能動的AIの台頭 第7部：AIサービス向けデータガバナンスと監査証跡の導入

• 効果的なAIガバナンスがなければ、AIへの投資は潜在能力を発揮できません。
• AIガバナンスは、複雑性を管理するために、これまでにない俊敏性、先を見越した対策、そして包括的な監視を必要とする課題です。
• Dynatrace をご利用いただければ、今後のあらゆる変化に備えることができます。

コンプライアンスを維持し、AIシステムへの信頼を構築しましょう

AI規制は強化されつつあり、コンプライアンス違反は、より広範な大規模AI導入にとって大きなリスクとなりつつあります。 罰則は影響の一部に過ぎません。評判の低下、顧客の不信感、イノベーションの停滞は、先見性のある組織でさえも機能不全に陥らせる可能性があります。そこで当社は、AI可観測性のためのデータガバナンスと監査証跡を導入いたします。エンドツーエンドのデータ系譜、保持制御、モデルとユーザーの相互作用に関する証拠記録により、AIデータライフサイクルを管理、監視、保護するスケーラビリティな方法です。

当社のプラットフォームは、ガバナンスを競争優位性へと転換するお手伝いをいたします。組み込みの監査サポートにより、EU AI法などの新たな規制への対応や、NIST AIやISO/IEC 42001:2023といった業界標準フレームワークへの準拠を支援します。

AIデータガバナンスの隠れた課題

コンプライアンスの複雑性

AI規制は厳格化が進み、新たな規制も視野に入ってきております。 組織はAI活動の詳細な記録を長期間にわたり保持し、データとプロセスの透明性を確保し、保存ポリシーを法的要件に整合させる必要があります。これらの措置は信頼性と安全性の確保に不可欠ですが、重大な課題をもたらします。例えば、AI関連のイベントは複数のシステム、アプリケーション、チームに分散していることが多く、統一された監査証跡の作成を困難にします。デフォルトの保存期間は規制要件を満たせない場合があり、手動によるガバナンスプロセスはエラーが発生しやすく、大規模な運用には不向きです。

コンプライアンス違反のリスク

規制基準を満たせない場合、多額の罰金や制裁が科されるリスクがありますが、市場への影響、評判の毀損、顧客の信頼喪失はさらに深刻です。適切なツールがなければ、組織はAIデータガバナンスの増大する複雑性を管理し、AI投資の恩恵を十分に享受することが困難になります。

Dynatraceのデータガバナンスと監査証跡のご紹介

Dynatraceは、AI駆動型ソリューションで複雑な課題に取り組む組織を支援する長い実績を有しております。この専門知識を基盤に、コンプライアンスの簡素化、透明性の向上、データ管理の効率化を実現する新たな機能群を導入いたします。Dynatraceにより、以下のことが可能となります：

• 当社のセキュアなデータレイクハウスである Grail® において、AI 関連イベントを最大 10 年間自動的に保持します。
• Amazon Bedrockなどのプラットフォームからのイベントを監視・収集し、モデルのデプロイから微調整活動まで、あらゆるものを追跡します。
• OpenTelemetry を活用して、AI ワークロードのリアルタイムトレースとメトリクス、およびすべての AI ユーザーインタラクションを収集し、AI エコシステムの全体像を把握できます。

組み込みの監視機能でコンプライアンスのギャップを解消

Dynatraceの特長は、既存ワークフローとのシームレスな統合にあります。OpenPipeline® on Grailを活用すれば、AI関連イベントを拡張保持期間付きのカスタムストレージバケットへ自動的にルーティングでき、チームがツールやプロセスを変更する必要はありません。これにより長期的な監査可能性が確保され、特別な保持・監査措置を要求される業界固有のコンプライアンス要件への対応を支援します。
設定後は、Dynatraceが自動的にイベントをルーティング・保存し、信頼性が高く透明性のある監査証跡を作成します。これにより、データガバナンスに従来伴っていた断片化、ツールの乱立、手作業の負担を軽減できます。

わずか数回のクリックで、あらゆるユーザー操作、モデルトレーニングセッション、デプロイメントイベントをトレースできることを想像してみてください。Dynatraceは断片化されたデータを単一の統合ビューに集約することでこれを実現します。規制当局の問い合わせへの対応でも、AIモデルの最適化でも、必要な時に必要なインサイトを得ることができます。

Dynatrace セグメントによる簡素化された即時データフィルタリング

監査データすべてが同等のコンプライアンス重要度を持つわけではありません。複雑なIT環境を持つグローバル企業にとって、厳格な地域の規制透明性義務から他地域の緩やかな規制まで、多様な規制へのコンプライアンスを加速するには、正確な基準でデータを瞬時にフィルタリングする能力が不可欠です。

Dynatrace セグメント は、分析ニーズや規制要件に合わせてデータを分解・フィルタリングする作業を簡素化します：

• 対象を絞ったコンプライアンスビュー：監査データを地域、環境、プラットフォーム、モデル、またはカスタム基準で即座にフィルタリングし、多様な規制要件に適合させます。
• 動的な適応性：新しいLLMモデルや環境が導入された場合など、セグメントは自動的に更新されるため、手動でのメンテナンスを最小限に抑え、ガバナンスを最新の状態に保ちます。
• 再利用可能な資産：単一のダッシュボードやノートブックを、異なるセグメントを適用するだけで複数のユースケースに活用でき、作業の重複を削減します。
• ノイズの低減：開発ログやテストログなど、関連性の低いデータを除外することで、コンプライアンスとオブザーバビリティを真に重要な事項に集中させます。
• カスタムチームコンテキスト：コンプライアンス、データサイエンス、運用など、異なるチームごとに監査データの明確なフィルタリングビューを提供し、部門横断的な責任の所在と監査対応態勢を確保します。

オブザーバビリティから信頼性の高い自動化へ

AIガバナンスの未来は、今日の規制を満たすだけでなく、明日の課題を予測するプロアクティブで自動化されたソリューションにあります。Dynatraceを活用すれば、単なるコンプライアンス遵守にとどまらず、ビジネスの成長に合わせて拡張可能な信頼性と確実性の基盤を構築できます。AIイベントを収集し統合プラットフォームに統合することで、Dynatraceはコンプライアンスを負担から戦略的優位性へと変革します。

今すぐ始めましょう

AIデータガバナンスの簡素化をご検討中ですか？

Dynatraceのプレイグラウンドで実際に試してみてください。または、ドキュメントでAIガバナンスの設定方法をご確認ください。

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• 「エージェント型AIの台頭」ブログシリーズの第1部では、AIエージェント、モデル、およびAgent2Agent（A2A）やMCPなどの新興コミュニケーション標準の基礎について解説しています。
• 「エージェント型AIの台頭」ブログシリーズの第2部では、AIエージェントのオブザーバビリティと監視、A2AおよびMCP通信、Amazon Bedrockエージェントのスケーリングと大規模監視方法について探求します。
• 第3部では、Amazon Bedrockエージェントの監視方法と、オブザーバビリティが大規模なAIエージェントを最適化する仕組みについて説明します。
• 第4部では、NVIDIA BlackwellおよびNVIDIA NIMを用いたAIのフルスタックオブザーバビリティについて取り上げます。
• 第5部では、OpenAI Agents SDKを使用したシンプルなエージェント型アプリケーションの構築方法と、Dynatraceによるデータ計測の実践例をご紹介します。
• 第6部では、よりスマートなLLMサービスのためのAIモデルのバージョン管理とA/Bテストについて探求します。