 54号 2023年4月
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4月はARMA International RIM月間です
4月は記録・情報管理（RIM）月間です。ARMAインターナショナルは、スキルと資格を高めるための豊富なリソースを用意しています。
ARMAは、RIMとIGの重要性を強化するソートリーダー(思想的リーダー)のストーリー、オンラインリソース、教育ツールを会員向けに提供していのす。ハッシュタグ#ARMARIMMonthまたは#RIMMonthも参照。
ARMA InternationalのProfessionalとAssociateメンバーが参加出来ます。登録は以下。
https://www.arma.org/page/RimMonth
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2023年、企業が取り組むべき6つのデータガバナンス原則
企業が管理しなければならないデータ量は、かつてないほど膨大になり、その増加の傾向はとどまるところを知らない。データは企業の運営と成長に欠かせないものだが、それを管理・保護するのは至難の業である。
企業のリーダーはどのようにすれば、組織がデータを常に把握し、過剰蓄積やセキュリティ侵害のリスクを最小限に抑えることができるのだろうか。
企業価値を明確に理解することで、厳しい時代でも揺るぎない指針を得ることができるのと同じように、データガバナンスの原則を理解しなければならない。
データガバナンスの原則は、データ量が急増しても、データの品質とセキュリティを維持するためのフレームワークを提供する。
本記事では、データガバナンスの原則とは何か、そしてなぜそれが企業の成功に不可欠なのかについて説明している。そして、2023年に企業のリーダーが
知っておくべきデータガバナンスの原則トップ6と、その原則を実践するためのいくつかのベストプラクティスを紹介している。最後に、企業がデータガバナン
スのプロセスを簡素化するために、最新のテクノロジーがどのように役立つかについて説明している。6つの原則は以下、詳細は原記事を参照してください。
1. アウェアネス
2. 透明性
3. データの品質
4. 責任感
5. コラボレーション
6. 標準化されたルールと規則
出典: JDSUPRA、January 9, 2023
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eディスカバリーにおけるAIの役割の展望
10年以上前から、人工知能（AI）はeディスカバリー、特にレビューの段階で重要な役割を担ってきた。AIの主な用途の1つは、技術支援レビュー
(TAR)であり2015年にPeck裁判官が初めてその使用を受け入れ、その後はブラックレターロー(基本法原則、法的に疑いの無いもの)として広く受
け入れられている。
しかし、AIはその後の7年間で大きく進歩した。最近のAIの進歩、特に新しいチャットボットによるテキストの生成は、eディスカバリー専門家にとって、
ワークフローを合理化し、時間とコストの両方を節約するためにAIを応用できる他の方法を考えるきっかけになるかもしれない。
この記事では、テキスト生成系AI(ChatGPTが代表例)がeディスカバリーでどのように役立つかを紹介している。
出典: JDSUPRA、January 5, 2023
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効果的なプロジェクト・マネジメントにおける4つのリスク・マネジメント戦略
有能なプロジェクトマネージャーは、リスクマネジメントへ積極的にアプローチすることが、物事を偶然に任せるよりも常に優れていると知っている。
リスクとは、プロジェクトのパフォーマンス、予算、スケジュール、アウトプットに影響を与える可能性のあるものを指す。データ損失やデータ漏洩などのデジ
タルリスクや、チームメンバーの休暇、サプライチェーンの問題などの人的要因も含まれる。プロジェクトマネージャーは、計画段階からリスクマネジメントを
取り入れ、プロジェクト全体を通して、問題が発生したときに対処できるようにすることが重要な役割のひとつである。
リスクマネジメントの意味は、プロジェクトの種類によって異なる。大規模なプロジェクトでは、当然ながらリスクは大きくなりがちで、その場合、リスクマネ
ジメントには大規模な計画が必要となる。一方、少数のステークホルダーが参加する小規模なプロジェクトでは、リスクの優先順位をつけるだけで十分かもしれ
