エンタープライズAIとデータ基盤——統制され、準拠し、本番品質で
生成AIとデータの取り組みを、パイロットから規制対応の本番運用へ。ユースケース戦略、ガードレール、データ基盤、そしてEU AI法が求める人による監督まで。
EU AI法RAGとガードレールデータガバナンス
74%のリーダーがコンプライアンスを最大の障壁と回答
60+件のAIユースケースを評価・リスク分類
100%監査追跡可能なモデル出力
250+名の技術リーダーが2026年調査に参加
ケイパビリティ
AI戦略から統制された本番運用まで
AI戦略とガバナンス
- ユースケースポートフォリオとリスク分類
- EU AI法の区分とコンプライアンス設計
- モデルレビューボードと人による監督
生成AIエンジニアリング
- 統制されたデータソース上のRAGアーキテクチャ
- 決定論的ガードレールと評価ハーネス
- 可観測性と改ざん不能な監査ログ
データプラットフォーム
- データメッシュとドメイン別データ所有
- 品質ゲートとエンドツーエンドのリネージ
- 分析・レポーティング基盤
進め方
パイロットから本番への準拠した道筋
- レディネス評価: ユースケース価値、リスク区分、データ成熟度。
- ガード付きパイロット: 初日からガードレールを備えた本番型パイロット。
- 堅牢化: 評価、レッドチーミング、コンプライアンス証跡。
- 統制されたスケール: 継続的監督の下での管理された展開。
成果物
お渡しするもの
- AIガバナンスハンドブックとリスク分類
- ガードレール付き本番RAGプラットフォーム
- バージョン管理された評価ハーネス
- エンドツーエンドのコンプライアンス証跡
私たちの調査
生成AI調査 2026
DACH地域の250名超の技術リーダーが、規制の制約下で生成AIをどうスケールさせているか——障壁、予算、本番品質の導入に本当に必要なもの。
次のステップ
規制の下でAIを機能させる
AIレディネス評価から始め、リスク分類済みのユースケースロードマップを受け取ってください。