D.Forceのデータガバナンス支援とは、データガバナンスを土台に、AIが利用するデータの統制まで含めて、組織に蓄積された知見を、安全性を確保しながら価値創出につなげる仕組みを支援するサービスです。
企業の競争優位を決めるのは、AIの力だけではありません。社内のデータやドキュメント、業務知識を、いかに事業に活かせるかです。しかし、多くの企業では、データやAIの利用ルールや判断基準が曖昧なため、「どの情報を、どのような条件でAIに利用できるのか」が明確になっていません。その結果、現場では判断が難しくなり、データとAIの活用がなかなか進まないことがあります。
ここで重要となるのが、データガバナンスです。データガバナンスとは、データマネジメントの実務（執行）が組織全体で一貫して回り続けるように、戦略・ポリシー・ルールを定めて統制する取り組みです。D.Forceは、豊富なデータマネジメントの経験を土台に、データとAIを安全かつ継続的に活用できる仕組みを、貴社とともに整えます。現状と優先課題の整理から、ガバナンスの設計、最新のツール・サービスとエンジニアリングノウハウによる統制の実装・自動化、運用の定着と継続的な改善までを、リードして伴走します。
- データガバナンスに何から取り組むべきか、自社に合った進め方を知りたい
- 生成AIやAIエージェントを活用したいが、社内のデータやドキュメントを、どの範囲・条件で使ってよいかがわからない
- 安全性を重視するあまり、データやAIの活用が思うように進まない。安全性を確保しつつ、利便性も高めたい
- 部門ごとに分析システムやデータ基盤が乱立し、重複投資と設計の不統一を解消したい
- データオーナーをはじめ、データ・AIガバナンスを推進する役割と体制を構築・運用したい
- ポリシーやルールはつくったが形骸化しており、現場で使われるものに立て直したい。定着した後も、事業やAI活用の変化に合わせて見直し続けたい
貴社の現状と優先課題の整理から、データガバナンスの設計・運用・継続改善まで支援します。初めてデータガバナンスを担当することになった方も、進め方の整理からご一緒します。お気軽にご相談ください。
ガバナンスづくりの出発点は、関係者の認識をそろえることです。総論では賛成できても、具体的な内容になると合意が難しくなる場面は少なくありません。法務、デジタル・AI推進部門、事業部門、経営では、それぞれ立場や関心が異なるため、認識を合わせ、合意に至るまでに時間がかかります。
さらに、現場では「自分たちの意見や状況を理解してもらえていない」と感じることもあります。上で決めたことを一方的に押し付けられていると受け取られると、ルールはなかなか定着しません。
D.Forceは、方針策定側と現場が、同じ方向を向いて進める状態をつくります。はじめに、何を・誰が・どのように決めるのかという検討の進め方を、関係者とともに定めます。そのうえで、セミナーや対話型のワークショップを通じて、何のためにガバナンスを策定し、実行するのかという目的を共有します。あわせて、業務担当者へのヒアリングを通じて、現場の課題や業務の実態を確認しながら検討を進めます。それぞれの立場や業務の違いを踏まえながら、企業として守るべきことと、現場で実行できることをどう両立させるか、取り得る選択肢と判断の軸を整理していきます。貴社の状況に合わせて、関係者が納得できる判断基準を一緒につくります。
関係者が目的を共有し、現場の課題や実務を反映しながらつくることで、自分たちの業務との関係を理解し、日々の判断や行動に使えるガバナンスとして根づいていきます。その結果、ガバナンスが共通の判断基準となり、それぞれの立場から安心してデータやAIを活用できるようになります。
社内のポリシーが整備されていても、現場では「自分たちの業務に、どのように当てはめればよいのか分からない」ということがよく起こります。ポリシーを実務につなぐ管理ルールや判断基準が十分でないためです。また、ポリシーで使われる言葉と、現場や技術部門で使われる言葉が異なることもあります。そのため、日々の業務の進め方や、現場で使える判断基準に落とし込むことが難しくなります。