ない。
本記事は、このことを念頭に置き、次のプロジェクトを計画する際にリスクを軽減するための実証済みの以下の4つの戦略を紹介している。
1.リスクの特定と分析
2.リスクの優先順位付けと割り振り
3.持続的なコミュニケーションを可能にする
4.完全な監査証跡を維持する
出典: ARMA International, Feb. 10, 2023
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AIの物理的セキュリティ管理への応用
AIの登場により、企業は業界や企業規模に関係なく、シンプルで正確な方法で物理的オフィススペースの安全を確保し、入退出を管理出来るようになった。
数百人以上の従業員を抱える大企業の場合、警備員が一人ひとりを確実に識別することは難しい。AI搭載のセキュリティツールなら、オフィス内の様々な制限
エリアに誰がいるかを正確に把握できるようになる。テールゲート(不正者が前の人に続いてゲートの開いている時にすり抜ける)などの、不正侵入に対しても
AIは顔認証を活用し抑止できる。
AIは人間よりも柔軟で信頼できる。警備員は一度に1か所にしかいられないが、AIは一度に複数の場所をカバーすることができる。さらに、セキュリティチームがその日の仕事を終えた後でも、ずっと稼働し続ける。
出典: CMSWIRE, Jan. 23, 2023
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起訴におけるメタデータの重要性
スマートフォンやタブレット、コンピュータを使うことで、私たちは日々膨大な量の電子データを作成し、交換しているが、その表面下には全く
別の情報世界である"メタデータ"が隠れている。本記事は、訴訟においてメタデータ関連の問題を予測し、対処するための実践的な留意点を紹介している。
メタデータは、電子ファイルの表面からは読み取れない。メタデータは「他のデータに関する情報を提供するデータ」であり、法的な観点からメタデータは一般
的に「他の電子証拠の特性、起源、使用、および妥当性を記述する、通常電子的に保存される証拠」と定義できる。電子ファイル（文書、写真、ビデオ、音楽な
ど）が作成されるたびに、メタデータは、作成者の身元、作成されたデバイスの種類、作成日時、場所、ファイルを閲覧した人の数と身元、ファイルの旧バー
ジョンが存在するかどうかなど、重要な情報として保存される。
ファイル形式によってメタデータは異なり、容易に閲覧できるメタデータもあれば、隠されていたり、暗号化されていいて、取得が困難なメタデータもある。メ
タデータには、（1）埋め込みメタデータ、（2）システムメタデータ、（3）アプリケーションメタデータの3種類があり、特にアプリケーションメタデータ
は、特定のアプリケーションによって作成されたデータで、ファイル自体に含まれており、一般に、作成者の名前、作成、編集、および/またはアクセスされた
日付と時間、およびファイルの以前のバージョンが存在するかどうかなどの情報を含むことができるため、訴訟において最も有用である。
メタデータと電子的に保存された情報（ESI）は、過去20年間、特に商業訴訟、製造物責任、商標訴訟における重要性がますます高まっている。その結果、
ディスカバリーにおいて、単に紙のファイルを準備し提出する時代はとうに過ぎている。今日、メタデータとESIの提出要求はディスカバリーにおいて当たり
前のものとなっている。だからこそ、弁護士とそのクライアントは、（a）メタデータが存在するかどうかを判断し、（b）メタデータが訴訟に関連する問題に
関連しているかどうかを評価し、（c）裁判に備えてその保存を確実にするために、訴訟の初期段階から協力し合うべきである。
出典: JDSUPRS, February 7, 2023
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リモートワークにおけるデータプライバシーと保護戦略
リモートワークは、ここ3年で急増している。それに伴い、生産性の向上、ハッピーな従業員、コスト削減が実現している。しかし、残念なが
ら、リモートチームを持つ企業にとっては、全てがハッピーではない。研究によると、在宅勤務によりサイバー攻撃の頻度が238%増加したとのこと。
また、2022年には、データ漏洩の世界の総コストは435万ドルに達すると言われており、データプライバシー保護戦略の強化は必然である。
この包括的なガイドでは、リモートチームのために強固なデータプライバシーと保護戦略を実施するためのシンプルな以下の5ステップのプロセスを説明している。詳細は本文を参照してください。
