組織が自動化された生産性への道を進む際、最初のステップはAIツールの導入ではなく、導入のための基盤整備にあります。Microsoft Copilotのような製品に飛びつく前に、組織の目標、準備状況、既存の能力に基づいた戦略を策定することが極めて重要です。この不可欠な計画段階は、独自のビジネス目標に沿った安全かつ拡張性のあるAI導入を可能にします。

コパイロット対応力とは何か、なぜ重要なのか？

コパイロット対応力とは、組織がセキュリティと効率性を確保しつつ、責任を持ってAIツールを導入・活用できる態勢を整えていることを意味します。チームには安全な実験と成長を支える枠組みが必要です。これには、ユーザーが日常業務にAIを統合するためのトレーニング、データの保護と適切なガバナンスの確保、承認済みおよび非承認のAI利用状況の可視化が含まれます。

人材、プロセス、テクノロジーにおけるギャップの特定

このフェーズにおける最初のアクションは、人材、プロセス、テクノロジーの3つの領域にわたるギャップ分析です。

人：AI導入に向けたスタッフとリーダーシップの準備状況を評価します。これには、部門横断的な主要ステークホルダーの特定、既存のコパイロットやAI経験を持つ内部推進者の関与、ベストプラクティスとトレーニングを促進するセンター・オブ・エクセレンス（CoE）の設立が含まれます。プライバシーに関するベストプラクティスに関する定期的なスタッフ研修と継続的な評価は、新たな脅威や規制変更への適応を支援します。実践的なトレーニングと実世界での応用戦略の欠如は、自信を損ない、変化への抵抗を増大させ、AIが提供できる価値を制限します。

適切な人材を早期に巻き込むこと。関連部門全てからの代表者が参加しなければ、AI戦略は必要な深みと支持を得られない可能性があります。適切な人材が最初から関与することで、チームは方向性の統一、正当性の確保、そしてAI戦略を測定可能な成果に変えるために必要な業務上の明確性を獲得します。

プロセス：組織内に正式なデータ保護またはプライバシープログラムが整備され、定期的に見直しと強化が行われているかを評価します。このようなプログラムは、機密情報の取り扱いに関する明確な方針と手順を確立し、関連するデータ保護規制（例：GDPR、PCI DSS、HIPAA）への準拠を確保し、データ管理における役割と責任を定義します。プログラムには、機密データの特定、アクセス制御、データフローの監視、潜在的なインシデントや侵害への対応プロセスが含まれます。信頼性の高い枠組みを構築することで、AI導入が安全であると同時に、組織の中核的価値観やコンプライアンス要件に沿ったものとなることを保証します。

組織が構造化データと非構造化データの両方に対して、ラベル付けと分類の標準化されたプロセスを有しているかどうかを評価してください。構造化データについては、自動化されたルールとメタデータタグにより、個人情報や財務情報などの機密コンテンツが識別されます。非構造化データ（例：電子メールや文書）の正確なラベル付けには、自然言語処理ツールや手動レビューなどの手法が必要です。データ管理システム全体で分類を統合することで、動的なアクセス制御が可能となり、リスク管理や規制要件への対応が支援されます。これらのポリシーは、暗号化やデータ漏洩防止（DLP）などの高度な制御の基盤を提供し、機密資産がライフサイクル全体を通じて保護されることを保証します。

ユーザーが機密情報を扱うための訓練方法を検討してください。この段階で、利用規約やAIガバナンスフレームワークの草案作成を開始すべきです。幻覚現象、データ漏洩、モデルドリフトといった問題に対処するため、モデルの透明性、説明可能性、リスク軽減戦略を扱うガバナンス構造を早期に確立することが極めて重要です。この早期統合により、チームは制御力と確信を得るとともに、責任あるAI拡大のための正当化可能な基盤を構築できます。

技術面：現在の技術基盤を見直し、不足点を特定する。まず、既存のデータ保護対策や内部者リスク対策プロトコルの有効性を含め、現在のデータセキュリティ態勢を徹底的に監査することから始める。アクセス管理、活動監視、潜在的な内部者脅威や外部からの侵害への対応のための統制が整備されているかを評価する。

脆弱性（例：時代遅れのポリシー、不十分なアクセス制限、機密データ移動の監視における不備）を特定します。これには、プラットフォーム間でデータがどのように保存・共有・分類されているかの見直しが含まれ、機密情報へのアクセスが許可された担当者のみに制限されていることを保証します。

人材、プロセス、テクノロジーのギャップ分析により、改善策の優先順位付けが可能となり、最も重要な資産とプロセスにまず注力できます。最終的にこれらの取り組みにより、AI導入時には適切に保護され承認されたデータのみが処理対象となるため、チームは迅速な行動、リスク低減、AIの真の価値解放に確信を持って取り組めます。

カスタマイズされたAI導入計画の構築

組織は、AI導入戦略を業務上の現実と長期的な戦略目標の両方に合わせて調整すべきです。まず、Microsoft SharePoint Advanced Management（SAM）やData Security Posture Management（DSPM） for AIなどのツールを活用することから始めます。これらのソリューションにより、データ露出の事前監査とアクセス制御の強化が可能となり、機密性の高いビジネス情報が適切な担当者のみがアクセスできるように確保されます。

重要または機密情報へのAIアクセスを制限する必要がある場合、高リスクまたは機密分類が付けられたファイルをAIが処理しないよう、対象を絞ったDLPポリシーを展開します。
データ品質と業務効率をさらに向上させるため、データライフサイクル管理（DLM）を実践し、コンテンツを「関連性のある」「陳腐化した」「重要性の低い」（ROT）に分類する。これによりデータリポジトリが合理化され、AIの基盤となる入力データの品質が向上し、情報に基づいた意思決定が支援される。DLMと記録管理（RM）を組み合わせることで、規制順守が保証され、不正な変更が防止され、重要なビジネス情報が偶発的な損失から保護される。

