EYとは、アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドのグローバルネットワークであり、単体、もしくは複数のメンバーファームを指し、各メンバーファームは法的に独立した組織です。アーンスト・アンド・ヤング・グローバル・リミテッドは、英国の保証有限責任会社であり、顧客サービスは提供していません。
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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。
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AI評価の動向を理解する
経済協力開発機構（OECD）によると、2025年1月時点で、約70カ国の政策立案者が、法律、規制、自発的な施策、協定を含む1,000件以上のAI関連公共政策イニシアチブを導入しています。こうしたイニシアチブの多くには、さまざまな種類のAI評価が含まれています。これらのAI評価は、大きく3つのカテゴリーに分類できます。
- ガバナンス評価は、AIシステムのリスク、適合性、信頼性を含め、AIシステムを管理するために適切なコーポレートガバナンス方針、プロセス、および人材が組織内に整備されているかどうかを判断するためのものです。
- コンプライアンス評価は、組織のAIシステムが関連する法律、規制、基準、またはその他の政策要件に準拠しているかどうかを判断するためのものです。
- パフォーマンス評価は、AIシステムの中核機能の品質（精度、非差別性、信頼性など）を測定するためのものです。これらの評価では、AIシステムの特定の側面を評価するために定量的な指標がしばしば使用されます。
これら3つの新たな評価手法を用いても、評価の質には大きなばらつきが生じる可能性があります。こうした課題に対処するため、AI評価には必ず以下の特性を含めることを推奨します。
- 評価対象と評価理由の明確化：効果的なAI評価フレームワークには、明確に規定され明文化されたビジネス目標または政策目標、範囲、および対象事項が設けられている必要があります。
- 明確な方法論（メソドロジー）：対象をどのように評価するかは、方法論と適切なクライテリアにより決定されます。同種類のAI評価では、明確に定義された一貫したアプローチを使用することが不可欠です。例えば、評価によっては、明確な意見や結論が含まれるものもあれば、実施された手順の概要のみが提供されるものもあるでしょう。明確な用語を使用した一貫したアプローチにより、ユーザーは評価結果を比較し、その根拠を理解できます。
- 評価提供者が有しているべき資格：評価提供者の選択は極めて重要であり、評価プロセスの妥当性、信頼性、全体的な整合性に直接影響を及ぼします。評価提供者を選定する際に考慮すべき主な事項には、能力と資格、客観性、専門的な説明責任が含まれます。