【今泉さんありがとうございました！】続・AIによる情報共有・分析とNeeds to Knowの原則とインサイダーについて
先週の自分のエントリーに対して、今泉さんが回答をくれていました。
まずはご回答、誠にありがとうございました。
よく読ませていただきました。
公知な情報を商用AIサービスが探して来てくれて（人間が探そうと思っても余程頑張らないと難しい）、それをまとめて来てくれるのは十分承知しているんです。
自分は未だにChatGPTをはじめとする有償AIサービスとかはお恥ずかしながら未だに全く利用していないのですが、Microsoft EdgeについているCopilotはよく利用しています。
自分が一番気になっているのは、今泉さんの言う、社内における法人用AIが、そのデータソースをある一定のロールの元に使える範囲を絞れば絞る程、本来AIが得意とする多種多様なデータ分析を行えなくなるし、広げれば広げる程、利用できるロールの人はごく一握りに限られてくるのではないか？という点です。
前にも上げました、先日のソフトバンク株式会社の株主総会の例ですが、
加速するAI戦略で、次の成長ステージへ－ソフトバンク株式会社 第39回定時株主総会レポート - ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース
動画の32分20秒あたりから出てくる、あくまでイメージ動画なのだと思いますが、一般社員が他部門が行っているような業務内容がスラスラとわかる世界は現実的には可能なのだろうか、というところに自分の疑問はあります。
なのであらてめて、自分もブログのエントリータイトルを元にCopilotに聞いてみました。
AIによる情報共有・分析とNeeds to Knowの原則とインサイダーについて
AIによる情報共有・分析
AIは大量かつ多種多様なデータを短時間で処理し、新たな洞察や価値を生み出す力を持っています。企業が保有する膨大な業務記録や顧客情報をAIが解析することで、従来の手法では気づきにくかったトレンドや相関関係が鮮明になります。さらに、AIは単なる集計だけでなく、提案型のアウトプットを生成し、ビジネスにおける新価値創出を加速させる可能性があります。ただし、AIにすべてを任せると、結果の背景や前提条件がブラックボックス化しがちであり、説明責任や判断の透明性を確保する仕組みづくりが欠かせません。
Needs to Knowの原則
Needs to Know（必要性原則）は、情報漏洩を抑制するために「知るべき人だけに情報を提供する」ことを定めています。具体的には、役職や部門、担当業務に基づきアクセス権を厳格に管理し、ファイルサーバーや業務システムでは権限設定・申請承認を徹底します。この運用は秘匿情報の拡散を防ぎますが、一方でAIを活用した情報活用を阻害し、新しい分析や提案の芽を摘んでしまうリスクもあります。情報活用とセキュリティのバランスをどう設計するかが大きな課題です。
インサイダー（内部関係者）の懸念
インサイダー問題では、権限を超えた情報利用や共有から不正が生じるケースを指します。AI分析の結果を受け取る範囲が拡大しすぎると、本来アクセスを持たない社員が経営判断に関わる機密データを知る恐れがあります。さらに、AIによる予測や業績試算が社内に流出すると、市場に対する過度な情報提供となりインサイダー取引の温床にもなりかねません。これを防ぐには、AIのアウトプットに対しても「誰が何のために受け取るのか」を明確化し、情報利用ログや説明責任のトレーサビリティを整備する必要があります。
今後は、AIの恩恵を最大化しつつNeeds to Know原則を実効的に運用するため、「データガバナンス強化」「アクセス権のダイナミック制御」「AI説明性（Explainable AI）の導入」などを組み合わせたアプローチが求められます。また、インサイダー防止の観点からは、AI出力の利用ポリシーや監査体制の整備も重要な検討項目です。
ですよねぇ、と思っているのです。
ある意味、AI技術の進化はそれはそれとして、誰に、どのような情報までを、それは部署とか職位とかだけではなく、何の、どのような業務に携わっているか？、どのような資質があってより企業にとって有用なアウトプットができる人物か？という丁寧なロール設定が設計できる人が必要になってくるのではないか？と思います。あくまで個人的な考えですが。
追伸：
自分の問いに対して今泉さん以外に個人のブログでも取り上げてくれている方が居ないかどうか、こちらもCopilotに聞いてみましたが、無かったようでした。