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エンタープライズデータを保護・分類・管理する

今日のデジタル経済において、データはもはやビジネスプロセスの受動的な副産物ではなく、AI主導のイノベーションを支える原材料です。同時に、データの規模と複雑性の増大は課題を生み出しています。それは、データの価値を活用しながら、安全性、コンプライアンス、そして文脈的な関連性を維持することです。生成AI（GenAI）の台頭により、この課題はさらに差し迫ったものとなっています。人間と機械がエンタープライズデータとやり取りする境界が曖昧になっているからです。混乱から制御へ移行するために、組織にはインフラ以上のものが必要です。必要なのは、スマートなガバナンス、精緻なアクセス制御、そして収集・管理するデータに意味を与えるインテリジェントなプラットフォームです。

AI、データ分類、ガバナンス、AIアクセス制御の交差点はますます重要になっています。企業がGenAIの価値を引き出そうとする中で、データの品質を区別し、その利用方法と利用場所を制御する必要があります。Arasは、3層の分類システムとAras InnovatorEdgeによるターゲットデータの公開によって、この課題に対応します。

Arasの3層データ分類アプローチ

Arasは、知的財産の保護に強く重点を置きながら、GenAIを支えるために正確な製品データの収集、整理、管理、ガバナンスを優先します。Aras Innovator®は製品データを次の3つのタイプに分類します：

  1. 制限なし：公開されている、または製品の秘密情報を明らかにしないデータ。
  2. 機微：適切なアクセス権を持つ人だけが閲覧すべきデータ。例えば、顧客よりも多くのアクセス権を持つ可能性のある販売パートナー。
  3. 機密：企業秘密や機密文書など、AIに決して公開してはならないデータ。

Aras Innovatorの各データオブジェクトには、システム動作を指示する分類タグが付与されます。アクセス制御はオブジェクト、役割、ワークフローの各レベルで実施されます。例えば、サプライヤーは「制限なし」の部品仕様を閲覧できますが、それが「機微」または「機密」としてマークされている場合、コスト内訳やテストデータにはアクセスできません。

この分類モデルは、適切なユーザーに適切なレベルのアクセスを提供すると同時に、AI導入のための安全な基盤を構築します。機微データがAI生成コンテンツに誤って露出するのを防ぎ、GDPR、ITAR、業界固有の規制などの規制要件に準拠するのを支援します。

なぜデータの差別化がこれまで以上に重要なのか

エンタープライズデータは前例のない規模で増加しており、設計ツール、運用システム、サプライチェーンプラットフォーム、顧客チャネルから流入しています。このボリュームは複雑性を伴います。しかし、すべてのデータが同じ価値を持つわけではなく、それらを同一に扱うことは大きなリスクを伴います。

一部のデータは検証され構造化されており、重要なワークフローで利用する準備ができています。他のデータは、生データであったり、未検証であったり、文脈に依存していたりします。例えば、品質保証によって検証されたエンジニアリング部品表（BOM）は、設計のドラフトやサプライヤーの見積もりとは信頼性が大きく異なります。データの種類や品質を明確に区別しなければ、企業はAIモデルを汚染し、意思決定を誤らせ、コンプライアンス基準に違反するリスクを負うことになります。

エンタープライズプラットフォームは、データの種類を区別できる能力を持ち、情報に基づいた安全で俊敏な意思決定を可能にする必要があります。この差別化はシステムレベルだけでなく、動的かつ文脈的に行われなければなりません。メタデータタグ、自動分類、アクセスルールは、プラットフォームのアーキテクチャに組み込まれるべきです。そうして初めて、企業はAI対応、規制遵守、チーム間コラボレーションといった現代の要件を、データの完全性を損なうことなく支援できます。

製品開発における生成AIの可能性と落とし穴

GenAIは、製品設計、開発、ライフサイクル管理に携わる組織にとって莫大な可能性を提供します。ユーザーマニュアルやメンテナンス文書の生成から、カスタマーサポートがナレッジベース記事を作成する支援まで、GenAIは従来多大な時間と労力を要していた繰り返しのコンテンツ作成タスクを自動化できます。

最良の場合、GenAIは、定型的または初期のコンテンツ生成を機械が処理することで、チームがより付加価値の高い業務に集中できるようにし、イノベーションを加速します。グローバルなオーディエンス向けにドキュメントをローカライズしたり、複雑な製品履歴を要約したり、変更の影響をシミュレーションすることさえ可能です。ただし、正しいデータが供給されていることが前提です。

しかし、これらの機会には重大なリスクも伴います。GenAIは、事実をでっち上げたり、バイアスを組み込んだり、誤ったデータセットを参照したりする可能性があります。さらに悪いことに、機密の製品仕様、知的財産、未発表の設計にアクセスできる場合、AIモデルは出力で意図せず機密情報を漏らしてしまう可能性があります。

だからこそ、ガバナンスとアクセス制御は任意ではありません。責任あるAI導入の基盤です。企業は、GenAIがどのデータにアクセスできるかをフィルタリングするだけでなく、そのデータの利用方法を監視し、デジタルスレッドを通じて追跡可能性を提供し、各ステップで説明責任を担保するシステムを必要としています。ガードレールがなければ、GenAIは競争優位性から一転して負債へと急速に変わる可能性があります。

Aras InnovatorEdgeでデータを安全に公開する

ガバナンスの課題は内部分類で終わるわけではありません。企業は、サプライヤー、顧客、モバイルユーザー、そしてAIエージェントにさえ、データを外部と共有する必要がますます高まっています。しかし、それはセキュリティや知的財産を損なうことなく行わなければなりません。

Aras InnovatorEdgeは、企業が全データセットへの一括アクセスを与えるのではなく、特定のユースケースに向けてターゲットを絞ったデータフィードを公開できるようにすることで、この課題に対応します。これは「知る必要がある」原則に基づく情報共有を支援します。

顧客向けチャットボット用の非制限デジタルスレッドデータは、あるデータストリームで公開されるかもしれません。一方で、パートナーポータルへの認証が必要な機微データは、別のデータフィードで公開されます。特定用途向けに設計されたAPIは、最も最新かつ正確なデジタルスレッドデータを提供しつつ、知的財産を保護します。

Aras Innovatorは、Azure AI FoundryなどのクラウドベースのAIサービスと統合し、最新のGenAI技術へのアクセスを提供します。これらのサービスに正確で最新、かつアクセス制御されたデータを供給することで、ユーザーは最良の回答を得られ、同時に企業の知的財産資産を保護できます。

ガバナンスを優先したイノベーションへの道

AIを採用し、コンテンツ作成を自動化する急務の中で、企業は厳しい現実に直面しています。効果的なデータガバナンスがなければ、スピードは安全性、信頼性、正確性を犠牲にする可能性があります。分類されず、フィルタリングされないデータの混乱はイノベーションを推進しません。それを妨げるのです。

企業は、データを文脈とともにインテリジェントに分類・管理・公開するプラットフォームを採用し、混乱から制御へ移行する必要があります。Arasは、3層のデータモデルとInnovatorEdgeを通じて、安全で拡張可能、そしてAI対応のデジタルエコシステムを可能にする実践的な青写真を提供します。

組織がGenAIの可能性を引き続き探求する中で、命題は明確です。まずガバナンス、次にイノベーション。AI時代においてデータは力ですが、それは信頼でき、追跡可能で、責任を持って共有される場合に限られます。

詳しくは、API管理によるデジタルスレッドの力の解放をご覧ください。

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Artificial Intelligence Digital Engineering Digital Thread