規制の指示を待つのではなく、先手を打った行動が必要：お客様に信頼されるAIガバナンスの実現

「急激に進化し、多少の混乱は厭わない」AIの時代は、本当に終わったのでしょうか。もちろん、終わってはいません。まだ膨大な実験の最中の過程にあります。各企業は業務とワークフローを検証し、AIがプロセスの合理化、イノベーションの加速、生産性の向上をもたらす領域を探っています。 

しかし、規制をめぐる議論の動向を知らないでいるには、よほど情報から隔絶されていなければならないでしょう。特に欧州では、EU AI法が新たなガードレールを確立しつつあり、これを「お役所仕事の厚い障壁」と見なす向きもあります。しかし、多くの企業にとっての懸念は、規制自体よりも、その施行の迅速なタイムラインにあります。確かに、EU AI法の施行の延期を求める業界の声は根強く、ステークホルダーは当初の予定では対応のための十分な時間が確保できないと主張しています。しかし、執行猶予を主張する声があっても、規制の価値を否定することはできません。 

国、業界、企業規模を問わず、40人の欧州のCEOが署名した2025年の公開書簡では、「よりバランスの取れた、イノベーションに配慮した規制アプローチ」が求められていました。この要請には、施行を先送りする「ストップ・ザ・クロック（時計を止める）」措置と、「スピードよりも規制品質」の優先事項が含まれていました。重複する規制の合理化と簡素化に向けた提案は、「明確で予測可能なルールを活用できれば、中小企業、スタートアップ企業、スケールアップ企業、大手企業もイノベーションの推進に貢献できる」というものです。こうしたリーダーたちは、規則がメリットをもたらすことがあることを認識しています。これは、規制要件によってイノベーションが加速したとする、Snowflakeのお客様に共通するセンチメントです。

施行の新たなスケジュールはまだ公表されておらず、EUも今月初めのガイドライン作成期限を逃していますが、準備を遅らせる理由はありません。AIとデータガバナンスの真の原動力はすでに確立されています。それは、お客様が求めていることです。データセキュリティとプライバシー制御の実装とAI使用のガバナンスは、規制要件と同様に評判の問題となります。こうした要件に違反すると、お客様の信頼を失い、場合によってはビジネス全体にリスクが及ぶことになりかねません。これは、規制違反に対する罰金よりもはるかに大きい代償です。 

評判を守り、コンプライアンスをサポートするためにすぐに実行できる、4つの重要なステップは以下のとおりです。 

• 強固な基盤の構築：AIは、その基盤であるデータが強力であるほど強化されます。データの形式や所在を問わず、組織内、さらには組織外にあるすべての関連データへのアクセスを確保してください。Snowflake AIデータクラウドは、データ品質、多様性、鮮度、ガバナンス、ディスカバリーを促進する機能を提供します。これこそがAI-readyデータであり、あれば望ましい条件だというよりも必須条件なのです。効果的で効率的なAIを求めるなら、適切な学習が必須です。Snowflakeのブログ記事のデータだけではなく、データプラクティスもAI-readyが必要をご覧ください。

• ガバナンスの確保されたデータの場所でのAIの統制：ガバナンス制御は、保存されているデータだけでなく使用中のデータも保護するという、バリューチェーン全体を制御することによって初めて効果を発揮します。リスクを軽減するために、機密データを外部ツールに移動する必要がなくなり、AIはデータ自体と同じセキュリティとガバナンスの境界内で実行されます。つまり、既存のロールベースのアクセス制御、データマスキング、ポリシー適用は、AIワークロードに自動的に適用されます。従業員が特定のデータへのアクセスを制限されると、そのデータに依存するモデルの使用も当然制限されます。 

• 人材の準備：基盤の構築にはテクノロジーだけがあれば良いわけではありません。新しいツールの導入と適切な使用には、情報に基づき責任を持って行動でき、かつ新しいツールを信頼できる人材が必要です。新しいアシスタントやエージェントの設計と開発に、その分野のエキスパートを含めるようにします。新しい人材をトレーニングできるようなチームを準備することです。新しい人材が必要なタスクを実行できると信頼できれば、サポートを求めたり、より多くのタスクをオフロードしたりできます。それが継続的な管理の一部として重要です。ブログ記事のエージェントの管理には、雰囲気やフィーリングだけではない要件が必要では、新しいAIエージェントの「採用」と「オンボーディング」を成功に導くための手順を紹介しています。

• AIに対する注意を怠らない：エージェント型の労働力には真のマネジメントが必要です。従業員が新たなAIエージェントを信頼する必要があるのと同様に、マネージャーは彼らが効果的に機能し、適切な成果を出しているかを確認する必要があります。Snowflakeは、お客様がAIシステムの経時的な動作をテスト、測定、文書化できるように、評価、モニタリング、オブザーバビリティツールに多額の投資を行っています。What’s Your Agent’s GPA? A Framework for Evaluating AI Agent Reliabilityの記事をご覧ください。ブログ記事で紹介している、エージェントの目標、計画、アクションの評価手順を、毎日のワークフローに組み込む必要があります。そして、継続的な投資を正当化し、その適用に優先順位を付け、潜在的なリスクと将来のメリットのバランスを取るために、成果を明示的に測定する必要があります。詳細については、価値測定のギャップに注意：AI投資のビジネスインパクトを測定の記事もご覧ください。

結論は、以下のとおりです。規制当局の指示を待つ必要はありません。お客様はすでに企業に対し行動を求めています。堅牢なAIガバナンスは、罰金を回避するだけではありません。ビジネスの存続を支える信頼を維持することでもあります。

AIガバナンスはビジネス能力であり、競争優位性です。質の高いデータ入力、モデルの明確なレジストリ、そしてそれらを効果的かつ倫理的に活用できるよう訓練された人材がそろっていれば、単に法律を遵守するだけでなく、成長のためのより信頼性の高いエンジンを構築できます。