泉卓也氏

イノベーションの源泉としてAIの重要性は拡大しており、鉄道、エネルギー、医療、製造、金融など幅広い分野へと適用されつつあります。一方で、日立の社会イノベーション事業においては、計画、社会実装、維持管理の3つのフェーズでAIの開発・実装に内在する倫理的リスクを認識して、抑制しながら取り組む必要があります。本セッションでは、7月に経済産業省が公開したAI原則実践のためのガバナンス・ガイドラインの内容にも触れながら、日立のAIに関するガバナンス（マネジメントシステム）構築の取り組みおよび関連する研究開発についてご紹介します。

AIにより価値を生み出し続けるためには、信頼性あるデータを基にモデル開発から運用までのライフサイクルを管理する基盤・体制が必要です。本セッションでは、AI活用に取り組まれているリーダーや、データやAIのガバナンスを検討されている有識者をお招きし、データガバナンスやML Opsのありかたについて議論します。