これらの管理策を支えるため、組織は継続的な監視システムと自動アラートを確立し、異常な活動や潜在的な脅威を迅速に検知・対応すべきです。これらの措置により構築される強靭な枠組みは、法技術が進化する中で組織が確信を持って主導し、革新を推進する基盤となります。

AI戦略に影響を与える主要な要因

この変化を受け入れるためのビジネスの準備態勢には複数の要因が影響し、これらの要素を理解することがAIの潜在能力を最大限に引き出す鍵となります。

不正確、不完全、重複、不適切なラベル付けなどのデータ品質の問題は、AIの効果を損ないます。こうした問題は信頼性の低い分析や誤った意思決定につながります。これを改善するには、定期的なデータ監査を実施してエラーを特定・修正し、データ形式を標準化し、適切なタグ付けと分類を確保し、陳腐化または冗長なレコードを削除する必要があります。

プロンプト、エージェント、具体的なユースケースの開発に関するトレーニングを怠ると、障害が生じます。プロンプトエンジニアリングのスキルやエージェントの能力に対する明確な理解が不足しているチームは、AIを誤用したり十分に活用できなかったりすることが多く、導入率の低下や期待外れの結果につながります。実用的なユースケースがなければ、AIイニシアチブは抽象的なままで日常業務から切り離され、スタッフの混乱や懐疑を生むことになります。

AIイニシアチブを明確な目標とガバナンスに根ざすことで、あらゆる導入が目的意識を持ち、安全で、組織にとって最も重要な事項に沿ったものとなる。このアプローチは、有意義な成果をもたらすユースケースに努力を集中させることで価値創出までの時間を短縮すると同時に、コストのかかる誤った方向性や規制上の落とし穴から守ります。法的・倫理的・セキュリティ要件に積極的に取り組むことで組織の信頼を構築し、AIを用いた責任あるイノベーションを促進します。要するに、戦略とコンプライアンスをAI導入計画の基盤に組み込むことで、変化するデジタル環境において、拡張可能な成長、持続的な変革、そして強靭なリーダーシップの土台を築くことができるのです。

戦略がこれらの核心的な推進要因に根ざしている場合、組織は投資の利益を最大化するだけでなく、リスクを軽減し信頼を育む強靭な基盤を構築します。今日、技術と目的・コンプライアンスを慎重に整合させることで準備を整える組織こそが、明日をリードするのです。 

ポール・レネハン、シニアディレクター、アドバイザリーおよび実装、Epiq

ポール・レネハンは、データガバナンス、情報保護、eディスカバリー分野で20年以上の経験を持つベテランリーダーです。キャリアを通じて、多様な業界・セクターにおいてデータ品質、セキュリティ、規制コンプライアンスを強化する戦略的イニシアチブを成功裏に主導してきました。フォーチュン100企業多数と連携し、データガバナンスと保護をビジネス目標および規制基準に整合させるベストプラクティス、フレームワーク、ポリシーの設計・実装を手掛けています。

ポールはデータ分析、アーキテクチャ、品質、プライバシー、セキュリティに関する深い専門知識を持ち、これらの領域を支える幅広いツールや技術に精通しています。GDPR、CCPA、HIPAA、PCI-DSS、ISO 27001、NISTを含むグローバルな基準や規制にも精通しています。

ポールはノースイースタン大学ダモア・マッキム経営大学院にて情報システム学士号を取得。マイクロソフト認定情報保護管理者（MCIA）、マイクロソフト認定セキュリティ管理者（MCSA）、認定eディスカバリースペシャリスト（CEDS）の資格を保持。業界カンファレンスやイベントで頻繁に講演を行うほか、毎年大学院生向けに国際ビジネスと法務テクノロジーの動向について講義している。

現在のEpiqにおける職務において、ポールは専門家チームを率い、戦略的なデータガバナンスおよび情報保護ソリューションを顧客に提供し、データライフサイクル全体にわたる完全性とコンプライアンスを確保している。また、Epiqリスク・コンプライアンス部門のリーダーシップと緊密に連携し、内部ガバナンス施策を企業目標と整合させている。


 
ジェレミー・ソーヤー、ソリューションアーキテクチャ担当ディレクター、Epiq

Epiqのソリューションアーキテクチャ担当ディレクターとして、ジェレミーはMicrosoft Purviewを活用し、組織目標とMicrosoftテクノロジーを連携させることでクライアントのビジネス要件に対応。特にデータ保護とセキュリティに重点を置いています。Copilotのパワーユーザーであり、エージェント型AIの愛好家として、AIを責任を持って導入することの重要性を認識し、機密データの保護と内部脅威の最小化を確保しています。ジェレミーはデータセキュリティ強化と情報漏洩防止を目的としたカスタマイズされたプロジェクト範囲と提案書を作成。組織に対し、人・プロセス・技術のバランスの取れたアプローチによるAI導入準備に焦点を当て、コパイロットを安全に実装するための戦略的ガイダンスを提供している。

以前はVaronisのクラウドアーキテクトとして、北米全域でM365を専門とし、製品管理、営業リーダーシップ、エンジニアリング、開発、マーケティングと連携しながら、全米の複数の営業チームをデータ保護ソリューションで支援しました。それ以前の役職には、SADA Systemsにおけるシニアソリューションアーキテクト、ディレクター、インフラストラクチャおよびAzureサービスのテクニカルリードが含まれます。20年以上の経験を持つジェレミーは、オンプレミスとクラウドインフラの両方における計画、設計、実装、セキュリティ確保に卓越した能力を発揮します。