その結果、判断が難しいものは一律に「できない」とされ、AIやデータの活用が進みにくくなることがあります。反対に、現場ごとに独自のルールがつくられ、全社のポリシーとの不整合が生じることもあります。
統制にあたるポリシーや管理ルールの策定と、執行にあたるデータマネジメントの実務やデータ基盤構築、運用の自動化。その両方を経験しているD.Forceだからこそ、ガバナンスを推進する側と現場、それぞれの状況を踏まえた支援ができます。さらに、AIエージェント開発とAI-Readyデータの設計・運用の実績を裏付けに、AIが利用するデータの品質・アクセス・監査の統制まで含めて支援します。一般的なフレームワークやひな型をそのまま当てはめるのではなく、ポリシーや管理ルールを実務と結びつけ、実際の業務で適用できるところまで具体化します。
さらに、現場で継続的に運用できるよう、実行・承認・監査のプロセスや体制も設計します。役割分担や承認の流れを、日々の業務やシステムに組み込みます。ルールが業務の流れに組み込まれることで、安全性を確保しながら、AIやデータの活用をより円滑に進められます。
ガバナンスの仕組みができ、運用が始まっても、それがゴールではありません。企業を取り巻く環境や業務は変化し続けるため、その影響を把握し、管理ルールや運用の仕組みに反映していく必要があります。
D.Forceは、運用しながら変化に気づき続けられる更新サイクルを設計し、実装します。定例の場での確認と、AI・システムによる監視。この二つで、外部環境や経営方針の変化と、現場で生じた管理ルールと実務の不整合を、継続的に見つけます。関係部門や現場と連携した改善の判断を経て、管理ルール、業務プロセス、システム上の制御への反映までつながります。
更新のサイクルを回すために、AIと人の役割も整理します。AIが情報の収集や分類、変更案の作成などを支援し、人が改善の要否や対応方針を判断します。それぞれの役割と権限を明確にすることで、統制を保ちながら、環境や事業の変化に応じて、ガバナンスも、それを支える体制や役割も、運用の中で更新していきます。
現場は安心してデータとAIを活用し続けることができ、経営は、日々の運用を通じて積み重ねられた信頼を土台に、活用範囲を広げ、事業価値の向上につなげることができます。
ガバナンスを仕組みとして動かすには、ツールの選定も必要となってきます。
D.Forceは特定のベンダーに依存しない中立的な立場で、データガバナンスに関わる主要な製品・サービス（統合カタログ、データセキュリティープラットフォーム、ログ管理など）に対応します。オーバースペックな構成は提案しません。使われない機能にもコストがかかり、技術負債になりかねないためです。貴社の業務要件、基盤構成、統制要件に合うものを、必要な要件から整理して選定します。
まずは、貴社の現状やお悩みを伺い、どこから取り組むかを一緒に整理します。まだ方針が固まっていない段階でも、お気軽にご相談ください。
事業の攻めを支えるデータガバナンスとは
これまでのガバナンスと何が違うのか
データガバナンスとは、データの品質管理やメタデータ管理といった日々のデータマネジメント実務(執行)が、組織全体で一貫して回り続けるように、戦略・ポリシー・ルールを定めて統制する取り組みです。企業統治における取締役会(統制)と執行役員(執行)の関係にたとえられます。
このデータガバナンスに求められる役割は、大きく広がっています。かつての中心は、リスク管理や規程整備といった「守り」でした。AI活用の本格化と、情報・データの活用力も含めて企業価値や「稼ぐ力」の向上を問うコーポレートガバナンス改革の流れを受けて、いま企業に必要とされているのは、データ戦略を支え、活用を加速させる「攻めのデータガバナンス」です。ポリシーをつくること自体はゴールではありません。活用のスピードを保ちながら安全を確保する判断基準が、組織に根づいて機能し続けることが求められます。D.Forceは、ルールの策定にとどまらず、攻めのガバナンスが機能する組織・プロセス・文化の定着までを支援します。
