2026.7.10  日本経済新聞の記事「私見卓見：使えばよいで終われぬAI」から

データの流れを可視化・制御できる仕組みを企業が持つべき

コラムの著者　栄藤 稔氏（ネットスコープジャパン CxOアドバイザー）によれば、AIツールの便利さが業務のあり方を大きく変えつつあるが、ツールに入力した自社の業務データや顧客情報が、今どこにあり、その国の法律管理下に置かれているかを即座に答えられる企業はまだ少ないと言う。

◯データ主権のありかは？

栄籐氏によれば、「データの行き先」への関心が薄いまま、生成AIの業務活用だけが急速に広がっていることが、現在のデータガバナンスの盲点だと言う。また、「データ主権」に関する問いは、単なるデータの保管場所に止まっていないという。「誰がデータの流れを把握し、制御できるか」という可視性と統制の問題である。自社の研究開発のデータや顧客情報を学習したAIモデルが、どの法域のインフラストラクチャー上で動作しているのかを知らねば、主権は形骸化するだろう。

単にグローバルなクラウド基盤の活用をやめろといったいるわけではない。利便性・冗長性・コスト効率から見ると、完全な自前運用では得られない価値がある。どのサービスを使うにしても、データの流れを可視化・制御できる仕組みを企業自身が持つことが重要である。ベンダーとの協議を通じて自社のデータガバナンスを設計・実装することが現実的なデータ主権の姿だと栄籐氏は語っている。具体的には以下のような考え方である；

• データフローの可視化：どのAIツールで何の情報を入力しているか、その処理がどこの国のインフラストラクチャーで行われているかを、ツール導入の段階から契約条件として明示的に確認しよう。

• 学習データの分離管理：汎用AIサービスへの入力データと自社モデルの学習に用いるデータを明確に区別し、後者については保管場所・法域・アクセス権限を明確にしよう。

• ベンダーとのガバナンス協議の制度化：AI導入の意思決定に、法務・コンプライアンス部門も参加させ、契約更新時に法域条件を定期的に見直す仕組みを設置することである。こうした取り組みは大規模なシステム投資を必要とせず、まずは「問いを立てる」ことから始めようと、栄籐氏は示唆している。

企業としては利便性だけを優先して、競争力や事業継続性の源泉となるデータ主権を失いかねない事態となることを知っておくべきだと栄籐氏は警告している。💬🧠🏢🧑‍⚕️👦👩🤝👨💡❤️👦👧💰📓🗺️🚢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