AI（人工知能）は、人が行ってきた判断や認識、文章生成などの知的作業を、コンピュータで実行できるようにする技術や仕組みの総称です。ルールを人が定義する方式もあれば、機械学習や深層学習でデータから規則性を学ばせる方式もあります。近年は生成AIの普及により、文章要約や検索支援、コード生成まで対象領域が広がってきました。
データ利活用の実務では、AIは「モデルを作ること」よりも「運用として回すこと」が難所になりがちです。学習データの定義、目的変数の設計、特徴量生成、評価指標、推論コスト、監視と再学習の条件まで決めて初めて業務に組み込めます。データの偏りや欠損、ラベルの揺れが残ったままだと、モデル精度が安定しないだけでなく意思決定の誤りにつながります。
統制面では、個人情報や機密情報の扱い、説明可能性、バイアス、監査ログ、権限管理が欠かせません。生成AIを社内向けに使う場合も、プロンプトや参照データ、出力の取り扱いルールを決め、誤回答へのフォールバック手順まで用意すると安全性が上がります。AIは万能な置き換えではなく、業務プロセスとデータ基盤の設計を前提に価値が出る技術だと捉えると導入判断がぶれにくいです。