D.Forceのデータガバナンス支援では、以下の領域に対応します。各領域の主な内容と成果物をまとめています。全体をまとめてご依頼いただくことも、一部の領域だけをご依頼いただくことも可能です。
本サービスの対応範囲
| 対応領域 | 主な内容 | 主な成果物 |
|---|---|---|
| 方針・規程 | データガバナンス基本方針・ポリシー・管理ルールの策定 | 基本方針書、規程・ガイドライン |
| 体制・役割 | CoE(全社推進組織)・データオーナー・データスチュワードなどの役割と体制の設計 | 体制図、役割定義 |
| プロセス | 承認・例外管理・監査など、現場で回る実務フローへの落とし込み | 実務フロー、判断基準 |
| ツール | 製品・ツールの選定から、統制の実装・自動化まで | 要件整理、選定評価、実装 |
| 運用・定着 | 教育・浸透、実施状況のモニタリングと改善サイクルの運用、自動化・効率化によるガバナンスの成熟化 | 運用設計、モニタリング指標、教育プログラム |
| AIガバナンス | AI利用ルールの整備、AI-Readyデータ(AIが学習・活用できる状態のデータ)の整備につながる仕組みづくり | AI利用ガイドライン |
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ご支援範囲
以下の3つの範囲でご支援します。全体を通してのご依頼だけでなく、一部の範囲だけのご依頼も可能です。
【共通理解と推進体制をつくる】
ガバナンスの目的や基本的な考え方を関係者で共有し、認識の違いを明らかにし、埋めていく進め方を設計します。貴社の規模や組織の状況、ガバナンスの成熟度を踏まえ、全社と各部門が連携して継続的に推進できる体制を設計します。
- 関係者の共通理解づくり
- 業務担当者へのヒアリングと現状整理
- 既存の組織・業務体制を踏まえ、AI活用に必要な役割・責任（データオーナー・データスチュワードなど）を整理し、CoE型・ハブ&スポーク型・データメッシュなど、貴社に合った推進体制を設計
- 関係者への教育・研修
【現場で使えるルールに落とし込む】
既存の規程や方針との整合を図りながら、データとAIの利用範囲や判断基準を明確にし、実務で使える管理ルールに落とし込みます。
- データガバナンスの管理ルールや判断基準の策定・改善
- AIの学習やRAG（検索拡張生成）が参照するデータの品質基準、AIエージェントに与えるデータアクセス権限、AI利用ログの監査に関する基準の策定
- データやシステムの設計標準・導入時の審査基準の策定
- 業務フローの整理・具体化
【運用しながら、仕組みを育てる】
管理ルールや標準をつくって終わりにせず、実務に合わなくなった点や新たな課題を見つけながら、継続的な改善を支え、段階的に成熟度を高めます。また、必要に応じて、管理ルールに示した判断基準を業務プロセスやシステムに組み込み、運用の定着と効率化につなげます。こうした運用設計や仕組み化には、D.Forceのデータベース運用（DBRE）サービスで培った、安定運用と自動化の知見を活かします。
- 定例相談やレビューを通じた運用支援
- 管理ルール・判断基準・業務プロセスの改善
- 人による判断とAI・システムによる制御の役割分担の設計
- 生成AIによる機密情報の検出やコンプライアンスチェックの効率化
- ガードレールやデータ・AI基盤へのルールの組み込み・実装（統合カタログ、機密データの検出・タグ付け、列・行レベルのアクセス制御、動的マスキング、監査ログなど）
- 要件に応じたツールの中立的な選定・導入
- 継続運用の受託
ご支援プロセス
