世界のAI倫理ナビ - AIシステムの利用・運用段階におけるリスク管理と組織内ガバナンス：主要国の政策アプローチ比較と政策立案への示唆

AIシステムの利用・運用段階におけるリスク管理と組織内ガバナンス：主要国の政策アプローチ比較と政策立案への示唆

Tags: AI倫理, AIガバナンス, リスク管理, 政策比較, 組織内倫理, EU AI Act, NIST AI RMF

はじめに：AI利用者の責任とガバナンスの重要性

AI技術の社会実装が進展するにつれて、AIシステムの開発者や提供者だけでなく、そのシステムを「利用」する側の組織（企業や行政機関など）の責任と役割がますます重要になっています。AIシステムが組織内で導入・運用される際には、意図しない偏見の助長、プライバシー侵害、セキュリティリスク、さらには社会への不当な影響といった様々な倫理的・法的リスクが発生する可能性があります。これらのリスクを適切に管理し、AIの恩恵を社会全体が享受するためには、利用者側の組織内における倫理的ガバナンス体制の構築が不可欠です。

政策企画担当者におかれましては、AI技術が広く普及する中で、開発規制のみならず、利用者が責任を持ってAIを活用するための政策枠組みを検討することが喫緊の課題であると認識されていることと存じます。本稿では、主要国・地域におけるAIシステムの利用・運用段階におけるリスク管理および組織内ガバナンスに関する政策アプローチを比較分析し、我が国の政策立案に向けた示唆を提供することを目指します。

主要国・地域における利用者側AIガバナンスに関する政策アプローチ

AIシステムの利用者側ガバナンスに関する政策アプローチは、国・地域によってその強制力、詳細さ、対象範囲などに違いが見られます。主なアプローチを以下に概観します。

欧州連合（EU）

EUは、AI規則（AI Act）において、特定の高リスクAIシステムの「展開者（deployers）」、すなわち利用者に対して明確な法的義務を課すアプローチをとっています。高リスクAIシステムの利用者は、以下の義務を含む組織内ガバナンス体制を構築する必要があります。

人間の監督（Human oversight）の確保: AIシステムによる決定を人間が適切に監督できる体制を整備すること。
システムの監視: AIシステムの性能、正確性、リスクなどを運用中に継続的に監視すること。
ログの記録: AIシステムが生成したログを自動的に記録し、運用状況を検証可能にすること。
データガバナンス: 入力データの品質確保や、監視下でのデータ処理を徹底すること。
サイバーセキュリティ対策: AIシステムのセキュリティリスクを管理すること。
システムの指示遵守: 提供者が示した利用方法や指示を遵守すること。
影響評価の実施（一部の場合）: 基本的人権への影響などが懸念される場合、影響評価を実施すること。

EUのAI Actは、リスクベースアプローチに基づき、特に人権や安全に重大な影響を与える可能性のある高リスクAIシステムの利用者に焦点を当て、具体的な義務を法的拘束力をもって課しています。これは、利用者側ガバナンスを単なる推奨ではなく、遵守すべき規範として位置づけるものです。

米国

米国では、欧州のような包括的な法的規制ではなく、業界主導や自主的なフレームワークの推進に重点が置かれています。その代表例が、国立標準技術研究所（NIST）が発行した「AIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）」です。

AI RMFは、開発者、提供者、利用者を含むすべてのAI関係者がAIライフサイクルを通じてリスクを管理するための自主的なガイドラインです。利用者に対しては、以下の活動を通じて組織内ガバナンスを強化することを推奨しています。

Governing（統治）: 組織全体のAIリスクポリシー、戦略、責任体制を確立すること。
Mapping（特定）: AIシステムが組織にもたらす文脈固有のリスクを特定すること。
Measuring（評価）: 特定されたリスクを定量または定性的に評価すること。
Managing（管理）: リスクを低減、回避、受容、または移転するための措置を実行すること。

AI RMFは法的拘束力を持たず、組織の規模やセクターに応じて柔軟な適用が可能であることを特徴としています。利用者側に対しては、自社の状況に合わせてリスク管理プロセスを構築・運用することを促し、イノベーションを阻害しないアプローチと言えます。

