Responsible AI is an investment in long-term sustainability. The absence of governance can lead to model drift, eroding customer trust and increasing risk.

データ品質とガバナンスの問題に対処することで、AIプロジェクトの主要なリスクを効果的に軽減できる。 覚えておいてほしいのは、データガバナンスは選択肢ではないということだ。 それはあらゆるAIプロジェクトの成功した展開のための前提条件である。

2026年2月26日 PwC Japan有限責任監査法人 PwC Japan監査法人と大阪市、「AIガバナンス」アセスメントを実施し、 「AI戦略」「管理・推進体制」「データ」整備の重要性を提言 PwC Japan有限責任監査法人（代表執行役：久保田 ...

Metafindコンサルティング株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：吉岡健、以下「Metafindコンサルティング」）は、2024年7月22日に日経BP社より「データスチュワードシップ データマネジメント＆ガバナンスの実践ガイド」を出版しました。 この ...

「データガバナンス」とは、広範な領域にまたがるデータ資産の管理におけるルールと順守基準を策定して統制することです。国内企業506社を対象に実施した本サーベイによれば、データ保護や情報漏えい防止などの「守り」の領域については、比較的高い成熟度を実現していることが明らかに ...

Independent Media Agencies of Australia (IMAA) has released its first-ever Data Governance and Privacy Guiding Principles—a new framework designed to help indie ...

Gartner、データとアナリティクスのガバナンスに不可欠な7つの要素を発表 データやアナリティクスによるデジタル ...

株式会社Acompany（アカンパニー、愛知県名古屋市西区、代表取締役CEO 高橋亮祐、以下Acompany）は、Excelなどで作成した「個人 ...