「規制の厳しい業界では、生成AIは小さく試すしかない」。この前提は本当に正しいのでしょうか。
ブラジル有数の金融機関Itaúの事例は、この前提に一石を投じています。OpenAIのHow Itaú is building generative AI for its entire customer baseによると、Itaúは「AI First」戦略のもと、対話型インターフェース「ia.i」と、ガバナンス基盤「IARA」を組み合わせています。これを顧客と従業員の双方に展開しており、舞台はブラジルでも規制の厳しい分野の一つです。
統制は「ブレーキ」ではなく「道路」になる
注目したいのは、機能の派手さよりも、ガバナンスが独立した基盤として用意されている点です。
- Before:用途ごとに個別の確認や管理を設計する。展開が広がるほど負担が増え、小さな実証で止まりやすい。
- After:共通のガバナンス基盤の上に、顧客向けと従業員向けの用途を並べていく。
私の推測ですが、共通基盤があれば新しい用途を足すたびに統制をゼロから組み直す必要が減り、展開の速度を支えやすくなります。
問いへの答え
冒頭の問いへの答えは、条件付きの Yes です。規制産業でも、統制を後付けにせず、基盤として先に設計すれば、全顧客規模を視野に入れられます。
金融や医療のように規制の重い現場でAI導入を検討する方にとって、次の一手はモデル選びだけではありません。説明責任と管理の仕組みを、プロダクトと同じ重さで設計できるかどうかが問われます。具体的な運用や効果の詳細は、元記事で確認してください。
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参考文献
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