AIガバナンスとは？定義・リスクとAI事業者ガイドライン対応の実践手順

企業でのAI活用は、生成AIの台頭により、特定業務の効率化から全社的なビジネスモデルの変革へと進化しました。一方で、AI技術の導入に伴い、公平性の欠如、情報漏えい、著作権侵害などのリスクも顕在化しています。こうしたリスクを管理する体制の整備は急務であり、AI技術を安全かつ倫理的に活用するための枠組みである「AIガバナンス」の重要性が高まっています。2024年4月に総務省・経済産業省による「AI事業者ガイドライン」第1.0版が公開され、2025年3月には第1.1版に更新されました。

本記事では、最新ガイドラインに基づくAIガバナンスの基礎知識から構築の6ステップまで、AI開発・運用に携わる方が押さえるべき情報を網羅的に解説します。

1. AIガバナンスとは？定義・必要性とリスク

AIガバナンスを実践するには、まずその定義と必要性を正しく理解することが重要です。ここでは、AIガバナンスの基本概念と企業が押さえるべき主要な要素を解説したうえで、生成AI時代にAIガバナンスが求められる背景と、企業が対処すべき具体的なリスクについて説明します。

1-1. AIガバナンスの定義と企業が押さえるべき主要な要素

AIガバナンスとは、AI技術を開発・利用・提供する際に、社会規範や法令を順守遵守し、その活動を適切に管理・統制するための体制や運用を指します。「AI事業者ガイドライン」では以下のように定義されています。

「AIの利活用によって生じるリスクをステークホルダーにとって受容可能な水準で管理しつつ、そこからもたらされる正のインパクトを最大化することを目的とする、ステークホルダーによる技術的、組織的、及び社会的システムの設計及び運用。」

企業がAIガバナンスを実践するうえで、とくに重視すべき主要な要素は以下の4つです。

人間中心：AIの判断が人間の尊厳や権利を尊重し、差別や偏見を助長しないこと
透明性：AIの判断プロセスや学習データの内容を説明できる状態を維持すること
説明責任：開発者や提供者がAIの動作や影響について適切に説明し、問題発生時に責任を負う体制を整えること
安全性：AIが意図しない動作をしないよう技術的対策を施し、セキュリティリスクやプライバシー侵害を防ぐこと

最新のAI事業者ガイドライン第1.1版では、これらに加えて公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーションといった要素も「共通の指針」として示されています。

参考：AI事業者ガイドライン

1-2. 生成AI時代にAIガバナンスが求められる背景

生成AIの登場により、AI活用の裾野が急速に拡大しています。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルは自然言語による指示のみで利用できるため、従来のAIと比べて利用者が格段に増加しました。

一方で、新たな課題も浮上しています。深層学習モデルでは判断プロセスがブラックボックス化しやすく、誤った判断が出ても原因の特定が困難です。また、学習データに含まれるバイアスがAIの判断に影響をおよぼし、性別や人種による差別的な出力がなされる事例も世界中で報告されています。こうした問題は企業の信頼性を損なうだけでなく、法的責任を問われるリスクにつながりかねません。

このような背景から、国内外でAIガバナンスに関する規制やガイドラインの整備が急速に進んでいます。

1-3. AIガバナンスで対処すべき主要なリスク

企業がとくに注意すべきリスクは以下の4つです。

著作権侵害リスク

生成AIが作成したコンテンツは、学習データに含まれる著作物の表現を再現している可能性があり、適切な処理を行わずに使用すると法的責任を問われるおそれがあります。

機密情報漏えいリスク

自社の機密情報をAIの学習データに用いた場合、その情報がAIモデルに取り込まれ、意図せず外部に漏えいするリスクがあります。AIチャットボットが顧客情報や技術情報をやりとりの中なかで出力してしまう可能性も否定できません。

誤情報の利用リスク

AIは学習データの誤りや偏りを判断できず、誤情報を事実として扱うおそれがあります。フェイクニュースや古い知識をもとに、誤った判断や不適切なレコメンデーション（利用者の過去の行動を分析し、興味がありそうな情報を自動で提供するシステム）を行うリスクも考慮が必要です。

差別的出力リスク

学習データに含まれる属性（人種・性別・年齢など）に対する偏見が、AIの判断に反映される可能性があります。たとえば、採用の合否判定で特定の属性の応募者に不利な評価がなされる事例も実際に報告されています。こうした出力は企業の信頼を損ねる重大な問題になりかねません。

