オーストラリアの中小企業はAIを導入しているが、戦略がない。ここに実践的な戦略ガイドがある。

現状の理由：Mediaweekによると、オーストラリアのほとんどの中小企業が明確な戦略なしにAIを導入している一方、Kat McCrabbは、AIが不十分なアクセス制御や低品質なデータなど、既存のリスクを露呈させることが多いと警告しています。チャルマーズのAI円卓会議などの全国的な議論でも、よりスマートなガードレール構築の緊急性が強調されています。

根本的な問題

AIは、既に存在する基盤を拡大します。データが散らかっていて、アクセス制御が緩んでいたり、ベンダーがデータ処理について不透明な場合、AIによってそれらの問題が拡大します。Kat McCrabbが指摘するように、組織は不適切なデータアクセスから意思決定の質の問題まで、古いリスクが新しい形で表面化していることに気づいています。

30日間責任あるAIスタートプラン（中小企業向け）

1週間目 - 発見と選別

• シャドーAI調査：従業員が既にAI（チャットボット、コパイロット、プラグイン）をどこで使用しているかをリストアップします。データフロー（入力/出力）を特定します。Mediaweekの知見を参照してください。
   
• データの迅速な分類：機密情報（顧客の個人情報、給与明細、知的財産）にタグ付けします。機密データを公開LLMから制限します。

2週間目 - アクセスとベンダーの基本

• アクセス制御：「既存の」ギャップを修正し、最小権限の役割、MFA、古いアカウントの取り消しを行います。
   
• ベンダーへの質問（すべての契約/SOWに追加）：
   
  • データはどこで保存、処理、破棄されますか？どの管轄区域の下で？
     
  • どのようなセキュリティコントロールとガバナンスフレームワークに従っていますか？
     
  • 「放置」を超えて、従業員のトレーニングと労働力のサポートを提供しますか？

3週間目 - ガードレールとトレーニング

• 軽量ガードレールの採用：自主的なAI安全基準のガードレールから始めます。やってはいけないこと/やるべきことを追加します。公開ツールへの機密データの入力禁止、新しいAI SaaSの承認、重要な出力に対するヒューマンインザループ。
• ユーザー教育：プロンプトの衛生管理、データの改ざん、行動する前にAIの出力を検証することについて、60分のセッションを実施します。

4週間目 - 正式化と脅威モデリング

• フレームワークの選択：ISO 42001を使用して、リスクベースのAI管理システムを正式化します。
   
• AIの脅威モデリング：MITRE ATLASを使用して脅威をマッピングします。軽減策を記録し、仮定を年に2回テストします。

実際に必要なポリシー

• 許容使用：AIの使用が許可されている場所、許可/ブロックされているデータカテゴリ、エスカレーションパス。
   
• 調達追加条項：ベンダーへの質問+違反通知SLA。
   
• 人的監視ルール：財務、人事、法務、および顧客メッセージングに関して、「人間の確認なしにAI生成の出力がライブになることはありません」。

効果を実証する指標

• シャドーAIと承認済みAIの比率（目標：90日以内に承認済みツール≧80％）。
   
• アクセス例外の解消（目標：30～60日以内に重要なギャップの100％を解消）。
   
• AIツールに関連するインシデント率（目標：前月比減少）。
   
• ポリシーの採用（トレーニング完了≧90％）。

オーストラリアのAI経済にとっての意味

政策立案者は、オーストラリアは特に中小企業にとって、能力構築、責任ある採用、生産性向上を優先すべきだと主張しています。上記の最初のステップは、その方向に沿ったものであり、同時に即時のリスク軽減をもたらします。

Glintecoがどのように支援できるか

• 1週間のAIリスクスキャン：シャドーAIインベントリ、データフローマッピング、アクセス監査。
   
• ベンダー＆契約キット：すぐに使える質問+SOW条項。
   
• ガードレールインアボックス：自主的なガードレール→ISO 42001準拠のミニポリシー+60分の従業員ワークショップ。
   
• ATLASセッション：上位2～3のAIユースケースに対するコンパクトな脅威モデルと、是正措置のバックログ。