AIソリューションの導入を進める企業が増えるにつれ、次の点を忘れてはならない。間違った方向に進んでいるのであれば、スピードは無意味だ。言い換えれば、AIのパイロットプロジェクトを迅速に進めても、それが実運用に至らなければほとんど価値がない。

AIプロトタイプの問題点の中には、管理されたテスト段階では見落とされやすいものもある。しかし、アクセス、出力品質、所有権、レビューといったより難しい問題は、チームがそれを社内データに接続しようとした際に顕在化する傾向がある。

AIプロジェクトは、パイロット運用から本番運用への移行期に、組織全体がパイロット運用では遭遇しなかった制約を導入することで、しばしば頓挫してしまう。

まさにこれが問題なのです AIガバナンス AIガバナンスは、開発者が構築する際にアクセス、検証、監視に関する明確なルールを提供することで、 有望なプロトタイプがシステム化へ 組織が信頼し、長期的な価値創造に活用できるもの。

迅速な構築にはコストがかかる

Mendix 顧客は、AIによってローコード開発や従来型の開発よりも迅速にアプリケーションを開発できると述べています。しかし同時に、品質チェック、セキュリティ管理、デプロイプロセス、保守基準の設定と維持に費やす時間についても言及しています。

新しいプロジェクトごとに独自の管理体制が必要になると、開発段階で節約できたはずの時間が大幅に消費されてしまう。前のプロジェクトの成果は何も引き継がれず、レビュー作業は必然的に繰り返されることになる。

チームは、導入を著しく複雑化させ、アプリケーションの保守を必要以上に困難にするリスクにも注意を払う必要があります。これには以下が含まれます。

1. 追跡や調査が不可能な決定
2. 特定のモデルプロバイダーへの依存度が高いため、将来の変更が複雑になる。
3. 人間の審査ポイントが明確に定義されていないエージェントは、 承認なしの重大な行動

AIガバナンスによってこれらのリスクに正面から取り組むことで、開発チームはより明確な本番環境への道筋を見出すことができ、AIへの投資を測定可能な成果へと結びつけるのに役立ちます。

PwCによるとAIの経済的価値の74%は、わずか5分の1の組織によって獲得されています。その20%に属する企業は、AIに意思決定を任せる可能性が約3倍高く、ガバナンス面でも最も進んでいます。PwCの調査によると、こうしたAIリーダー企業が優れた業績を上げているのは、単にAIツールを多く導入しているからではなく、データ、ガバナンス、信頼を中心とした強固な基盤構築に注力しているからなのです。

AIにおける真の競争優位性は、持続力にある。これは、ガバナンスを伴わないスピードでは決して得られないものだ。

ガバナンスは根本的なメカニズムである これにより、パイロット段階から本番運用への移行が可能になり、エージェント主導の取り組みがレビューのたびに停滞することなく、信頼性をもって拡大していくことができるようになります。AIガバナンスにおけるリスクに対処するための3つの方法をご紹介します。

1. ワークフローとその証拠を検証可能にする

開発リーダーに、開発中に作成されたすべてのものが本番稼働前にレビューされたことを確認できるかどうか尋ねると、多くの場合、「そうだと思うが、検証できない」といった答えが返ってくる。

これは、明確な検証を必要とする方針を持つ組織にとって、重大な懸念事項となる。

この問題を解決するには、チームはアプリケーションロジック、権限、検証手順、承認ポイントを、それぞれの担当者が確認できるようにする必要があります。また、成果物を誰がいつレビューしたかを記録しておくべきです。AIによる結果が後日問題視された場合、関連するモデルのやり取りやツール呼び出しの記録が、チームが何が起こったのかを調査するのに役立ちます。

そうすることで、何か問題が発生した場合でも、担当者の名前と記録が残り、あらゆる段階で検証が行われた証拠が残ります。監査は、再構築ではなく、問題の特定と解決の問題となるのです。

2. モデル選択の柔軟性を保つ

組織のニーズは、ほとんどの場合、固定されたままではありません。ニーズが変化するにつれて、その業務に最適なモデルも変化する可能性があります。

チームは、アプリケーションの業務ワークフローを再構築することなく、別のプロバイダーを評価できる必要があります。また、出力品質、データ処理、ユーザーへの影響などを含め、代替プロバイダーのテストと承認に関する合意されたプロセスも必要です。

これを考慮して、 Mendix 複数のAIモデルへの接続をサポートしているため、チームは要件の変化に応じてプロバイダーを変更できます。ガバナンスが変更されるレイヤーの上位に位置する場合、ポリシーは一度定義するだけで済みます。チームは確立された制御をそのまま引き継ぎ、新しいモデルやデプロイメントによって何が変わるかを評価できます。

3. エージェントの権限範囲と担当者の承認ポイントを設定する

エージェントを組織データに基づかせると、アクセス制御が適切に行われていない場合、エージェントの応答を通じて情報が漏洩する可能性があります。つまり、エージェントが実行できるアクションと同様に、エージェントの企業情報へのアクセス権限にも十分な注意を払う必要があるということです。

展開前に、チームはエージェントが使用できるデータ、実行できるアクション、および人間の介入が必要となる決定事項を明確に定義する必要があります。

リクエストをレビューして推奨事項を作成するエージェントを考えてみましょう。エージェントは許可された情報を収集し、回答の草稿を作成できます。しかし、重要なシステムを更新する前に、ワークフローは一時停止し、指定された従業員がその作業を検証して承認します。その決定は監査のために記録されます。 Mendixチームは、エージェントのワークフローにおいて、人間のレビューを必須ステップとして設定できるため、承認が得られるまでプロセスを進めることができません。

次回の展開をより管理しやすくする

開発プラットフォームのテスト、検証、セキュリティ確保には時間がかかりますが、 Mendix 顧客は規模を拡大した際にそのメリットを実感している 管理する必要のあるアプリケーションが10個以上あります。これらのアプリケーションは、プラットフォームレベルで確立された制御と保証を利用します。 Mendixつまり、新しいプロジェクトごとに必要な基礎的なレビューが大幅に少なくなるということだ。

共有コントロールは、開発者に一貫した出発点と、ルールがどのように適用されたかの証拠を提供する。 Mendix ポートフォリオの拡大に伴い、アプリケーション、エージェント、ワークフロー全体にわたって、中央集権的に定義されたガバナンスを実現するように設計されています。

自社の手法が時代の流れに追いつけるかどうかを評価するには、次の点を自問してみてください。あなたのチームは、制作物すべてが制作前に検証済みであることを証明できますか？また、AIによって作業量が増加するにつれて、それを継続できますか？