AIガバナンスとAIコンプライアンスの違い

AIガバナンスとAIコンプライアンスの主な違いは、AIガバナンスが、AIを責任持って管理するために組織が構築する内部的な枠組みであるのに対し、AIコンプライアンスは、適用される法令や規制を遵守していることを外部の規制当局に示す取り組みであるという点です。 この2つの用語は同じ意味で使われることがありますが、解決する課題は異なります。 コンプライアンスのみの場合、組織は、規制当局を満足させることはできても、AIの挙動を実質的に管理できているとは限りません。 一方、ガバナンスのみの場合、管理体制が整っていても、規制基準を満たしていることの証明にはなりません。

以下では、AIガバナンスとAIコンプライアンスの概要、両者の違い、組織でその両方が必要となる理由について詳しくご紹介します。

AIガバナンスとは？

AIガバナンスとは、組織がAIのライフサイクルを通じて、AIをどのように構築、展開、管理するかを決定するポリシー、役割、プロセスの集合体です。 組織独自の価値観に基づいて形成される内部的かつ主体的な取り組みであり、システムが本番環境に導入される前に安全策を設定します。

実際には、AIガバナンスは、リスクに応じたユースケースの分類、各システムへの責任者の割り当て、承認基準の設定など、AIの責任を明確にする日常的な意思決定を対象としています。 また、モデルの動作の監視、意思決定の記録、バイアスチェックの実行といった継続的な作業も対象となり、組織は個々のシステムがどのような経緯で出力結果に至るかを説明できます。

AIコンプライアンスとは？

AIコンプライアンスとは、AIの使用方法を規定する外部要件、すなわち、法律、規制、業界標準、契約上の義務を満たすことを指します。 ガバナンスとは異なり、組織自身の価値観によって形作られるものではありません。 むしろ、組織が自身に適用されるルールに従っているかどうかという問いに答えるものです。 EU AI法などの規制では、高リスクシステムに対し、リスク分類、透明性に関する義務、人間による監督が課されます。 法律の整備が追いついていない領域においても、信頼性のある体系的な取り組みを示すために、NIST AIリスクマネジメントフレームワークのような自主的な枠組み（米国国立標準技術研究所が作成、国際的に利用可能）を採用する組織が増えています。

AIガバナンスとAIコンプライアンスの主な違い

AIガバナンスは組織内部で主体的に進められる取り組みであり、組織が自らに課す基準を反映しています。 一方、AIコンプライアンスは、他者が定めた規則を組織が満たしていることを、外部機関が証拠に基づいて検証するものです。そのため、組織が提示できる文書や記録に依存します。 ガバナンスとは、組織がAIを責任を持って管理しているかどうかを問い、それを実現するための管理体制を構築することです。 コンプライアンスとは、組織が規則を遵守し、それを証明する証拠を提示できるかどうかを問うものです。 AIガバナンスとAIコンプライアンスの主な違いを、以下の表にまとめています。

AIガバナンスとAIコンプライアンスが連携する仕組み

両者には違いがあるものの、AIガバナンスとAIコンプライアンスは互いに依存しています。 組織がユースケースを分類し、責任者を割り当て、AIの運用に監視機能を組み込んでおけば、外部要件への対応は、主に既存の管理体制を提示するだけで済むようになります。 ガバナンスを伴わないコンプライアンスは、実体のない文書に過ぎません。つまり、書類上はチェックリストの項目を満たしていても、実際には規則が未施行であることを意味します。 真のAIコンプライアンスは、AIガバナンスが舞台裏で機能して初めて持続可能になります。

AIにはガバナンスとコンプライアンスの両方が必要

AIガバナンスまたはAIコンプライアンスのいずれかを怠ると、重大な結果を招きます。 コンプライアンスを遵守できないと、組織が規制上の罰則を被り、長期にわたる評判の低下にさらされることになります。 ガバナンスが不十分な場合、安全性を欠いたAIの導入やシャドーAIのリスクが高まります。 AIエージェントが組織の環境全体でより多くの特権アクセス権を持つようになるにつれて、こうしたリスクは両方とも増大するため、機密データを保護するには、AIエージェントを統制し、安全に管理することが不可欠です。

Keeper^®でAIエージェントと特権アクセスを保護し、最小権限アクセスを徹底するとともに、詳細な監査証跡を維持し、人間とマシンの両方のアイデンティティを管理しましょう。