プライバシー/AIガバナンス privacy / AI governance

人材サービスにおけるAI利活用推進が今後本格化していく中、人材サービス領域ゆえに潜在的な事業リスクへの懸念があった。AIガバナンスを強化し、一定のガードレールを敷いた上でそれぞれの事業でのAI開発やAIサービス活用を後押しできるような環境を実装するため、まずはグループ全体としてAIに対する基本方針を策定し、方針に基づいたAI開発・運用を管理できる体制構築検討を開始した。

AI開発における事業リスクの整理や技術動向調査、グループ内体制ヒアリングを実施し、AI開発・運用を可能とするガバナンス体制のコンサルティングを行った。また、AIに対するグループとしての基本方針を策定し、対外的な発表に至るまでの伴走支援を行い、一連のガバナンス整備を実施した。

プロジェクト開始当初では暗中模索だったAI案件に対する解像度が向上し、技術リサーチや社内AI人材ネットワークの把握を経て、初期のAIガバナンス体制構築を実現。実務的な管理ガイドラインの策定や社内のAI開発レビュー体制実現に至る。

ホールディングス企業が主体となり、グループ企業を横断した形での統合会員サービスを数年前にローンチしている。複数の生活者向けツールを開発し、事業会社の会員サービスとの相互乗り入れを進めている。CDPも刷新し、データ環境整備も進める中、ホールディングス事業だけでなく、事業会社でも安全かつ有効にユーザデータを活用するためのルール作りや環境整備を実現するべく、データガバナンス整備の必要性が生じていた。

1次フェーズはDMBOK等のフレームワークを活用し、データガバナンスの要件整理からロードマップの策定を実施。2次フェーズではデータ活用ガイドラインや会社間での契約書策定など、データガバナンスの組織実装を支援し、運用開始までの活動に伴走した。また、一方で安全な形で事業会社に共同利用できるようなデータ定義やデータベース開発を支援し、利活用推進とガードレール整備のバランスの良い両立を目指した。

安全にグループ各社にデータを引き渡すための契約書やガイドライン、それを司るデータ活用指針を完成させ、運用を開始した。また、CDP側でのアクセス権管理や匿名加工データの管理基準なども策定したルールに則り、実運用に至る。

会社としてプライバシーガバナンスに対する一定の方針やプロセスは存在していたが、今後のAI・データ活用による人材サービスの未来像に対し、水準を引き上げる必要があった。具体的には、パーソナルデータの取扱い基準強化、各サービスのセキュリティ高度化、オプトアウト機能開発やプライバシーセンターの開発案などが上がっており、部門間連携が必要な複層的なプロジェクトであり、外部コンサルを必要としていた。

複層的なタスク整理の現実的な実行計画の策定、また基軸となるパーソナルデータ指針の策定をファーストフェーズに実施。その後、開発・実行フェーズに移行し、データ管理ルールの設定やプライバシーセンター開発を支援。単なる法令順守のための宣言ではなく、企業のフィロソフィーに立ち返り、プライバシーやAIに対するありたき企業姿勢を言語化し、実効力を伴うプライバシーセンターとして内外に通底する仕組みとした。

対立構造になりがちな事業側とコーポレート側の議論を活性化させ、両者合意の元でのデータ指針を策定することで、継続運用可能な形でのガバナンス整備を実現した。また、プライバシーセンターとして外部にも宣言をすることで、透明性の高い自律的な仕組みを確立した。