2026.7.31：AI、試行錯誤・試みから企業価値へ：大規模で信頼できるAIを実現するガバナンス戦略
From AI Experimentation to Enterprise Value: AI Governance Strategies for Trusted AI at Scale
CIMdataのデータ＆AIガバナンスプラクティス担当ディレクター・ジャニーヤ・グリー (Janie Gurley) と、PLMプラクティス担当ディレクターであるデイゴ・タンブリニ博士 (Diego Tamburini, Ph.D.) によるCIMdataの教育目的ウェビナー (無償)
日時：2026年8月13日（木）午前11時 (米国東部時間)
AIガバナンスについて、こんな疑問を抱いたことはありませんか？
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AIパイロット（試験的導入）は有望に見えるが、組織全体へ拡大しようとすると失敗してしまうことが多い
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AIにかける費用を正当化する圧力は非常に強いが、実際にROIやビジネス価値を数値化するのはほぼ不可能に感じる。
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ガバナンスやコンプライアンスのプロセスが、チームを安全に速く動かすどころか、逆に遅らせてしまっている。
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生成型AIやエージェント型AIが私たちのポリシーを追い抜き、セキュリティ・コンプライアンス・知的財産・データプライバシーの分野で大きな盲点を生み出している。
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エージェント型AIやアシスタントが高額な運用ミスを起こしたとき、誰に責任が帰るのか全く分からないままである。
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悪いデータや「幻覚的」なアウトプットがユーザーの信頼を損ない、従業員は欠陥のあるAIの結果に頼ったり、ツールを完全に無視したりするようになっている。
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従業員は十分に検証されていないAIのアウトプットを、ますます頼りにしてしまう。
組織はエージェント型AIの新しい機能をどうガバナンスすればよいか、まだ不安がある。
多くの組織は、AIプロジェクトを試験的に導入することに成功していますが、個別ケースから組織全体へと拡大するのは依然として大きな壁です。生成AI、エージェント型AI、またインテリジェントオートメーションがビジネスプロセスに深く根付いていく中で、急速なイノベーションと厳格なセキュリティ、アカウンタビリティ、またメジャメント可能なビジネス価値のバランスを取ることが求められています。
効果的なガバナンスがないと、データ品質、透明性、規制遵守、意思決定の責任、また運用リスクへの懸念からAIの取り組みは停滞しがちです。一方で、組織はイノベーションを妨げずに促進するフレームワークを確立しなければなりません。
このウェビナーでは、組織がAIの採用を加速させつつ、信頼性、監視、またビジネス整合性を維持できる実践的なAIガバナンスのアプローチを探ります。
参加の皆さんは、どうのように先進的な組織が責任あるAI導入を支えるガバナンス能力を構築し、意思決定への自信を高め、AI投資のリターンを最大化するかを学びます。
参加者が学べる内容：
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会社全体でボトルネックにならないようにAIを安全に加速させるガバナンスのブループリントをどのように作るか
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エージェント型AIと生成AI両方のワークフローをイノベーションを停滞せず上手く行くように監督する具体的な戦略。
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AIアシスタントや自動エージェントが下す決定に対して、誰が所有権と責任を持つかをどのようにに明確にするか。
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AIの有効性、従業員の採用率、また実際のROIを測定するための実践的なフレームワーク。
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社内外の信頼を構築する競争優位にどのようにデータ品質と透明性を上手く機能するようにするか。
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AIガバナンス活動をどのように組織の高レベル戦略目標と直接結び付けるか。
参加すべきは？
このウェビナーは、企業全体でAIを安全に拡大する役割を担うリーダーやチーム向けにデザインされています。特に次のような方々にとって価値があります：
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エグゼクティブリーダーシップ（CIO、CTO、CDO、および戦略チーム）：AI投資を正当化し、ROIを証明し、企業の長期的なAIロードマップを策定する必要がある方へ。
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AI、データ、またガバナンスの専門家：データ品質を確立し、透明性を管理し、イノベーションを妨げないコンプライアンスフレームワークを構築したい方へ。
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リスク、コンプライアンス、またサイバーセキュリティチーム：生成AIやエージェント型AIがもたらす即時のセキュリティ、IP、また責任リスクをどう扱うかを検討している方へ。
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プロダクト、エンジニアリング、またエンタープライズアーキテクト：スケーラブルなAIシステムや自動ワークフローの実際の導入、統合、またアーキテクトを担当している方へ。
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ビジネス変革リーダー＆オペレーションリーダー：AIを「実験的パイロット」フェーズから抜け出し、日常業務に組み込み、メジャメント可能な効率向上を実現したい方へ。
ウェビナー中には、議論されたトピックについて質問できる機会もあります。
詳細については、以下をご覧ください:
https://www.cimdata.com/en/education/educational-webinars/webinar-from-ai-experimentation-to-enterprise-value-ai-governance-strategies-for-trusted-ai-at-scale、
このウェビナーにご登録いただくには、
https://register.gotowebinar.com/register/8903932474757015386
にアクセスしてください。