D.Forceのデータガバナンス支援は、実務経験に基づく4つのステップで進めます。重要な方針や判断を貴社とともに決めながら、検討の進め方の設計と論点の整理まで担い、一連のプロセスをリードします。進め方は、全社・グループ全体を対象に進める方法と、必要性の高い領域から始めて段階的に広げる方法のどちらにも対応します。いずれの場合も、全課題の完全解決を狙わず、必要性の高い統制から着手して、段階的に成熟度を上げていきます。
月数時間程度のご相談から始められるため、まずは作成中の規程や、判断に迷っている論点について相談したい場合にもご利用いただけます。検討状況に応じて、必要な範囲から無理なく始め、継続的にご相談いただけます。
ステップ1：
共通理解と現状分析
共通理解づくり（関係者への説明・業務担当者へのヒアリング）、現在のガバナンスの整理と成熟度の評価、優先課題と進め方の決定
主な成果物：現状診断、優先課題、進め方、検討体制
ステップ2：
戦略と施策の策定
実現したいことの明確化、ガバナンスの目標と進め方の設定、策定・実行・改善を担う役割と体制の設計、PoC計画
主な成果物：目標と方針、役割・体制、施策ロードマップ
ステップ3：
ルールと標準の作成と定着
ポリシー・管理ルール・標準の整備と業務での検証、業務プロセスの具体化、人が判断する範囲と仕組みに任せる範囲の整理、データ・AI基盤や業務プロセスへのガードレールの組み込み
主な成果物：ポリシー・ルール一式、業務プロセス設計、統制が実装されたデータ基盤・カタログ、検証結果
ステップ4：
モニタリングとフィードバック
定例の場での適用状況・課題の確認、監視の仕組み化、違反や不整合の検知と改善サイクルの運用、CoE(全社推進組織)の運営支援、実施状況・定着度の定期診断、AI-Ready状態の維持による継続的な成熟化
主な成果物：（継続支援）定例運営、適用状況の確認、自動化した統制の評価・調整、新たなAI活用に伴うリスクと利用条件の整理、改善レポート、定期診断レポート
費用の考え方
費用は、支援する範囲と進め方によって決まります。全社を対象に一度に整えるか、必要性の高い領域から小さく始めて段階的に広げるかによっても異なります。お見積りは、現状分析の結果を踏まえ、フェーズごとにご提示します。大人数・長期間を前提とした一括契約ではなく、必要な範囲に応じて支援します。
判断の物差しは、ガバナンスにかける費用が、ルールが明確でないことで生じている費用（重複投資、統合の手戻り、インシデント対応、監査の都度対応）を下回るか、リスク対策として妥当かどうかです。
適切に設計されたガバナンスは、責任ある事業活動と価値創出を支える基盤になります。さらに、判断基準や役割を明確にし、運用にAIを取り入れることで、部門ごとにシステムやデータ基盤が乱立するのを抑え、重複投資や手戻りを減らせます。確認・承認、監査対応などの効率化やコストダウンにもつながります。
Q データガバナンスとは何ですか？
データガバナンスとは、データの品質管理やメタデータ管理といった日々のデータマネジメント実務が、組織全体で一貫して回り続けるように、戦略・ポリシー・ルールを定めて統制する取り組みです。企業統治における取締役会（統制）と執行役員（執行）の関係にたとえられます。目的は、データを守ること自体ではなく、データ活用の効果を最大にすること。活用のスピードを落としすぎる統制は、目的を果たしているとはいえません。そしてAIの活用が広がった今、AIが利用するデータやAIの振る舞いまで含めて統制することが、データガバナンスの当たり前の範囲になりつつあります。
Q データガバナンスとデータマネジメントの違いは何ですか？
役割の違いです。
●データガバナンス（統制）の主な活動
戦略・ポリシー・ルールを定め、順守されているかを確認する
●データマネジメント（執行）の主な活動
データの品質管理やメタデータ管理、基盤の運用といった日々の実務を担う
D.Forceは、データマネジメント支援の実績を土台に、執行と統制の両面から設計できます。
Q データガバナンスは何から始めればよいですか？
