2026.04.28

ITトレンド

企業が今すぐ取り組むべきAI運用・統制の基本

AI活用の推進が加速する一方で、管理や統制の仕組みが追いついていない企業は多くあります。

「とにかく使ってみよう」という動きは大切ですが、ガバナンスの整備が後回しになったまま進むと、あとで大きなリスクを抱えることになりかねません。

本記事では、AI活用における「運用・統制」の考え方と、今から取り組むべき具体的なポイントについて解説します。

AI活用推進の裏で、静かに広がっているリスク

AIの導入が進む中で、見えないところでリスクが積み重なっているケースがあります。なぜそうなるのか、まずは過去の教訓から振り返ってみましょう。

「シャドウIT」で起きた問題が、AIでも繰り返されている

クラウドやSaaSが急速に普及した時代、IT部門の管理が追いつかない「シャドウIT」問題が多くの企業で起きました。

ある部門が無断でクラウドストレージを契約し、顧客情報を含むデータが外部監査で発覚したケースや、R&D部門がPoC後に使わなくなったクラウドサービスのAPIキーを放置し、不正アクセスの入り口になったケース。

バックオフィス部門が未承認のノーコードツールでアプリを開発し、権限設定のミスでセンシティブな情報が社内に広まってしまったケースなど、いずれも根本にあるのは、「誰が・どのサービスを・どんな用途で使っているか」が把握できていなかったことです。

同じことが今、AIの世界で起きている

残念ながら、まったく同じ構図がAIでも起きています。

従業員が個人契約の生成AIサービスに業務上の機密情報を入力し、モデルの学習データとして利用されてしまうリスクや、利用中のSaaSに次々と追加されるAI機能が、誰にも把握されないまま有効化されているケースがあります。

「AI活用推進」の掛け声のもとで多くの部門にAIが浸透していく一方、どの部門のどの業務で、誰の責任でAIが動いているのかが管理されていない状況。

これらはすべて、シャドウITと同様の問題です。AIにも、積極的な統制の仕組みが必要です。

「見える化」だけでは足りない。AIに必要なのは「ガバナンス管理」

「うちはAI台帳を作っているから大丈夫」と思っている企業もあるかもしれません。しかし、一覧を作るだけでは不十分です。

そもそも、AIの何を管理すればいいのか

AIシステムを管理するとは、単に「使っているツールの名前を並べる」ことではありません。

使用しているモデル、プロンプト、学習に使ったデータセット、稼働環境、システムの所有者、リスク分類、現在のライフステージ。これらの要素をセットで把握して初めて、実効性のある統制が生まれます。

たとえば、与信審査を補助するAIシステムであれば、どのモデルを使い、どんなデータで動いていて、誰が責任を持ち、リスクレベルはどう分類されているか。こうした情報を一元的に管理することが、AIガバナンスの出発点です。

「見える化」と「ガバナンス管理」は何が違うのか

AIガバナンスとは、「どんなAIを使っているか」を把握するだけにとどまりません。

そのAIが「どんな成果を生んでいるか」「どんなリスクを抱えているか」「定められたルールをどれだけ守れているか」まで、ライフサイクル全体を通じて管理し続けることを指します。

日本では経済産業省が「AI事業者ガイドライン」を策定し、AIのリスク管理と統制に関する最低限の期待水準を示しています。EU AI ActやNIST AI RMFなど、海外でも規制整備が進んでいます。

対応を後回しにしていると、気づいたときには手遅れになりかねません。

AIガバナンスは誰が担うのか

AIの統制が重要だとわかっていても、「実際に誰が担うのか」が曖昧なままになっている企業は少なくありません。

多くの企業でAIのルールと責任が宙に浮いている

CAIO（最高AI責任者）やAI CoE（AI推進の専門組織）を設けている企業はまだ少数派です。

多くの現場では、AIに関するルールや責任の所在が曖昧なまま運用が進み、実務的な統制のしわ寄せがIT・DX部門に集まりやすい状況になっています。

世界ではすでに26%の組織がCAIOを任命済みとされており（IBM調査）、日本でもデジタル庁が行政府省へのCAIO任命を指示するなど、AIガバナンスは経営レベルの課題として位置づけられるようになっています。

ガバナンスを「仕組み」に落とし込むことが重要な理由

特定の担当者の意識や努力に頼るだけでは、組織全体のガバナンスは長続きしません。人が変わればルールが形骸化し、属人化した管理はいつか穴が生まれます。

AIガバナンスを機能させるには、「プロセスとして管理を回せる仕組みと文化」を作ることが不可欠です。

担当者が変わっても、新しいAIシステムが増えても、一定の統制が維持される状態を目指すことが重要です。

AIガバナンスを「仕組み」として動かすために必要な要素

では、実際にどのような仕組みが必要なのでしょうか。大きく3つの観点から整理します。

全社のAIアセットを一元的に把握する

まず取り組むべきは、組織内に存在するAIシステム・モデル・データセットを一覧化し、それぞれがどの業務プロセスと結びついているかを追跡できる状態にすることです。

「スプレッドシートで管理している」という企業もありますが、AIの数が増えるにつれて更新が追いつかなくなり、気づけば実態と台帳がかけ離れてしまうことがほとんどです。変化のスピードに対応できる仕組みが必要です。

リスク評価・コンプライアンス管理・運用監視を一体で回す

リスク分類、ポリシーへの準拠状況、監査対応、日々の稼働状況の追跡。これらをそれぞれ別の担当者がバラバラに管理していると、どうしてもガバナンスに穴が生まれます。

各プロセスを連動させることで、設計から廃止までのライフサイクル全体を通じた統制が実現します。問題が起きてから対処するのではなく、継続的にリスクを把握・管理できる体制が求められます。

AIガバナンスは「守り」ではなく「攻め」の経営判断にも活きる

AIガバナンスというと、リスクを抑えるための「守りの施策」と受け取られがちです。

しかし実際には、どのAIがどんな価値を生んでいるかを継続的に測定・可視化できれば、次にどの領域にAI投資を集中すべきかの判断精度も高まります。

ガバナンスの整備は、リスク管理にとどまらず、AI戦略とビジネス目標を整合させるための情報基盤にもなり得ます。

こうした仕組みを提供するプラットフォーム「ServiceNow」

AIアセットの一元管理、リスク評価、コンプライアンス対応、価値測定。これらを一つのプラットフォームとして提供しているのが、ServiceNowのAIコントロールタワーです。

AIコントロールタワーは、ServiceNow上で稼働するAIアセットだけでなく、AWS BedrockやAzure AI Foundryなど外部環境のAIも横断的に管理でき、NIST AI RMFやEU AI Actに対応したコンテンツパックも用意されています。

ゼロから仕組みを構築しなくても、規制対応や統制の土台を整えやすい点が特徴です。ServiceNow自身もこの仕組みを自社活用し、約500億円超の価値を実現した実績があります。

まとめ

AIガバナンスの整備を、一度に全社規模で進める必要はありません。まずは「自社にどんなAIが存在しているか」を棚卸しするところから始めましょう。

高リスクなユースケースを特定し、責任者を明確にする。その小さなステップが、実効性あるAIガバナンスの土台になります。「見えないものは管理できない」この言葉は、AIの統制においても変わらない原則です。

ServiceNowのAIコントロールタワーは、そうした現状把握から本格的なガバナンス管理まで、段階的に取り組みを進めるための仕組みとして多くの企業で活用されています。

まずは現状の確認から、一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。

ServiceNowによるAI活用の「運用・統制」にご興味があれば、ぜひお気軽にＤＴＳまでご相談ください。