誰がどのAIを使うのかSAS AI Navigatorが示す統制の形
要約
SAS AI Navigatorが示すAIガバナンスの新しい形を、モデルやAIエージェントの棚卸しから実験・承認・廃止までの管理として整理します。自社で先に決める台帳項目と責任者、運用へ落とす際の注意点も紹介します。
AIの導入可否だけでなく、社内の誰がどのAIを使っているかを継続的に把握する動きが海外で議論されています。2026年10月6日時点で、SAS AI Navigatorはその管理を製品として示す事例です。
SASは、AIのユースケース、モデル、AIエージェント、オープンソースモデルを一元的に棚卸しするSAS AI NavigatorをMicrosoft Marketplaceで提供しました。インターネット経由で使うSaaS型のソフトウェアとして位置づけられています。
この記事の対象読者
次のような状況で、社内のAI利用を把握しきれていない企業や組織が主な対象でしょう。
- 社内のAI利用状況を把握できていない企業
- 複数のAIモデルを使い分ける企業
- AIエージェントの本番展開を進める企業
- AI利用ルールを運用へ落とし込めない企業
- 監査や取引先説明に向けてAIの証跡を残したい企業
SAS AI Navigatorが扱うAI台帳
SAS AI Navigatorは、AIのユースケース、モデル、AIエージェント、オープンソースモデルを一元的に棚卸しするツール。単一の生成AIサービスだけでなく、複数のモデルや業務単位のエージェントを管理対象に含める構成です。
SAS AI Navigatorは、社内ポリシーや外部規制に照らしてAIを管理する仕組みとして説明されています。IT Briefの報道では、ProtivitiやAsenionのポリシーパックも利用できるとされています。AI台帳の対象をモデルだけに限定すると、利用目的や業務フローの変更を追いにくくなるでしょう。
誰が使うか、何のデータを扱うか、どのモデルと接続するかを同じ記録に置く設計が求められます。
- 利用単位、業務名、ユースケース、利用部門、利用者
- 技術要素、モデル名、AIエージェント、外部サービス、オープンソースモデル
- データ要素、入力データ、出力先、個人情報や機密情報の有無
- 統制状態、リスク分類、承認者、承認日、適用ポリシー
- 運用状態、実験、本番、更新予定、停止予定、廃止日
実験から廃止までの管理
SAS AI Navigatorは、AIの実験から本番運用、廃止までのライフサイクルを追跡するSaaSとして説明されています。導入前の審査だけでなく、利用中の変更や不要になったAIまで記録する考え方です。
現場では、実験用に登録したモデルが本番へ移り、別のモデルに置き換わることがあります。台帳に状態だけを残すと、なぜ変更したかや誰が承認したかが分からなくなるため、更新履歴も管理対象にします。
- 登録、目的、利用者、対象データ、候補モデルを記録する
- 評価、リスク分類、社内ポリシー、外部規制との照合結果を残す
- 承認、承認者、期限、条件付き承認の内容を確定する
- 運用、性能、利用範囲、モデル変更、インシデントを更新する
- 廃止、停止日、代替手段、データ削除、証跡の保管先を記録する
この流れでは、AIを登録した時点が管理の終点になりません。実験から本番、更新、廃止までを同じ識別子で追えるかが、監査や取引先説明に向けた確認点になります。
ポリシーと責任者の接続
社内ポリシーと外部規制を照合するには、規則を文章で置くだけでは足りません。どのリスク分類に対して、誰が確認し、どの証跡を残すかを台帳の項目と承認手順へ落とし込みます。
例えば、顧客情報を扱うAIエージェントと、公開情報だけを要約する実験では、確認する項目が異なります。分類の根拠と承認者を記録しておけば、利用者が変わっても判断の経緯を追いやすくなるでしょう。
- 業務責任者、そのAIを使う目的と業務上の成果に責任を持つ人
- データ責任者、入力データの利用可否と保管条件を確認する人
- モデル責任者、モデル変更、評価、性能劣化を管理する人
- 統制責任者、リスク分類、承認、例外処理を確認する人