データガバナンスの導入は、戦略やルールの文書化からではなく、現状分析から始めることをおすすめしています。組織の戦略目標と既存のルール、データやAIの利用で困っている事象とその原因、今後のリスクを整理し、優先して取り組む論点を決めてから、必要なルールづくりに進みます。そしてD.Forceは、この現状分析を、方針策定側と現場の「共通理解づくり」として進めます。ガバナンスが定着しない背景には、規程の内容だけでなく、関係者の認識や役割理解のずれがあります。現状を深く知ることと、お互いを理解すること。この二つから始めると、その後のルールづくりや運用がスムーズになります。規程がまだない状態でも問題ありません。
Q データ基盤やデータの管理がまだ整っていなくても依頼できますか？
はい、ご相談いただけます。現状を伺ったうえで、ガバナンスの整備と並行して基盤側の整備も必要な場合は、「AI駆動型 データマネジメント＆AIエージェント開発サービス」とあわせてご提案します。
Q データガバナンスだけを見直せば十分ですか？
データガバナンスの見直しは、良い出発点です。ただ、AIの活用が広がるほど、AIが利用するデータの品質や条件、AIに与えるアクセス権限、利用の記録など、データガバナンスだけでは決めきれない論点が増えていきます。データガバナンスとAIガバナンスは、切り離せない関係にあります。AIの振る舞いに関するルールとあわせて検討することで、抜けや重複のない一体のガバナンスになります。D.Forceは、データガバナンスを土台に、AIガバナンスまで一体で検討することをおすすめしています。
Q AIガバナンスだけの相談もできますか？
はい、ご相談いただけます。ただし、AIはデータを利用して動くため、AIの振る舞いのルールだけを整備しても十分ではない場合があります。現状をお伺いしたうえで、データ側もあわせて必要な範囲をご提案します。モデル評価や法規制対応の全体設計が必要な場合も、データ統制の側から支えます。
Q 規程の見直しや、作成中の規程への助言だけでもお願いできますか？
対応しています。既存の規程やガイドラインのレビュー・改善提案だけのご依頼も、自社で作成中のドラフトへの助言も可能です。その際は、修正案だけでなく、その規程で何を実現したいのかという目的や論点、別の選択肢もあわせてお返しします。月数時間程度のご相談から始められるため、判断に迷っている論点の相談にもご利用いただけます。
Q 管理ルールから、仕組みへの実装まで支援してもらえますか？
はい。ポリシーだけでなく、現場で実際に使う管理ルールの作成まで、業務に合わせて実務で使える形に具体化します。さらに、定めたルールをシステム側でも実現できるよう、ガードレールや基盤に求められる要件の整理から、仕組みに組み込む実装まで対応します。文書の整備までにするか、実装まで進めるかは、必要に応じてお選びいただけます。
Q 運用開始後も支援してもらえますか？
はい。ポリシー・管理ルールの更新、体制や役割の見直し、判断基準や運用フローの改善、データ・AI基盤への実装やガードレールの組み込みまで、必要な範囲に応じて継続的に支援します。人とAIによる統制の運用状況を確認し、実務や環境の変化に合わせて、ルール・体制・仕組みを改善していきます。D.Forceが運用を継続的に担う形を主軸としつつ、将来的に自社で運用できる体制を目指す場合は、体制づくりや教育、段階的な役割移管を通じて、内製化への移行も支援します。
Q データガバナンスを強めると、データやAIの活用スピードが落ちませんか？
設計次第です。都度の申請や人手のチェックに頼る仕組みだけでなく、利用条件や判断基準が曖昧な状態も、確認や手戻りを増やし、活用スピードを落とします。機密性や利用目的に応じた条件をあらかじめ定め、使える範囲と判断方法を明確にすることで、現場は迷わず活用を進められます。さらに、判断や確認の一部を業務プロセスやシステムに組み込むことで、安全性とスピードを両立しやすくなります。機密性や利用目的に応じて利用条件をあらかじめ定めるという考え方は、政府の生成AIの調達・利活用ガイドラインでも採られています。ガバナンスは活用を縛るものではなく、安心して前に進めるための基盤だと考えています。
