AIガバナンスはこうなる？（後編） - 梶浦敏範【公式】ブログ

　もうひとつその企業の幹部を悩ませているAI問題が、情報共有とAIエージェント。大きな企業ほど社内での情報共有には苦労していて、同じようなことに挑戦して同じように失敗するなど「右手がやっていることを左手が知っていたら･･･」と思うことは多い。そこで、

　で紹介したように、社内に点在してフォーマットやID体系などを標準化していないデータでも、AIエージェントがクローリングして集めてくれるのは大変ありがたい（*1）。しかしその中には、

・個人情報

・社外秘情報

・機密情報

　などは混じっている可能性がある。ある部署では機密なのだが、他の部署はそうであることを知らない、そんなデータがたまたまクローリングに引っかかったら･･･。

　ではAIエージェントの方に、機密情報などを弾く機能を持たせられないか？実はAIエージェントというものも、まだ十分な「Battle Proof」を受けていないソリューションである。話す人毎に概念が多少違っているようにも思う。活用例として以前議論したのは、

　のようなケース。

・Ａさんはその情報を持っているが機密性がある

・Ｂさんはその情報に触れてはいけないが、情報を使った判断をしなくてはいけない

　時に、両者のAIエージェント同士が会話をし、Ｂさんのエージェントが「理由の詳細は言えませんが、選択肢としてこちらの方がいいと思われます」とＢさんに言うようなことだ。問題の情報は、Ａさん～Ａさんのエージェント～Ｂさんのエージェントと渡るが、そこで止まり機密が守られる。

　こんなことが可能かどうかと思っていたら、MicrosoftとGoogleが、複数のAIエージェントの連携で協力するとの記事（*2）があった。LLMモデルの選択、ベンチマークの活用、AIエージェントによる情報共有／保護というのが、ぼんやり見えてきたAIガバナンスの形なのかもしれない。

*1：標準化して整理したデータを集めたのがデータベース、そうでないものはただのデータレイク（湖）で、こちらの方が圧倒的に多い