参考：Amazonの人材採用AIシステムが停止 ―― 「男女差別するAI」がなぜ誕生したのか？ その背景を探る | Ledge.ai出張所

2.AI事業者ガイドラインと3つの立場から見る責任

政府は2024年4月に「AI事業者ガイドライン」第1.0版を公開し、2025年3月には第1.1版に更新しました。このガイドラインは、AIにかかわるすべての事業者が参照すべき最新の指針です。

2-1. AI事業者ガイドラインとは？策定の背景と目的

AI事業者ガイドラインは、総務省、経済産業省が連携して策定した、AI事業者向けの統一的な指針です。従来の複数のガイドライン（「国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案」「AI利活用ガイドライン」「AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン」）を統合・改訂し、生成AIに関する要素も加えた包括的な内容となっています。

策定の背景には、ChatGPTに代表される大規模言語モデルの普及により、AI技術の利用者が急増し、それに伴うリスクも顕在化してきた現状があります。本ガイドラインは「人間中心のAI社会原則」を土台に、AI事業者が実践すべき行動目標や留意点を明確に示すものです。

2-2. AI開発者・提供者・利用者それぞれの責任

AI事業者ガイドラインでは、AIにかかわる立場を「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」の3つに分類し、それぞれの責任を明確にしています。

AI開発者の責任

AI開発者は、AIモデルやシステムを設計・構築する立場です。主な責任は以下のとおりです。

• 学習データの品質管理とバイアスの排除
• アルゴリズムの公平性確保と安全性検証
• 開発したAIの性能・限界・リスクの適切な説明

「AIの品質そのものに責任を持つ」ため、偏ったデータで学習させない、差別的に判断しないアルゴリズムを設計するといった、技術的な対策を講じることが求められます。また、開発したAIが「どこまでできて、どこからできないのか」を明確に説明する責任も負います。

AI提供者の責任

AI提供者は、開発されたAIシステムやサービスを顧客に提供する立場です。主な責任は以下のとおりです。

• AIの性能や適用範囲の正確な説明
• AIの動作の継続的な監視と問題発生時の迅速な対応
• 利用者からのフィードバック収集とサービス改善

「AIを適切に届け、継続的に管理する」ため、顧客を過度に期待させないよう正確に情報提供し、サービス提供後もAIの動作を監視して、問題があれば迅速に修正します。さらに、利用者の声を集めてサービスを継続的に改善していくことも重要です。

AI利用者の責任

AI利用者は、提供されたAIシステムやサービスを業務に活用する立場です。主な責任は以下のとおりです。

• AIの性能や限界を理解したうえでの適切な使用
• 出力結果を無批判に受け入れず、人間が最終判断を行う
• 従業員への適切な教育とリスク理解の徹底

「AIを正しく使い、最終判断に責任を持つ」ため、AIは完璧ではないという前提に立ち、出力結果をそのまま受け入れず、人間が内容を確認したうえで最終的な判断を下す必要があります。また、組織内でAIを使用する従業員に対して、適切な使い方とリスクに関する教育を行う責任も負います。

多くの企業は、これら3つの立場のうち複数に該当するケースが一般的です。自社がどの立場に該当するかを明確にし、それぞれの責任を果たす体制づくりが重要です。

2-3. アジャイル・ガバナンスの考え方

AI事業者ガイドラインが提唱する重要な概念に「アジャイル・ガバナンス」があります。これは、AI技術や社会環境の変化に対応し、ガバナンスの仕組みを柔軟かつ継続的に見直すアプローチを指します。

従来型の静的なガバナンスは、一度決めたルールを長期間維持するものでした。しかし、AI技術は急速に進化し、新たなリスクが次々に出現します。そのため、アジャイル・ガバナンスでは「環境・リスク分析」「ゴール設定」「システム設計」「運用」「評価」といったサイクルを繰り返し回すことで、AIガバナンスの適切性を継続的に保つことを目指します。

3. AIガバナンス構築の6つのステップ

経済産業省が推奨する6つのステップに沿って、具体的な実装方法を解説します。

3-1. ステップ1：環境とリスクを把握する

自社のAIシステムが置かれている環境と、そこに伴うリスクを正確に把握することが第一歩です。AIがもたらす正のインパクトだけでなく、意図しない負のインパクトについても理解し、経営層と共有する必要があります。

