AIユーザーページは、組織内のユーザーがAIアプリケーションとどのように関与しているかを一元化して可視化します。 使用パターンを特定し、ポリシー違反を検出し、部門全体でのAI採用を理解するのに役立ちます。
このページから次のことができます：
ポリシー違反の多いユーザーを特定する
部門全体でのAI使用状況を比較する
必要に応じてフォローアップを重点的に行う
特定のユーザーへの深掘り
AIユーザーページから、個々のユーザーに掘り下げて、そのAI活動についてさらに詳しく知ることができます。 ユーザー詳細ページでは、以下の情報を統合して表示します：
選択した期間の合計AIインタラクションと違反
安全なプロンプトと違反の視覚的な内訳
ユーザーが使用するAIアプリケーション
時間が経つにつれての採用パターン
このビューを使用すると、ハイレベルのモニタリングから特定のユーザーの行動のターゲット分析に移行できます。
ユースケース - 追加の意識向上トレーニングが必要なユーザーの特定
Company ABC のセキュリティ管理者として、組織全体でのAI使用を定期的にモニターします。 AIユーザーページにアクセスし、ポリシー違反で並べ替えて、繰り返し違反を生成するユーザーを迅速に特定します。 John Doe がリストの上位付近に表示されます。 状況を理解するために、John Doe のユーザー詳細ペインを開きます。 このページから、次の内容を確認します：
安全なプロンプトと違反の比率
彼が最も頻繁に使用するAIアプリケーション
次に、AIインタラクションページに移動し、John Doeでフィルタリングします。 そこで、違反を引き起こした特定のプロンプトを見直し、その背後のコンテキストを理解します。
この情報に基づいて、John Doeと情報に基づいた議論を行い、適切なAI使用についての教育を提供し、Company ABCが従業員にAIを安全かつ責任を持って使用することを期待していることを伝えます。
ユースケース - コンプライアンスおよび監査要件のサポート
Company ABCは、AIの使用が監視され、管理され、規制および受託者義務と一致していることを示す必要がある金融機関です。
内部監査の一環として、セキュリティ管理者はAIユーザーページに移動し、表を部門別に並べ替えて、高リスクのビジネスユニットに焦点を当て、機密性の高い金融データを定期的に扱う貸付承認部門を選びます。 部門全体での使用状況を確認したところ、管理者はJane Doeが多くのAIインタラクションを持っていることに気づきます。
コンプライアンス基準が維持されていることを確認するために、管理者はJane Doeのユーザー詳細ページへ深く掘り下げます。 ここで、管理者は安全なプロンプトと違反の強い比率と、再発または体系的なポリシー違反がないことを確認します。
Jane DoeはAIツールを頻繁に使用していますが、データは彼女のプロンプトがポリシーの範囲内にあり、機密性の高い金融情報を公開していないことを示しています。