日本

日本政府は、AI戦略や社会原則においてAI倫理の重要性を広く提唱しており、特定のAIシステム利用者に対する直接的な法的義務付けよりも、ソフトローやガイドラインによる自律的な取り組みの促進に注力しています。

内閣府が策定した「人間中心のAI社会原則」は、開発者、提供者、利用者に共通する7つの原則（人間中心、プライバシー、セキュリティ確保など）を示しており、これらを組織内で実践することが求められています。また、特定の分野やAIの活用形態に関するガイドライン（例：医療分野、公共部門）や、AI利用の際の留意点を示す文書なども策定されています。

経済産業省の「研究開発原則」や「AIグローバルガバナンスに関する検討会」における議論では、サプライチェーン全体でのリスク管理や、利用者を含む多様なステークホルダーの連携によるガバナンスの重要性が指摘されています。しかし、現時点では特定の利用者層に対する詳細な組織内体制構築の義務付けは行われておらず、原則や指針に基づいた自主的な努力に依拠する側面が強いと言えます。

主要国の政策アプローチ比較と政策立案への示唆

主要国・地域の利用者側AIガバナンスに関する政策アプローチを比較すると、その性質や強調点に違いが見られます。

この比較から、我が国の政策立案に向けたいくつかの示唆が得られます。

利用者側ガバナンスの政策的強化の検討: EUのように法的義務を課すか否かは政策判断によりますが、自主的な取り組みのみでは対応が難しいリスク（特に社会的に影響が大きい分野でのAI利用）に対して、利用者側が最低限講じるべき措置について、何らかの形で政策的に明確化・促進する必要性が高まっています。これは、企業のリスク管理能力向上を支援し、AIの安全な社会実装を後押しすることにつながります。
リスクベースアプローチの具体化: 高リスクAIシステムの利用者に対する義務付け（EU方式）は、限られたリソースの中で効果的にリスクを管理する上で有効なアプローチとなり得ます。どのようなAIシステムが「高リスク」と見なされ、その利用者にどのような義務を課すべきか、我が国の社会状況や法体系に合わせた議論が必要です。
自主的取り組みと政策的支援のバランス: 米国のAI RMFのように、特定のフレームワークへの準拠を推奨し、そのためのツールやガイダンスを提供するアプローチも有効です。企業規模や業種によってAI利用の実態は異なるため、画一的な義務付けだけでなく、自主的なリスク管理・ガバナンス構築を支援するための多様な政策手段（例：ベストプラクティス集の公開、研修プログラム、認証制度など）を検討することが重要です。
利用者と提供者間の責任分界線の明確化: AIシステムにおけるインシデント発生時、開発・提供者の責任と利用者の責任をどのように区分するかが課題となります。政策において、この責任分界線に関する考え方や、契約等でこれを明確化することを促す仕組みを整備することが、利用者側が安心してAIを導入・運用する上で求められます。
国際連携の強化: EUのAI Actがグローバルな規範となる可能性が高いことを踏まえ、国際的な動向を注視しつつ、我が国の政策が国際的な整合性を保ちつつ、国内の産業振興や社会課題解決に資するものとなるよう、主要国や国際機関との連携を強化していく必要があります。

まとめ

AIシステムの利用・運用段階におけるリスク管理と組織内ガバナンスは、AIの責任ある社会実装を実現するための重要な要素です。主要国・地域では、法的義務、自主的フレームワーク、ソフトローといった異なるアプローチでこの課題に対応しようとしています。

我が国において、AIの安全かつ倫理的な利用を促進し、利用者側のリスク管理能力を向上させるためには、これらの国際的な動向を参考にしつつ、我が国の社会構造や産業特性に合わせた政策手段を多角的に検討していくことが求められます。法的拘束力の有無、対象範囲、推奨する組織内体制の具体的な内容など、様々な論点を深く議論し、実効性のある政策を立案していくことが、今後の重要な課題となるでしょう。