そのうえで、潜在的な利用者像や用途を具体的にイメージし、過去のインシデント事例なども調査しておくことも有効です。また、自社のAI習熟度を評価し、次のステップでのAIポリシー策定の土台とします。

3-2. ステップ2：AIポリシーを策定する

環境・リスク分析の結果を踏まえ、自社のAIガバナンス・ゴールとしてAIポリシーを定めます。AIポリシーには、自社がAI活用において重視する価値観や原則、順守すべきルール、禁止事項などを明記します。

判断基準の明確化と外部評価体制の整備

AIポリシーで「差別や偏見の排除」を掲げても、実際の判断基準は状況や文脈によって異なるため、あいまいになりがちです。たとえば、統計的な事実に基づく判断が偏見と誤解されるケースや、正当な批判が差別的発言として扱われるケースもあります。バイアスは立場によって良し悪しの相対性を持つ概念であり、一律の基準を設けることは容易ではありません。

そのため、自社のAIポリシーでは、抽象的な原則だけでなく、具体的な判断事例や許容範囲を明示することが重要です。業務領域ごとに判断基準を策定し、社内で共有することが求められます。

自社だけでの判断が難しい場合は、外部の倫理委員会や監査機関に評価を依頼することも有効です。ただし、外部機関に依頼する際は、その機関自体の判断ポリシーや評価基準を事前に確認する必要があります。第三者の立場から、公平性、説明可能性、追跡可能性といった観点でAIの適切性を評価できる専門性のあるパートナーを選定することが重要です。

センシティブ情報の取り扱いとログ管理

AIの監視・評価を適切に行うには、「どのような入力に対してどのような出力が得られたか」という記録が不可欠です。しかし、これらのログには、プライバシーにかかわる個人情報や企業の機密情報を含む可能性が高く、取り扱いには細心の注意を払わなければなりません。

自社内でチェック体制を構築する場合でも、ログへのアクセス権限を厳格に管理し、必要最小限の担当者のみがアクセスできる仕組みを整える必要があります。アクセスログ自体が個人データに該当する場合、個人情報保護法に基づく安全管理措置の対象となり、本人からの開示請求や利用停止請求への対応も求められます。

外部機関に評価を依頼する場合は、さらに慎重な対応が欠かせません。データの匿名化処理や秘密保持契約の締結が前提となります。個人情報が含まれるデータをAIサービス提供者や監査機関に提供する際は、個人情報保護法における第三者提供規制の対象となるため、本人の同意取得や委託契約の適切な締結が必要です。

これらの情報取り扱いについては、利用規約や個人情報保護方針に明記し、利用者に対する透明性の確保が不可欠です。AIの監視やモニタリングのために個人情報がまれるログを取得・保存・分析することについて、事前に利用者に通知し同意を得る仕組みを整える必要があります。

3-3. ステップ3：体制・プロセスを構築する

策定したAIポリシーに基づき、実行体制と業務プロセスを構築します。開発部門、運用部門、リスク管理部門、経営層などが横断的に連携し、責任の所在を明確にすることが重要です。

AIガバナンス・ゴールからの乖離を検出し、是正するPDCAサイクルを業務プロセスに組み込むことで、継続的な改善が可能になります。

3-4. ステップ4：運用・監視の仕組みを整える

AIシステムを実運用しながら、その成果と課題を可視化・監視していくステップです。出力結果の精度や公平性、インシデント発生の有無、ユーザーフィードバックなどをもとに定量的な指標を設定し、ダッシュボードなどでモニタリングを行います。

異常傾向の早期発見や迅速な意思決定が可能となるよう、監視体制を整備します。

3-5. ステップ5：評価と外部チェックを行う

構築・運用してきたAIマネジメントシステムの有効性を検証します。可能であればシステム開発・運用部門から独立した内部監査部門や外部専門家に依頼するのが望ましいでしょう。

PDCAサイクルが適切に回っているか、AIガバナンス・ゴールとの整合性が取れているかを確認し、課題があれば再設計につなげます。

3-6. ステップ6：アジャイル・ガバナンスによる継続的改善

AIシステムを取り巻く環境やリスクは常に変化するため、定期的に状況を再評価し、必要に応じてガバナンス体制を見直します。新たな課題が発生した場合にはステップ1に立ち返り、再びサイクルを実行します。

