安全で移植可能、AI対応の連邦政府向け運用モデルの構築

本IDCパースペクティブでは、連邦政府機関が、安全で移植性が高く、AI対応の運用モデルを構築する方法について解説しています。連邦政府機関は、AIの導入、クラウドの複雑化、ゼロトラストの義務化、そして進化し続ける脅威が同時に重なり合うという、決定的な近代化の課題に直面しています。IDCの「安全なAI対応クラウドのための7層リファレンスモデル」は、これらの課題を、ばらばらのワークストリームではなく、統合されたアーキテクチャとして対処するためのフレームワークを提供します。6段階の導入ロードマップと組み合わせることで、連邦政府のテクノロジーリーダーに対し、ミッションとの整合性やデータガバナンスから、責任あるAIの導入、継続的なコンプライアンス、そして制度化された改善に至るまで、段階的で実行可能な道筋を示しています。「連邦政府機関は、AIの導入だけでデータガバナンスの欠如を解消することはできず、セキュリティ対策だけで断片化したアーキテクチャの問題を解決することもできません。ミッション規模でAIの導入に成功する機関とは、クラウド、データ、セキュリティ、コンプライアンスを単一の統合された運用モデルとして扱い、アプリケーションへの投資に先立って基盤への投資を行う機関です。」と、IDCの国家安全保障・防衛・情報部門プログラム担当バイスプレジデントであるアラン・ウェバー氏は述べています。

エグゼクティブスナップショット

• 主なポイント
• 推奨される対応策

状況の概要

• 連邦政府の技術近代化が直面する課題
  • 複合的な圧力の交錯
  • 断片化した近代化がもたらすコスト
• セキュアなAI対応クラウドのための7層参照モデル
  • レイヤー1：ミッションとポリシーの整合
  • レイヤー2：セキュアなハイブリッドおよびマルチクラウド基盤
  • レイヤー3：ガバナンスが適用されたデータ層
  • レイヤー4：AIライフサイクル管理
  • レイヤー5：ゼロトラスト・セキュリティ・ファブリック
  • レイヤー6：継続的なコンプライアンスと認可
  • レイヤー7：ミッション運用とフィードバック
• 展開ロードマップ
  • フェーズ1：ミッション、データ、およびリスクのベースラインの確立
    • フェーズ1の主要な活動
  • フェーズ2：セキュアなクラウド基盤の標準化
    • フェーズ2の主要な活動
  • フェーズ3：AI導入に向けたデータガバナンスの確立
    • フェーズ3の主な活動
  • フェーズ4：限定的なAI使用事例のパイロット実施
    • フェーズ4の主な活動
  • フェーズ5：再利用可能なパターンを活用したスケールアップ
    • フェーズ5の主な活動
  • フェーズ6：継続的改善の定着
    • フェーズ6の主な活動
• サマリー

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約