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データとAIの信頼性成熟度モデル

AIは急速に発展中 –
データの準備は
できていますか？

AIはほとんどのデータ基盤よりも速く拡大しています。
VeeamによるデータとAIの信頼性成熟度モデルは、貴社の準備状況を評価し、ギャップを解消し、自信を持ってAIを導入できるよう支援します。
クイックパルス
エグゼクティブサマリ

成熟度が重要な理由

AI導入準備を実行可能に

AIの導入準備であれ、その背後にあるデータ基盤の強化であれ、成功にはツール以上のものが必要です。VeeamのデータとAIの信頼性成熟度モデルは、実際の成果から始まり、ギャップを見つけ、チームを調整し、重要な投資の優先順位付けを支援します。

データとAIの基盤に潜むギャップを明らかにする

管理、セキュリティ、備えの盲点を早期に発見し、運用に支障をきたしたり、リスクを増大させたり、顧客の信頼を損なう前に対処。

データおよびAIへの投資を、ビジネスおよびコンプライアンス目標に沿うものに

優先事項を成果につなげましょう。同業他社のベンチマーキングを活用してROIを向上させ、要件を満たし、経営陣の支持を得ましょう。

規範的なロードマップでAI対応力を加速

最も重要な修正を優先しましょう。重大なギャップを埋め、リスクを軽減し、明確な次のステップでAIイニシアチブを推進します。

AI導入準備の現状

300人以上のセキュリティリーダーを対象とした調査により、ほとんどの組織がAI導入準備にまだ支援を必要としていることが明らかになりました。貴社の状況はいかがですか？

  • 自信は高い

    80%

    AIを安全に拡大できる自信があると回答した組織の割合

  • トラブルは起こるもの

    52%

    課題が発生したためAIの取り組みを縮小した組織の割合

  • ギャップが浮き彫りに

    68%

    AI監査の準備が十分にできていない組織の割合

  • 実行が障壁に

    43%

    予算ではなく人材を主な障壁として挙げた組織の割合

出典：『データとAIの信頼性成熟度：大規模かつ安全なAI運用への道を見つける』

データとAIの信頼性成熟度モデル

実際のAI導入準備のために構築

業界の専門家と共同で開発・検証されたデータとAIの信頼性成熟度モデルは、実際のエンタープライズのデータと実証済みのパターンを活用して進捗をベンチマークし、得られた洞察を具体的な行動へとつなげます。
5段階のAI準備成熟度モデル（レベル1：リアクティブからレベル5：自己最適化まで）

Veeamの成熟度モデルが他と異なる点

実際の成果に基づく

優れた企業の実績あるパターンに基づいて構築されたこのモデルは、ベンダーの誇大広告や画一的なアドバイスではなく、測定可能な成果に焦点を当てています。

現実の複雑さに対応

ハイブリッド環境、従来の環境、複数ベンダーの環境を念頭に設計されています。いずれもデータとAIの信頼性を確立するのが非常に難しく、ギャップが見落とされやすい環境です。

業界横断的な幅広い視点

金融サービス、医療、テクノロジー、製造業、パブリックセクターなどの幅広い業界の知見に基づいているため、貴社の実情に即したベンチマークが可能です。

現状を把握する

データとAIの成熟度を瞬時に把握する
クイックパルス

安全なAIを加速する

このモデルの対象者

貴社が取り組んでいるのがコンプライアンス対応でも、AIのリスク管理でも、データ基盤へのプレッシャーの検証でも、このモデルはITおよびセキュリティリーダーが準備状況をベンチマークし、利害関係者を連携させ、データとAIへの投資に関する意思決定をよりスマートに行えるよう支援します。

