- 企業は、人間の指示なしに自律的に行動するシステムである「エージェンティックAI」の導入を急いでいますが、ガバナンスが追いついておらず、導入過程で大きなリスクが生じています。
- ドレクセル大学が500人以上のデータ専門家を対象に行った調査によると、組織の41%がすでに日常業務でエージェンティックAIを使用しており、もはや試験運用の域を超えています。
- しかし、自社のガバナンスの枠組みがこれらのシステムを監視・制御できるほど成熟していると考えている組織は、わずか27%に過ぎません。
- ここでのガバナンスとは、硬直的な規制ではなく、責任の明確化、AIの挙動の監視方法、および人間が介入すべきタイミングを定めることを指します。
- 人間が反応する前にAIが現実の状況で自律的に行動する場合、このズレは非常に危険になります。
- 例えば、サンフランシスコでの停電時、自動運転のロボタクシーが交差点で立ち往生し、救急車両を妨害しました。システム自体は「設計通り」に動作していたにもかかわらずです。
- 金融分野では、AIによる不正検知がリアルタイムで自動的に取引をブロックできます。顧客はカードが拒否されて初めて気づくことになり、AIが誤った場合に誰が責任を負うのかという疑問が生じます。
- 多くの組織で人間が「ループ内（in the loop）」にいますが、AIが意思決定をした後にしか関与しないため、監視は責任の所在を明確にするものではなく、単なる「エラー修正」に留まっています。
- 最初からガバナンスが欠如していると、システムに明らかな故障がなくても小さな問題が蓄積し、信頼を損なうことになります。
- 調査によると、適切なガバナンスを持つ組織は、自律型AIの初期の恩恵を、より優れた長期的な効率性と収益成長につなげています。
- OECDは、説明責任と人間による監視は、後付けではなく、最初から設計に組み込まれるべきだと強調しています。
結論： 企業は人間の指示なく自律的に行動するエージェンティックAIの導入を加速させていますが、ガバナンスの遅れが大きなリスクとなっています。41%の組織がすでに運用していますが、十分なガバナンスを持つのは27%に過ぎません。ガバナンスとは、責任、監視、介入ポイントの明確化を意味します。多くの現場では人間が意思決定後にしか介入しておらず、監視が責任の追求ではなく事後修正に終わっているのが現状です。