Q 一部の範囲だけでも依頼できますか？
必要な範囲だけのご依頼にも対応しています。現状分析、ポリシー・管理ルールの整備、仕組みへの組み込み・実装、運用の支援など、現在の状況に合わせて、無理のない形で始められます。
Q このサービスは、どのような企業に向いていますか？
データやAIの活用を進めたいのに、ルールや体制が追いついていない――そんな企業に向いています。これからデータガバナンスを初めて整備する企業、すでにある規程を見直したい企業、生成AIやAIエージェントの活用にあわせてデータとAIのルールを一体で整えたい企業。いずれの段階でも、現状に合わせた進め方をご提案します。
Q ほかのデータガバナンス・AIガバナンスのコンサルティングと何が違いますか？
違いは3つあります。
①ポリシーづくりからではなく、現状分析と、方針策定側・現場の共通理解づくりから始め、いま必要なルールを優先して整えます。
②少人数の専門家が、担当を途中で変えることなく直接支援し、小さな契約から始めて段階的に進められます。
③データマネジメントの実務知見から出発します。実際のデータと業務から見て、実装できるガバナンスを設計します。
Q 費用はどのように決まりますか？
支援する範囲と進め方で決まります。まずは現状の診断や優先論点の整理など、小さな範囲から始めていただけます。以降はフェーズ単位に区切ってお見積りしますので、範囲とペースを都度ご判断いただけます。
Q どのようなツールを使いますか？おすすめはありますか？
主要なデータ基盤の統合カタログ（Microsoft Purview、Databricks Unity Catalog、Snowflake Horizonなど）は、機密データの検出、アクセス制御、監査といったガバナンス機能を標準的に備えています。すでにデータレイクハウスやデータファブリックの基盤としてお使いであれば、候補になります。専業のデータセキュリティープラットフォームやログ管理サービスも選択肢です。D.Forceは中立の立場で、貴社の基盤構成と統制要件に合うものを選定します。ツールの販売は行っていないため、必要な要件から整理できます。
Q ガバナンスの運用だけを任せることはできますか？
可能です。CoE(全社推進組織)の運営支援として、会議体の運営、例外申請の審査支援、規程・ガイドラインの改訂などを継続的にお引き受けします。立ち上げを自社で行われた場合でも、運用からの参画が可能です。定例会議と、申請・相談へのオンライン対応を組み合わせた、少人数の関与から内容をご相談いただけます。
Q 診断だけでも受けられますか？
可能です。ガバナンスの実施状況と定着度を評価し、改善の優先順位をご提示します。半期・年次の定期診断として続けることも、現状把握のために単発で実施することもできます。診断では、方針・体制・プロセス・運用の4つの面から、ルールの順守状況と現場での使われ方を確認します。
Q 成熟度はどのように測りますか？
方針・体制・プロセス・運用の定着度を、実施状況のモニタリング指標と定性評価で確認し、段階的な改善計画に落とし込みます。診断結果は、経営層への報告にそのまま使える形でご提供します。指標には、例外申請の件数と処理日数、データカタログの登録・更新状況、ルール違反の検知件数などを用います。
Q AI-Readyデータの維持とは、具体的に何をするのですか？
データカタログやメタデータを最新に保ち、データ品質をモニタリングし、AI利用ルールを技術や規制の変化に合わせて更新することです。AIが学習・活用できる状態を維持することで、新しいAI活用をすぐに始められます。たとえば、新しいデータやシステムが増えた際のカタログへの反映、RAG(検索拡張生成)が参照するデータの品質確認、生成AIの新機能に対する利用条件の見直しなどを行います。