SAS AI Navigatorのような製品を検討するときも、機能一覧から始めるとは限りません。先に責任者と更新期限を決めると、自社に必要な台帳項目や承認フローを比較しやすくなります。
導入前に決める台帳項目
最初から全社のAIを完璧に登録しようとすると、入力項目が増えすぎる可能性があります。まずは本番利用中のAIと、機密データへ接続する実験を対象にして、管理の抜けを見つけるところから始めましょう。
- 誰が申請し、誰が業務上の責任者になるか
- どのモデル、AIエージェント、外部サービスを使うか
- 入力データと出力先に機密情報が含まれるか
- リスク分類と、必要な承認や評価は何か
- 次回更新日、見直し条件、廃止判断の担当者は誰か
台帳の更新者を決めないままツールを導入すると、初回登録後に情報が古くなるおそれがあります。モデル変更や新しい接続先の追加は、既存の申請や開発手順と結び付けて管理する設計が必要でしょう。
自社運用と外部支援の境目
自社で始める場合、まず詰まりやすいのは、AIの一覧が部門ごとに分かれている点。モデル変更の記録者と、廃止を判断する人が決まっていないことも、よくある課題のひとつです。
- 部門ごとに異なる名称でAIを登録し、同じ利用を重複管理する
- 実験と本番の境界が曖昧で、承認のタイミングが揃わない
- モデル変更後の再評価や廃止処理を担当する人が不明確になる
外部の支援を使うと、台帳項目の整理と現状診断を先に行い、要件を固めてから開発へ進められます。BinxAI株式会社のみっちゃくんは、企画や課題整理、要件整理から開発までを同じ担当が一気通貫で受け持つ体制です。
BinxAI株式会社は、一式いくらという見積ではなく、要件を整理したうえで詳細な見積を出します。契約後に要件が動いても、決めた範囲の中で優先順位を入れ替えて進められる進め方です。
BinxAI株式会社 | みっちゃくん
AI台帳の設計だけでなく、運用の引き継ぎや内製化まで見据えて進めます。対応範囲は、現状の診断から本番展開、担当者向け研修まで。料金は公式ページと無料相談で確認できます。
- 課題の整理と現状の診断
- 要件定義と設計
- 開発と本番環境への展開
- 運用の引き継ぎと内製化の支援
- 担当者向けの研修
よくある質問
SAS AI Navigatorは何を管理しますか？
AIのユースケース、モデル、AIエージェント、オープンソースモデルを一元的に棚卸しします。社内ポリシーや外部規制との照合、実験から廃止までの追跡が管理対象として説明されているところです。
AI台帳には誰を登録しますか？
利用者だけでなく、業務責任者、データ責任者、モデル責任者、統制責任者を登録します。1人が複数の役割を担う場合も、役割ごとの判断範囲を記録してください。
実験中のAIも管理対象にすべきですか？
本番利用だけに限定すると、実験段階で扱ったデータやモデル変更の経緯が残りません。少なくとも機密データへ接続する実験は、目的と責任者を登録しておくと確認しやすくなります。
AIエージェントの廃止で確認する項目は何ですか？
停止日、代替手段、接続先の解除、保存データの扱い、証跡の保管先を確認します。利用停止だけで終えず、呼び出し先のモデルや権限も同時に見直してください。
SAS AI Navigatorの導入前に確認することは？
自社のポリシーをどのリスク分類や承認条件へ変換するかを確認します。利用者が情報を更新する方法、既存の申請や開発手順との接続、契約条件も事前に確認してください。
SAS AI Navigatorが示すのは、AIを導入するかどうかだけでなく、誰が何を使い、どの状態にあるかを継続的に追う統制です。自社では、まずAI台帳の項目と責任者を決め、実験から廃止までの流れに組み込んでください。
SAS AI Navigatorの提供内容と6カ月間の無料利用に関する情報は、2026年10月6日時点で確認できる公開情報に基づきます。契約条件や利用可能な機能は各社へ事前に確認してください。記事内の支援内容や効果を保証するものではありません。
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