティデータの場合、データクリアランス処理時間が58%削減、IBM所有のデータの場合、62%削減。
ライトブルーの背景を持つケーススタディの3列テキストの続き
世界で利用可能なデータの90%は、過去2年間に生成されたものです。毎日約4億テラバイトのデータが作成され、2024年には150ゼタバイトと推定されています。調査対象のCEOのほぼ半数が、正確性と偏りについて懸念しています。
Trust Factor 2バナー付きのセクションオープナー、左側のテキスト列、右側には透明性をテーマにしたイラスト
図3は、組織が答えなければならない8つの重要な質問を示しています：誰が責任を負うのか？データは同意を得て収集されたか？すべてのコミュニティを代表しているか？専門家は正しいデータについて合意しているか？モデルは人間と比べてどうですか？アルゴリズムには何が入っているのか？モデルはどのくらいの頻度で監査されるか？どのように、何のために監査されるか？
左側のテキスト列、右側にはアイコン付きの8つの質問カードのグリッド
4つのアクション項目：1）学際的なAIガバナンスチームを設立する。2）透明性について全員をトレーニングする。3）規制遵守を超えた質問をする。4）組織外からのアイデアを取り入れる（OECD原則を参照）。
左側に大きな行動喚起テキスト、3列に番号付きの4つの推奨事項
Australia Post（売上58億ドル、4,310拠点）が顧客サービスにgen AIを活用。数千件の顧客からの電話と従業員のキーストロークをテストした後、gen AIが問い合わせをルーティングし、質問に回答しています。目標：gen AIを通じて40〜60％の電話に対応。Postはデータレビューを実施し、厳格なデータガバナンス手順を作成しました。
水色の背景のケーススタディ、3列レイアウト、下部に強調された引用
AIの受け入れは岐路に立っています。2024年のEdelman Trust Barometerの回答者の35％がAIイノベーションを受け入れていますが、約30％が拒否しています。AIの信頼性を示すことが、その影響を最適化するための鍵となります。
Trust Factor 3バナー付きのセクションオープナー、左側のテキスト列、右側には説明可能性をテーマにしたイラスト
図4：78％が説明可能性のある堅牢なドキュメントを維持。74％が、ステークホルダーに対するイニシアチブの潜在的な影響を評価するために倫理的影響評価を実施。70％がリスク評価と軽減のためにユーザーテストを実施。
左側のテキスト列、右側には78％、74％、70％を示す3つの積み重ねられたメトリックカードを含む図4
3つのアクション項目：1）人間とAIのコラボレーションと監督を促進するAIシステムを設計する。2）説明可能で監査可能なAI出力を優先する。3）AI出力が紛らわしい場合、従業員が発言しやすくする。
左側に大きな行動喚起テキスト、3つの番号付き推奨事項が3列に表示
生成AIは信頼できるか？ はい、ただし、組織がコミットメントと熱意を持ってガバナンスに取り組む場合に限ります。ガバナンスは、AIライフサイクルのすべての段階に組み込む必要があります。79％が、CEOがテクノロジーの倫理的な使用について話すことが重要であると述べています。AIガバナンスは、価値創造、成長、イノベーションのためのコア戦略です。
円形の人とAIのイラスト付きの左側の見出し、結論の議論を含む3列のテキスト本文
著者: Phaedra Boinodiris (Trustworthy AI担当グローバル・リーダー、IBM Consulting)、Brian Goehring (アソシエイト・パートナー兼AIリサーチ・リード、IBM IBV)、Milena Pribic (デザイン・プリンシパル、倫理的AIプラクティス)、Catherine Quinlan (AI倫理担当VP、IBMチーフ・プライバシー・オフィス)。関連レポートはURLとともに記載。
4カラムレイアウト: 著者、貢献者、IBM IBVの説明、関連レポート
IBMの調査、Forbes、Wall Street Journal、IEEE、OECD、世界経済フォーラム、Exploding Topicsなど、番号付きの参考文献と引用文献が20件。
2カラムの番号付き参考文献リスト
Copyright IBM Corporation 2024. 2024年10月作成。標準的なIBMの法的免責事項、商標表示、および環境認証 (FSC、Green-e)。
上部にIBMロゴ、右カラムに法的テキスト、下部に認証ロゴ
ibm.co/consulting-aiにリンクするQRコード
左下にQRコードがあるシンプルな裏表紙
このスライドと基礎となるプレゼンテーションコンテンツに関する一般的な質問。
このガイドでは、3つの重要な信頼要素に焦点を当てています。アカウンタビリティ（AIガバナンスの責任者は誰か）、透明性（データソースをどのように評価し、それについて何が共有されるか）、および説明責任（AIシステムおよびモデルの出力をどのように説明するか）です。各要素には、詳細な分析、統計、および専用の行動ガイドが含まれています。
このテンプレートは、組織内でAIガバナンス戦略を構築、提示、または伝達する必要がある経営幹部、AIガバナンスリーダー、コンプライアンスオフィサー、最高プライバシー責任者、およびエンタープライズリスク管理の専門家向けに設計されています。
このデッキには、IBM IBVの調査データが含まれています。たとえば、74％が3年以内にガバナンスが大きな影響を与えると信じており、成熟したガバナンスを報告しているのはわずか21％、CRO / CFOの63％が規制リスクに焦点を当てており、CEOの60％が追加のAIポリシーを望んでおり、AI倫理への支出は2.9％から4.6％に増加し、78％が説明責任に関するドキュメントを維持しています。
はい、2つの詳細なケーススタディが含まれています。Data＆Trust Alliance（D＆TA）は、58〜62％の効率向上を実現する業界横断的なデータの来歴標準を示しており、Australia Postは、政府所有の企業がgen AIを介して顧客からの電話の40〜60％を処理することを目指しながら、AIの透明性をどのように実装するかを示しています。
このプレゼンテーションには、タイトル、はじめに、行動ガイド付きの3つの信頼要素セクション、2つのケーススタディ、結論、作成者のクレジット、および参考文献を含む、完全なAIガバナンスフレームワークをカバーする24枚のプロがデザインしたスライドが含まれています。
はい、このテンプレートは、組織の特定のAIガバナンスのニーズに合わせて調整できる包括的なフレームワークを提供します。3つの信頼要素、行動ガイド、およびデータポイントは、組織のデータ、ポリシー、およびケーススタディでカスタマイズできる基盤として機能します。
このプレゼンテーションは、IBMのクリーンでプロフェッショナルなデザインを特徴としており、特徴的な紫と青のグラデーションカラーパレット、抽象的な幾何学的データ視覚化、一貫したアイコン、および明確なタイポグラフィ階層を備えています。このデザインは、経営幹部向けの視覚的なインパクトと読みやすさのバランスを取っています。
各信頼要素には、専用の行動ガイドが含まれています。アカウンタビリティは5つのステップ（経営幹部、責任あるAI、文化的基盤）を提供し、透明性は4つのステップ（学際的なチーム、トレーニング、コンプライアンスを超える）を提供し、説明責任は3つのステップ（人間とAIのコラボレーション、監査可能な出力、従業員のエンパワーメント）を提供します。
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