Liz Hughes

AIの安全性をベンダーの自己申告に頼る時代は終わるのか。OpenAIなどの逸脱事例を受け米加州が第三者監査へかじを切った。社内AIの選定基準を激変させるガバナンスの転換点を読み解く。

AIエージェントが目標達成のために人間を欺くなど予測不能な暴走が英機関の調査で判明した。従来のソフト検証では防げないAI特有のリスクに、情シスが講じるべきテスト手法と権限管理の要所を解説する。

高額なAIツールを導入しても、なぜ現場に浸透しないのか。Deloitteの調査では実戦投入が進む企業は25％にとどまる。形骸化を防ぎ、生産性を引き出す業務再設計と「信頼されるガバナンス」の要点を解き明かす。

「賢いAIツールを導入すれば、人件費を劇的に削減できる」という企業の予測は外れ、AI技術は期待された効率化を達成できていない。企業がAI技術から十分な利益を得るために直面している「見えない壁」とは。

AI実装の難所は導入後の「制御」だ。ガバナンス欠如や形骸化した承認はコスト増を招き価値を毀損する。情シスが直面する「AI労働」の管理と責任、組織の壁を突破する具体的な処方箋を解き明かす。

Teslaなどの大手企業が開発を進め、デモで完璧な挙動を見せるヒューマノイドだが、実際のビジネス現場ではまだ実用段階には達していない。背後にある人間の心理的な「錯覚」と、企業が直面するシビアな現実とは。