第9回：AI導入で気をつけたいリスクとガバナンス—安心して使うために

2025年2月13日 13:18

こんにちは、彩子です。

これまでAI2AIの便利さと未来への期待をお伝えしてきましたが、どんなに優れたツールでもリスクはつきもの。

特にAIは大量のデータを扱うので、情報漏えいリスクや倫理問題など、考慮すべき点があります。

今回は安心してAIを導入し、運用するためのポイントをまとめました。

◇ 情報管理とデータプライバシー

AIが学習するためには膨大なデータが必要で、その中には顧客情報や個人データが含まれることもあります。

セキュリティを軽視したまま導入すると、データ流出や不正アクセスのリスクが高まるため、厳格なアクセス制限やログの記録、暗号化などの対策が欠かせません。

AIは学習データの質に大きく依存するので、誤情報や偏ったデータを学習すると間違った提案をしてしまう可能性があります。

わたし自身もAIがまとめた情報を「なんかちょっと怪しいな」と二重チェックすることがあります。

信頼性の高いデータや監査体制の整備が必要ですね。

やはり何も知らずに使うと不安になりますが、リスクと対策を理解していれば「ここを気をつければ大丈夫」と思えます。

わたしは、子どもの写真や個人情報を扱うときは必ず閲覧範囲を限定したり、AIの外部連携をオフにしたりといった設定を心がけるようにしています。

特に企業導入の場合、システム管理担当者やDX推進室など、問い合わせ先があるだけでトラブルにすぐ対応できる安心感が違います。

個人でもコミュニティやセミナーを活用すると、「こんなエラーが出たけどどうしよう？」を気軽に聞ける仲間ができますよ。

仲間同士でも、「この設定どうしたらいい？」など情報交換するとお互いの心配が減ります。

会社でも同じく、導入ノウハウや注意点をドキュメント化し、常にアップデートする意識があると安心して活用できますね。

最終回は、ここまで学んだAI2AI・Lark・DX活用をどう実践に移すか、「明日からできるアクションリスト」をまとめたいと思います。

AI導入はメリットばかりでなく、情報漏えいやバイアスなどのリスクも潜んでいます。

だからこそ、組織としてのガバナンスやセキュリティ対策をしっかり整えれば「安心して使える」環境が作れます。

ちょっとした知識や仕組みづくりが大きなトラブル回避につながるので、ぜひ押さえておきましょう。

最後まで読んでいただきありがとうございました。

ちょうどこの時期NVIDIAのあるサンタクララにいたのでちょっと複雑…