AIモデルは、機械学習によって通常の挙動を認識し、異常を検出できるようになる。データプライバシー管理ツールはAIモデルのこうした特性を生かして、センシティブなデータへのアクセスに対する監視を強化できる。

　エンドユーザーの挙動に対してアラートを出す必要があるかどうかの判断は、そのエンドユーザーや所属する組織の行動、そのエンドユーザーがアクセスしたデータの種類といった複数の要因に基づく。データプライバシー管理ベンダーDataguiseの創業者でCEOを務めるマンミート・シンハ氏によると、異常でないものも異常だと判断する過検知の発生回数を抑えてアラートを出すことに関しては、機械学習はルールベースのAI技術と比べて効率が高いという。

4．応対の自動化

　データプライバシー管理に関するエンドユーザーからの要求で生じるやりとりを自動化することにも、AI技術は活用できる。具体的には「企業が自分に関してどのような個人情報を持っているか知りたい」といった「知る権利」、あるいは「個人情報を消去してほしい」といった「忘れられる権利」などだ。

　「エンドユーザーが自分のプライバシーを重視するようになるにつれ、そうした要求は増加の一途をたどるだろう」とID管理ベンダーSailPoint Technologiesの上級セキュリティストラテジスト兼最高技術責任者（CTO）のマイク・カイザー氏は予想する。そうした場合、チャットbotのような形で会話型インタフェースにAI技術を導入し、バックエンドでさまざまなデータと連携させることができる。

5．消費者の知識の強化

　法律事務所Culhane Meadowsのパートナー弁護士ピーター・カサット氏は、「企業はAI技術の活用に関する説明を通じて、一般消費者に自社のデータ保護ポリシーへの理解を深めてもらえる可能性がある」と話す。カサット氏によれば、規制当局は一般消費者の選択肢とオプトアウト（個人情報の提供拒否）の権利を確立することを重視してきた。これは「どんな情報が収集され、それがどう使われ、一般消費者にどのような選択肢があるのかを明記すること」だという。

　企業はAI技術を活用する際、どのようなアルゴリズムやデータを利用し、その成果で何をするのかをうまく分解して説明できなければならない。その上で「情報の流れを制御できるようにすることで個人のプライバシーを強化できる」とカサット氏は説明する。

　AI技術を組み込んだ契約ツールを提供するVAIOTで開発責任者を務めるジャクブ・コベルディス氏によると、データ流出を発見して消費者に通知する目的でもAI技術を使ったデータプライバシー管理ツールが台頭し始めているという。例えばGoogleはパスワード流出通知機能をWebブラウザ「Chrome」に搭載した。この機能は、通常ではアクセスできない「ダークWeb」を巡回して流出した認証情報を見つけ出し、エンドユーザーがアクセスしたWebサイトから個人情報が流出した可能性があると警告する。