AIガバナンス態勢構築支援・サービス

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昨今生成AIの急速な普及により、AIが身近に感じられ、業務において幅広く活用されるようになってきています。AIの利用により業務品質や生産性の向上が期待される一方、AIの利用には、正確性・公平性・知的財産権・セキュリティ・プライバシーなど、さまざまなリスクが存在します。

EYでは、組織においてAI活用を進めていくにあたり、そうした多様なリスクに対応したガバナンスの構築を支援します。

関連トピック デジタル エマージングテクノロジー リスク サイバーセキュリティ トラスト・バイ・デザイン AI

チーム

川勝 健司

川勝 健司

EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社　エンタープライズリスク　パートナー

AIのリスクと考慮点

組織において、幅広い業務領域でAIを活用することにより業務品質や生産性の向上が期待される一方、AI（生成AIを含む）を利用する際には、主に4つのリスク「信頼性と正確性」、「プライバシーとセキュリティ」、「公平性とバイアス」、「コンプライアンス」が存在すると考えられます。

図1：AIのリスクと考慮点

Trusted AI - EYのAIガバナンスフレームワーク

AIの信頼性や正確性などを担保するために、開発・利用・運用する際の活動を統制するための基本的な考え方や仕組みを「AIガバナンス」と呼びます。

EYはグローバルにおいて、AIガバナンスのフレームワーク「Trusted AI」を定め、態勢構築を支援しています。当フレームワークは、「AI原則」、「開発ライフサイクル」、「リスク分類」の3層によりリスクを詳細に整理し、リスク対応方針である「イノベーション・プロセス」の考え方に基づき、あるべきコントロールを定義しています。

図2：AIガバナンス・フレームワーク

AIガバナンスの2つの側面

EYでは2つの「AIガバナンス」の整備が必要である考えています。1つ目は、利用者が誤った方法でAIを利用することにより発生するリスクを防ぐ「AI利用のためのガバナンス」、もう1つは、組織がAIモデルを含むシステムを開発・運用する際に、そのライフサイクルにおいて必要な対応を行う「AI開発・運用のためのガバナンス」です。

図3：AIガバナンスの2つの側面

どちらの視点でガバナンス整備を進めるのかについては、組織におけるAI活用のフェーズによっても異なるため、マネジメントは自組織のAI活用状況を踏まえて判断する必要があります。

AI利用のためのガバナンス

AI利用のためのガバナンスにおいて必要な事項は、主にAI利用者が遵守すべきルールの策定および周知です。例として「生成AI利活用ガイドライン」の整備に関しては、以下のステップに示すように、適用対象組織などを特定し、適用対象サービスを評価のうえ、既存規定の体系上の位置付けを明確化し、ドラフトを作成する流れで進めます。

図4：生成AI利用ルール作成のステップ

AI開発・運用のためのガバナンス

一般的に、AI開発・運用のためのガバナンスを整備するステップは以下の通りです。まず現状評価を実施した上で、計画作成および態勢整備を行います。

図5：AI開発ガバナンス構築支援の全体像

Phase2において整備計画を作る際には、一度に全てを整備しないことが肝要です。例えば、AIの開発ルールを策定するのも、以下のようにAI導入の進捗と平仄を合わせることを推奨しています。

図6：AI開発ガバナンス態勢整備支援の成果物例

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デジタルガバナンス・サービス

今や多数の組織がデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に向けて舵を切る中、その多くが業務の効率化レベルにとどまり、ビジネス変革や新たな価値創出といった本当の意味でのDXを実現できているのは少数に限られているのが現状です。これはDXの本質がデジタル技術の導入ではなく、企業変革そのものにあることが理由ではないでしょうか。 EYではDXへの取り組みを「デジタルガバナンス」という全社的視点から支援し、DXを実現できる企業への変革を導きます。

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データガバナンス・サービス

企業におけるDX活動の中で、蓄積されたデータから新たな付加価値を見いだそうとする「データ利活用」が積極的に行われています。データ利活用の範囲が拡大し、組織横断的になり、利用者や扱うデータ種類が増えるにつれ、データ品質やセキュリティを適切に管理するための仕組み（データガバナンス）を整備することが重要となってきます。

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