AI時代的數據治理：中小企業的新常識

數據治理的常識正在改變

「只要整理好數據就夠了」的時代已經結束。正如EnterpriseZine的文章《數據治理的常識已不再適用：從BI時代脫胎換骨，迎接AI時代的數據治理》所指出的，隨著AI的普及，數據治理的本質正在從根本上發生變化。

過去，中小企業的數據治理，主要圍繞著整理Excel管理台帳、進行備份、設定存取權限等「整理」工作。然而，在AI已成為業務核心的今天，單純的數據管理已遠遠不足。

AI會「學習」數據，並從中做出「判斷」。如果判斷失誤，企業可能蒙受巨大損失。數據治理已不再只是「防守」，而是進化為一種「進攻」型的經營設計概念。

AI時代的數據治理，最重要的在於同時管理「數據品質」與「AI的判斷過程」。

中小企業經營者首先應認識到，自家公司的數據存在被AI學習的風險。例如，將客戶數據輸入AI工具時，這些數據可能被傳送到外部伺服器，並用於學習。從個人資料保護法的角度來看，這也是一個重大風險。

此外，企業還需要建立能夠解釋AI判斷依據的機制。金融廳發布的《金融領域AI利用相關報告》中，也強調了AI判斷的說明責任。即使是中小企業，如果被合作夥伴或客戶問到「為什麼這個AI會做出這樣的判斷？」卻無法回答，就會失去信任。

ServiceNow在其AI控制塔中新增治理功能的新聞，也象徵了這一趨勢。雖然這是針對大型企業的解決方案，但中小企業同樣需要「統一管理AI使用的機制」。

那麼，中小企業經營者應該從何處著手呢？根據我支援超過38家客戶所累積的經驗，在此提出3個具體的行動方案。

首先，請製作一份清單，列出公司內部哪些業務使用了AI。這包括員工個人使用ChatGPT等工具的情況，掌握所有使用狀況是第一步。

製作時，請務必記錄以下3個項目：

透過這份地圖，可以可視化高風險的使用環節。例如，如果發現某個部門將客戶名冊輸入到免費的AI翻譯工具中，就需要立即採取對策。

根據AI使用地圖，將公司內部規則文件化。不需要像大企業那樣制定複雜的政策。中小企業需要的是簡單且能夠遵守的規則。

具體來說，制定以下3點就足夠了：

這項政策必須讓全體員工周知並獲得理解。不要只停留在制定政策，還應定期舉辦培訓。

AI的判斷精度直接取決於輸入數據的品質。中小企業容易陷入的誤區是過度自信地認為「只要有數據，AI就能搞定一切」。

作為數據品質管理，請定期進行以下檢查：

例如，導入銷售預測AI時，如果過去的銷售數據中混入了期末的搶單數據，AI就會學習到錯誤的模式。在將數據輸入AI之前，請務必加入人工確認品質的環節。

在此介紹3個我在支援企業時常見的失敗模式。事先了解這些模式，可以避免重蹈覆轍。

失敗1：將AI導入完全交給IT部門

AI治理是經營課題。如果只交給IT部門，導入過程會偏向技術觀點，風險管理就會落後。經營者本人應擔任治理的負責人。

失敗2：追求完美而遲遲無法行動

這是指「先制定完美的政策再說」的想法，導致什麼都無法開始。治理與其追求100分，不如先以60分的狀態啟動，然後不斷改善，這樣更為現實。

失敗3：不閱讀AI工具的合約條款

許多AI工具的使用條款中，都記載了輸入數據的處理方式。特別是允許「將數據用於學習目的」的條款需要特別注意。請務必讓法務人員或顧問律師進行確認。

AI時代的數據治理，並非單純的數據管理延伸。它是為了實現事業目的而存在的「上位經營設計概念」。

正因為是中小企業，才不需要像大企業那樣複雜的機制。然而，必須認識到「既然要活用AI，就伴隨著風險」，並建立簡單且具執行力的治理機制。

請從本文介紹的3個行動開始著手。將數據治理從「防守」轉變為「進攻」，將成為中小企業在AI時代脫穎而出的競爭力。