本記事は「AIガバナンス態勢構築・整備概要」シリーズ第1回です。AIを安全・適切に使うための前提として、AIガバナンスの考え方と整理すべき論点を解説します。

本記事のポイント

  • AIガバナンスが必要になる背景と、対象範囲の考え方
  • 「誰が・何を・どの基準で」判断するかを決める重要性
  • 社内展開に向けた“最初の整理”の進め方
整理の観点要点（例）
目的AI活用を止めずに、説明責任と安全性を両立する
対象データ／モデル／プロンプト／運用プロセス／委託先
判断利用可否・リスク許容度・承認フロー・例外対応

【第1回】AIガバナンスの基礎整理
― AIを安全・適切に使うための前提知識 ―

企業におけるAI活用は急速に広がり、業務効率化から意思決定の支援まで、多くの場面で成果を生み出しています。一方で、AIに固有のリスクが顕在化しつつあり、企業として「安全に使うためのルールや体制」を整備する重要性が高まっています。これが AIガバナンス です。

  • 1. AIガバナンスとは何か

AIガバナンスとは、AIの利用に伴うリスクを適切に管理し、安全・公平・透明な利用を実現するための仕組み を指します。

ITガバナンスや情報セキュリティマネジメントと同様、
「責任分担」「ルール」「プロセス」「監視・改善」が中心となりますが、AIは以下の特徴を持つため、新たな枠組みが必要になります。

学習データにより結果が変わる

判断理由が説明しにくい（ブラックボックス化）

偏った判断や差別が発生する可能性

生成AIでは誤情報や著作権リスクが生まれる

これらは従来のITシステムのリスクとは異なるため、AI専用のガバナンスが求められています。

  • 2. なぜAIガバナンスが必要なのか

AI活用は企業にメリットをもたらす一方、適切な管理がなければ重大なリスクとなります。

  • 企業リスクの例
誤判断による業務事故（例不正確な分析を基にした意思決定）

差別的な判断（採用・融資・査定など）

生成AIによる情報漏洩

著作権・商標などの侵害

不正確な回答による顧客トラブル

さらに、近年は世界的にAI規制が進展し、対応を怠る企業は法的リスクも抱えるようになりました。

  • 3. 国内外の動向（主要な枠組み）

AIガバナンスを考えるうえで知っておきたいのが、次の国際規格・指針です。

ISO/IEC 42001AIマネジメントシステムの国際規格
EU AI ActリスクベースでAIを規制する欧州法
日本政府AI事業者ガイドライン
NIST AI RMF（アメリカ）AIリスク管理フレームワーク

これらはいずれも、
「AIの信頼性・透明性・安全性を確保する」
という共通の理念を持っています。

  • 4. AIガバナンスの基本原則

主な原則は次の通りです。

安全性事故や誤動作の防止
信頼性予測可能で安定した動作
公平性特定の属性を不当に扱わない
透明性判断の根拠や仕組みが説明可能
プライバシー保護個人情報を適切に扱う
継続的改善モニタリングと改善

これらの原則を組織の方針に組み込むことで、責任あるAI活用が可能になります。

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