AI / AI-01
安全なエンタープライズAIの導入
承認された用途、アイデンティティ、データ、統合、コスト、運用など、管理されたフレームワークの中でチームに有用なAIを提供します。セキュリティは、選択されたモデルだけでなく、サービス全体をカバーします。.
役立つとき
的確な回答
定義されたニーズに対して.
個人アカウントを利用する従業員、社内アシスタントの需要、ビジネスの自動化、または機密文書を公開せず、また無制限の支出を許可しないAI導入の要望。.
適用範囲と成果物
このエンゲージメントの対象範囲.
スコープ
- 事業の範囲を明確にする
- 対象となるデータ
- ホスティングと選択肢の提供
- SSO/ロール
- コネクタ
- 交換保護
- 予算
- パイロット
- 品質・安全性のテスト
- トレーニング
- 操作
成果物
- 建築
- 許可リスト
- 利用規約
- プロバイダーおよび処理登録
- 構成
- パイロットレポート
- テスト
- サポートおよびオフボーディングの手順
検収証拠
アクセスは承認されたユーザーに限定されています。データとコネクターは承認済みです。プライバシーと品質テストが完了しています。支出管理が理解されています。禁止された使用方法と代替手段が文書化されています。.
配達
仕事の進め方.
アプローチ
ユースケースの選定、データとアクセスの分類、設計とパイロットの実施、プライバシー・アクション・コストのテスト、ロールアウトとモニタリングの決定。.
前提条件と責任
顧客：ビジネススポンサー、データオーナー、IDチーム、必要に応じてDPO／法務部門、および予算。プロバイダー：アーキテクチャとテスト。顧客は機密性の高い利用に対する承認を保持します。.
スコープ要因
用途、ユーザー、モデル、データ、コネクタ、権限、アクション、ボリューム、ホスティング。プロジェクト、ライセンス、トークン、検索、ストレージ、オペレーションを分離。測定に基づかないコスト削減の主張は禁止。.
確認のための質問
AI はどの特定の作業をサポートすべきですか？どのデータは決して送信してはなりませんか？応答、支出、およびアクセス権限を誰が検証しますか？
重要な境界線
トレーニング用途、保持、居住地、サブ処理者、およびコネクタは、各オファリングごとに確認が必要な個別の問題です。正確性、絶対的な機密保持、自動コンプライアンスの完全な保証はありません。.
権限、プロバイダーのデータ使用、保持、居住性、およびコストの適用は個別に評価されます。技術的機能および該当する義務は、選択された提供内容とユースケースについて確認されます。.
実際には
具体例.
これらの例は、想定される関与と目標とする成果について説明したものであり、顧客の事例や達成された実績ではありません。.
シナリオ01
ある企業は、個人向けAIの使用をビジネスワークスペースに置き換えることを望んでいます。 プロジェクト：オファリングを選択し、ID連携とチームのトレーニングを実施します。 ターゲット成果：自動的にビジネスサブスクリプションをデータ保持ゼロとみなすことなく、管理された使用が可能になります。.
シナリオ 02
サポートチームは、その手順から生成された回答を求めています。 プロジェクト：承認されたコーパスをヒトによる検証を経てパイロット運用する。 ターゲットアウトカム：有用で測定可能な支援。不十分な信頼性の高い回答は、レビューが必要なドラフトとして残ります。.
技術と参照コンテキスト
例：ビジネス向けAI製品、API、またはホストモデル；単一の指定されたプロバイダーではなく、要件、契約、テストに基づいて選択される。.
最終的なテクノロジーセットは、相互運用性、ライセンス、アクセス権、および運用要件に基づき、スコープ設定の段階で合意されます。.
コネクテッドサービス
次のステップを構築する。.
これらのサービスはエンゲージメントを補完するものであり、自動的には含まれません。.
会話を始めましょう。
スコープを明確にする。.
このサービスの目的、依存関係、および責任範囲を明確にした上で、納品を提案いたします。.