本記事はシリーズ第2回です。AIガバナンス態勢を“形だけ”で終わらせないために、体制・ルール・運用をどのように設計するかのポイントを整理します。
本記事のポイント
- 態勢構築は「ルール」だけでなく「運用」とセットで考える
- 現場の利用を止めないためのガードレール設計
- 公共・大企業で求められる説明責任（監査・記録）の考え方
| 構築ポイント | 実務上の狙い |
|---|---|
| 責任体制 | 意思決定者／窓口／審査者を明確化し、判断を止めない |
| 運用プロセス | 申請・審査・承認・記録・見直しを“回る形”にする |
| 教育・浸透 | 禁止ではなく「使い方」を揃え、事故を減らす |
【第2回】ガバナンス態勢構築のポイント
― 企業がまず整えるべき体制・ルール・プロセス ―
第2回では、企業がAIガバナンスを実現するために必要な「組織的なポイント」を解説します。
- 1. 組織体制（ガバナンス構造）の明確化
AI活用を安全に行うには、「誰が何を責任を持つのか」を明確にする必要があります。
- 例：AIガバナンス体制
AIガバナンス委員会
方針策定、重要案件の承認、リスク評価の最終判断
AI責任者（CDO/CTOなど）
ガバナンス運用の統括
業務部門
利用目的・業務要件の定義、影響評価
IT/セキュリティ部門
技術的リスク評価、セキュリティ対策
法務・コンプライアンス部門
契約、法令対応、倫理評価
体制は企業規模によって柔軟に構成できます。
- 2. リスクアセスメント
AIガバナンスの中核は「リスク評価」です。
- 主な評価ポイント
入力データの妥当性・偏り
出力の正確性や誤情報リスク
利用による業務影響（誤判断・責任問題）
セキュリティリスク（データ漏洩）
プライバシーへの影響
外部提供AI（SaaS含む）の評価項目
生成AI特有リスク（著作権、学習データ流出）
ISO/IEC 42001でも、これらの評価が必須となっています。
- 3. ルール整備（ポリシー・ガイドライン）
企業としてAIを利用するうえで、最低限必要なのが「利用ルール」です。
- 作成すべき文書例
AI利用ポリシー（全社方針）
生成AI利用ガイドライン
AI導入チェックリスト
データ取り扱い規程
AIモデルの開発・検証手順
特に生成AIは社員の利用が進んでいるため、
業務データを入力してよいか
利用可否アプリの一覧
出力の取扱ルール
などを明確にする必要があります。
- 4. 運用プロセスの整備
AIは導入後の運用が極めて重要です。
- ライフサイクル運用例
企画（業務目的・リスクの定義）
設計（品質基準・データ要件）
開発/導入（テスト基準、説明可能性の確認）
運用（品質監視、誤生成チェック）
保守（モデル更新、バージョン管理）
廃止（データ削除、影響確認）
特に生成AIでは、
誤った情報がそのまま利用されるリスク が高いため、チェック体制の構築が不可欠です。
- 5. 教育・トレーニング
利用者の教育はAIガバナンスの基盤となります。
| 一般社員 | AI利用ルール、リスク理解 |
|---|
| 管理職 | AI倫理、責任、判断基準 |
|---|
| 開発者 | 品質・安全性の確保技術 |
|---|
| セキュリティ担当 | モデルの脆弱性管理 |
|---|
AIは全社的な取り組みであり、特定部門だけでは機能しません。
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