ステップ1. リスクの評価
ステップ2. データプライバシーと保護ポリシーを構築
ステップ3. インフラストラクチャのセキュリティ
ステップ4. トレーニング
ステップ5. 戦略のモニターと改善
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2022年にはリモートワークの比率が低下傾向
労働統計局の最近の調査によると、昨年はリモートで仕事をするアメリカ人が数百万人減少したとのこと。
従業員がほとんど、あるいはまったくリモートで仕事をしていない事業所の割合は、前年の60.1％から72.5％に増加した。
一方、従業員が一部または全部をリモートで勤務している事業所は、2021年の40%から昨年は28%に減少した。
ホワイトカラー業界では、依然として在宅勤務の割合が多い。情報産業（ハイテク企業やメディア企業を含む）では、昨年、67％の企業が、一部またはすべての時間帯で在宅勤務をしていた。
調査は昨年8月と9月に実施し、2021年調査は7月から9月にかけて実施された。
しかし、パンデミック以前は、リモートワークをしている労働者は全体の5%程度に過ぎなかった。
出典: AXIOS, March 29, 2023
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AIはITの抱える永遠のデータ問題を解決できるか?
人工知能と機械学習は、不正検出からチャットボット、予測分析まで、すでに企業に多くの実用的な価値をもたらしている。ChatGPTの大
胆でクリエイティブなライティング
スキルは、AI/MLに対する期待を新たな高みへと引き上げた。果たしてAI/MLは最終的に、個別の課題解決を超えて、企業の中核的な問題に対処できる
だろうか。
その問題とは、最も大きく、最も古く、最も混乱しているITの課題といえる、企業全体でのデータの管理と統合である。今日、オンプレミスに加えてクラウド
に保管されているデータの量、多様性、変動性、分散が指数曲線を上っていくにつれて、間違いなくAI/MLテクノロジーの助けを必要としている。
AI/ML はデータの混乱に秩序を与えるのに本当に役立つのだろうか?
答えは限定されたイエスである。Informatica、IBM、SnapLogic などの既存の統合ソフトウェアは、AI/ML
機能を追加してさまざまなタスクを自動化し、Tamr、Cinchy、Monte Carlo などの新興企業は、AI/ML
を製品の中核に据えている。
データ管理と統合プロセスを自動化するAI/MLソリューションを提供できる企業はまだない。
出典: InfoWorld, MAR 13, 2023
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データのゴミをなくす： データの品質を確保する方法
専門家は、質の低いデータはビジネスに悪影響を及ぼすと警告し、データ品質を向上させるための戦略を提案する。要点は、
・データが多ければ良いというものではない。データの質が低ければ、より多くのデータにアクセスできても、より良い洞察が得られるとは限らない。
・データ品質を確保する。データ品質に関する標準の確立、全体的なデータ品質の再考、データコントロールセンターの設立、データサイロの排除などが、データ品質を確保する方法である。
・正しいデータが結果を出す。適切なオーディエンスに関する適切なデータセットを取得し、適切なデータアーキテクチャを構築し、顧客データプラットフォー
ムを利用することで、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング投資を最大化し、顧客とのより強いつながりを構築することができる。
企業は今日、かつてないほど多くのデータにアクセスできるようになったが、その質が疑問であれば、そこから得られる推論もまた同様である。コンピュータサイエンスでは、昔からこう言われている： "ゴミが入ればゴミが出る"。
出典: CMSWire, MARCH 6, 2023
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この要約はARMA東京支部の有志によって行われています。ARMA東京支部はこの要約の正確さについては保証していません。正確な内容につきましてはARMA Internationalの原文を参考にしてください。
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