グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた組織内シャドーAI拡散経路の構造的可視化

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた組織内シャドーAI拡散経路の構造的可視化とは

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた組織内シャドーAI拡散経路の構造的可視化とは、組織内で従業員が非公式に導入・利用しているAIツールやシステム（シャドーAI）が、組織内のネットワークやコミュニケーションを通じてどのように広がり、相互作用しているかを、GNNの技術を用いて分析し、その構造を視覚的に表現する手法です。GNNは、データ間の関係性をグラフ構造として捉え、ノード（従業員、部門、システムなど）とエッジ（情報のやり取り、アクセス権限など）の複雑なつながりを学習・分析する能力を持ちます。これにより、シャドーAIの潜在的なリスク源や拡散のハブとなるポイントを特定し、組織的なガバナンス課題を明確化することが可能となります。本アプローチは、親トピックである「シャドーAIガバナンス」の文脈において、リスク評価と対策立案のための重要な基盤を提供します。

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