最低でも年1回の見直しを行い、大きな技術変化やインシデントが発生した際には速やかな対応が必要です。

4. 国内外の主要AIガバナンス・ガイドラインと実践のポイント

AIガバナンスを実装するうえでは、国内外のガイドラインや法規制の理解が重要です。ここでは、日本の主要なガイドラインの変遷と海外の規制動向を概観したうえで、企業が実際にAIガバナンスを構築する際に押さえるべきポイントを解説します。

4-1. 国内の主要ガイドライン

日本のAIガバナンスの基盤となるのが、2019年3月に策定された「人間中心のAI社会原則」です。「人間中心」「教育・リテラシー」「プライバシー確保」「セキュリティ確保」「公正競争確保」「公平性・説明責任・透明性」「イノベーション」の7つの原則から構成されています。

2021年1月には「我が国のAIガバナンスの在り方ver1.0」が策定され、日本におけるAIガバナンスの全体像が提示されました。さらに、2021年7月には「AI原則実践のためのガバナンス・ガイドラインver1.0」が公表され、2023年1月にver1.1に更新されています。そして2024年4月、これまでの複数のガイドラインを統合した「AI事業者ガイドライン」第1.0版が公開され、2025年3月には第1.1版に更新されました。

参考：
人間中心のAI社会原則｜内閣府
我が国のAIガバナンスの在り方｜経済産業省

4-2. 海外の主要規制と法制化の動向

欧州では、2024年3月にEU AI Actが正式に承認されました。これは世界初の包括的AI規制法として注目されており、AIシステムをリスクレベルに応じて分類し、高リスクAIには厳格な要件を課しています。容認できないリスクに該当するAI（社会信用スコアシステムなど）は使用禁止となり、高リスクAI（採用選考や信用審査に使われるAIなど）には、透明性の確保、人間による監視、技術文書の作成などが義務付けられます。

米国では、2023年10月のバイデン政権の大統領令が2025年1月に撤回され、現在はNIST(アメリカ国立標準技術研究所）の「AI Risk Management Framework」が世界的に参照される指針となりました。また、OECD（経済協力開発機構）が2019年に発表した「OECD AI原則」は、40か国以上が採択する国際的な指針として、AIの透明性・公平性・説明責任を強調しています。

参考：
EU AI Act
AI Risk Management Framework 
Artificial intelligence | OECD

4-3. AIガバナンス構築で押さえるべき実践のポイント

実際にAIガバナンスを構築する際のポイントをまとめます。

まず、すべてを一度に完璧に整えようとするのではなく、リスクの高い領域から優先的に対策を講じる段階的なアプローチが重要です。経営層がAIガバナンスの重要性を理解し、予算や人員を確保することで、実効性のある体制を構築できます。

データとAIモデルの管理については、学習データの品質管理やバイアスのチェック、モデルの性能監視など、技術的対策の適切な実施が不可欠です。また、AIモデルやデータの保管場所についても、セキュリティやデータ主権の観点から慎重な選択が求められます。

継続的な教育とリテラシー向上も欠かせません。AIを開発・運用する担当者だけでなく、利用者や経営層まで、組織全体でAIリスクやガバナンスの重要性を理解する必要があります。

AIガバナンスの実装には、データとAIインフラの適切な管理が重要です。以下の記事も参考にご覧ください。

データガバナンスとは？意味や必要性、導入方法をわかりやすく解説
GPUクラウドとは？研究機関・スタートアップが導入するメリットと選定ガイド
ソブリンAIとは？日本企業が導入すべき理由と最新動向・活用法を解説

まとめ

AIガバナンスは、生成AI時代において企業がAI技術を安全かつ倫理的に活用するための不可欠な取り組みです。本記事で解説した内容を参考に、自社の状況に合わせた体制構築を進めましょう。重要なのは、一度に完璧を目指すのではなく、段階的に取り組みを進め、アジャイル・ガバナンスの考え方に基づいて継続的に改善していくことです。

AIガバナンスの実装において、見落とされがちなのが、AI開発・運用を支える技術基盤の選択です。とくに機密性の高いデータやAIモデルを扱う場合、データの保管場所やインフラの信頼性が、ガバナンス体制の実効性を左右する重要な要素となります。

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