AIを社会に安全かつ公正に導入するためには、法律や倫理原則だけでなく、運用上の仕組み（ガバナンス） が不可欠です。
ここでは AI監査、倫理アセスメント、トレーサビリティ といった枠組みを整理します。
AIガバナンスとは
定義
- AIが社会に与える影響を監視・評価し、リスクを管理する仕組みや体制。
- 技術的対策だけでなく、組織・法制度・倫理基準を含む包括的な枠組み。
監査（Audit）
概要
- AIの設計・運用が規制や倫理指針に準拠しているかを確認する仕組み。
具体例
- データの収集過程やバイアス有無をチェック。
- モデルの性能評価や再現性の検証。
- 外部機関による第三者監査の導入が検討されている。
倫理アセスメント（Ethical Assessment）
概要
- AIシステムが社会に与える倫理的影響を事前に評価するプロセス。
評価項目
- 公平性：差別や偏見を助長しないか。
- プライバシー：データ利用が適切か。
- 安全性：誤動作によるリスクはないか。
- 社会的影響：雇用・民主主義・環境などに悪影響を与えないか。
トレーサビリティ（Traceability）
定義
- AIの判断過程やデータ利用履歴を追跡できるようにする仕組み。
重要性
- ブラックボックス問題の解消に役立つ。
- 不具合や事故が発生した場合に原因を特定できる。
- EU AI Actでは高リスクAIに対してログ記録が義務付けられる見込み。
実務上のポイント
- 継続的な監視：導入時だけでなく運用段階でも定期的な監査が必要。
- 責任分担の明確化：AIの設計者・提供者・利用者の責任範囲を明文化。
- 国際的調和：各国の規制（GDPR、EU AI Act、日本のAI戦略）との整合性を取る。
まとめ
- AIガバナンスは「監査」「倫理アセスメント」「トレーサビリティ」が柱。
- 社会的信頼を獲得するために透明性と説明責任が不可欠。
- 実務では「継続的監視」と「責任分担の明確化」が重要。
出題チェック
- 「AI監査の目的は？」＝規制や倫理指針への準拠確認
- 「倫理アセスメントで評価する項目は？」＝公平性、プライバシー、安全性など
- 「トレーサビリティの重要性は？」＝判断過程の追跡と説明責任
練習問題（例題）
問題：AIが下した判断の過程や利用データを記録・追跡できるようにする仕組みを何と呼ぶか？
- アルゴリズムバイアス
- トレーサビリティ
- データポイズニング
- エコーチェンバー
👉 正解：2