規制が厳しく、複雑な環境でリスクを管理するチーム

エラーの余地がほとんどない厳格なコンプライアンスの下にありますか？信頼性をベンチマークし、ギャップを特定し、データ基盤全体のリスクを低減します。

データとAI戦略を再考・再構築するリーダー

何がうまくいっていて、何が足りないのか、判断に悩んでいますか？明確な指針でインサイトを行動に移し、備えを強化しましょう。

サイロ化、分散、リソース不足を感じている組織

役割、ツール、優先事項が一致しない場合は、成果に再び焦点を当て、説明責任を強化し、最も重要なことに優先順位を付けましょう。
詳細分析を確認する

成果主導型の実態

組織がギャップを発見し、それに対処することで、結果は測定可能になります。データとAIの信頼性成熟度モデルは、データとAIの基盤全体で同様の成果を推進するためのフレームワークを提供します。
タブレット端末で患者データを確認する医療従事者
リスクの低減、対象範囲の拡大
ある地域医療システムは、バックアップ対象範囲を前年比25％拡大することで、サイバーリスクとコンプライアンスリスクを削減しました。
パフォーマンスチャートとレポートを確認する金融サービスチーム
迅速な復元で50万ドルを節約
ある金融サービス企業はMTTRを20％短縮し、手動復元の作業を減らすことで、時間、コスト、業務負荷を削減しました。
コードを扱うITプロフェッショナル（最新化されたバックアップ運用を象徴）
バックアップから全体像へ
あるグローバル小売企業は、復元を最新化することで、手動バックアップ業務に従事していた15名のITプロフェッショナルを戦略的プロジェクトへ再配置しました。

Resources

データとAIの信頼性に関する最新インサイト

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実践的なインサイトを活用して、より高いデータの信頼性と迅速な復元を実現
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FAQ

データとAIの信頼性成熟度モデルとは何ですか？
データとAIの信頼性成熟度モデルは、信頼できるAIに向け、データ、ガバナンス、セキュリティ、運用モデルの準備状況を組織が評価できるよう支援するフレームワークです。ギャップを特定し、成熟度をベンチマークし、リスクを軽減し、より安全なAI導入を支援する改善点の優先順位付けに役立ちます。
 組織がAI導入の準備ができているかをどう判断すればよいですか？
データ基盤や管理、管理体制がAIを大規模に安全にサポートできるかどうか不明な場合、この評価が判断に役立ちます。どの領域が強みで、どこにギャップがあり、AIの活用を拡大する前に何を改善すべきかが一目でわかります。
データとAIの信頼性における成熟度の評価はどのように行われ、何が得られますか？
管理、セキュリティ、回復力、AI導入準備などの主要分野にわたって構造化された評価を実施します。成熟度評価結果、同業他社とのベンチマーク、特定されたギャップ、優先順位付けされた推奨事項を盛り込んだカスタムのレポートが提供されます。
 私の評価データは機密ですか？
はい。評価の回答や結果は機密として取り扱われ、貴社が広い範囲への共有を許可しない限り、関係者のみに共有されます。あなたはご自身の結果と推奨事項に対する可視性を保持します。
 私のデータとAIの信頼性成熟度モデルのスコアはどのように計算されますか？
あなたのスコアは、モデルの各項目への回答に基づき、ベンチマークデータや定義された成熟度基準と比較されます。リスク、信頼性、AIへの対応準備に最も大きな影響を与える課題に基づいて、推奨事項の優先順位が決定されます。
業界内の他社と自社のAI準備状況をベンチマークできますか？
はい。この評価は、必要に応じて業界や運用の複雑さによる比較も含め、関連する同業他社と成熟度を比較できるように設計されています。この背景により、貴社の環境に最も重要な改善点に集中することができます。
データとAIの信頼性成熟度モデルの評価には、誰が参加すべきでしょうか？
最良の評価には、IT、セキュリティ、データ、コンプライアンス、リスク、事業運営などの部門横断的なリーダーが含まれます。多くの組織では、CIO、CISO、CDO、そしてAIやデータガバナンスのリーダーが全員参加することが望ましいでしょう。
 このモデルは、AI管理、コンプライアンス対応、リスク軽減に役立ちますか？
はい。このモデルは、AIの信頼性、規制対応の準備状況、運用リスクに影響を与える管理、制御、回復力、監督におけるギャップを特定するのに役立ちます。また、NIST CSFやEU AI法などのフレームワークや規制に関する議論をサポートすることもできます（これらのマッピングがプログラムの一部である場合）。
 データとAIの信頼性成熟度モデルの評価を今すぐ開始するにはどうすればよいですか？
最も簡単な次のステップは、評価を依頼するか、Veeam担当者にご相談いただくことです。その後、Veeamがプロセスをガイドし、結果やギャップ、推奨される次のアクションの確認をサポートします。

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