AI TRiSMは、AIシステムの信頼性・リスク・セキュリティを管理するためのフレームワークや戦略を指します。

この記事では、AI TRiSMが必要な理由や、AIを効果的に活用するためにAI TRiSMをどのように活用すればよいかを解説しています。

この記事を読んで、AI TRiSMが必要な理由を理解した上で、AI TRiSMを活用するかどうかを判断する参考にしてください。

AI TRiSMとは

AI TRiSM（AI Trust, Risk, and Security Management）は、AIシステムの信頼性・リスク、およびセキュリティを管理するためのフレームワークや戦略を指します。

この概念は、AI技術がますます複雑化し、広範囲にわたる利用が進む中で、その運用におけるリスクや脆弱性を適切に管理する必要性が高まっていることがその背景となっているものです。詳しく見ていきましょう。

Gartner社が提案したAI利用のガイドライン

AI TRiSMは、Gartner社が提案したAI利用のガイドラインです。

これは、AI技術の信頼性・リスク・セキュリティを包括的に管理するために作られたフレームワークとなっています。

以下は、そのおもな内容です。

• 信頼性の確保
• リスク管理
• セキュリティの強化
• AI倫理の確立

AIの信頼性の確保のために、AIシステムの意思決定プロセスを明確にし、ユーザーや関係者が理解できるような信頼性が説明できるモデルを採用する必要があります。

また、AIプロジェクト開始前にリスク評価を行い、潜在的なリスクの特定および評価が必要です。

ほかにも、AIシステムが扱うデータの機密性・整合性・可用性を保護するためのセキュリティ対策を講じる必要もあります。

Gartner社のAI TRiSMガイドラインは、企業や組織がAI技術を効果的かつ安全に導入・運用するための重要な指針です。AI TRiSMガイドラインを利用することで、AIの利点を最大限に活用しつつ、関連するリスクを最小限に抑えることが可能となります。

なぜAI TRiSMが必要なのか

ではなぜ、AI TRiSMが必要なのでしょうか。それは、AI技術の急速な進展と普及に伴い、AIシステムの信頼性・リスク・セキュリティに関する課題が浮上してきているためです。

以下に、AI TRiSMの必要性をまとめてみました。

• 信頼性の確保
• リスク管理
• セキュリティの強化
• 倫理的な考慮
• 規則の遵守

AIシステムの意思決定は、しばしばブラックボックスであるとみなされ、そのプロセスは不透明です。このため、ユーザーやステークホルダーがAIの結果を信頼することが難しくなっています。

また、AIシステムは複雑であり、その運用には多くのリスクが伴うことが多いです。これらリスク管理を行うために、AI TRiSMが必要となります。

ほかにも、AIシステムはサイバー攻撃の標的となることがあり、データの漏洩や改ざんが懸念事項です。AI TRiSMは、AIシステムのセキュリティを強化し、データの機密性・整合性・可用性を確保するための対策を重視しています。

AI TRiSMの4つの柱

AI TRiSMは、AI技術の発展に伴い、今後必要なフレームワークであることがわかりました。

このAI TRiSMは、次の4つの柱に基づいて作られているものです。

• 説明可能性
• ModelOps
• AIアプリケーションセキュリティ
• プライバシー

1つ1つしっかりと理解して、AI TRiSMをより深く理解していきましょう。

説明可能性

AI TRiSMにおける説明可能性は、AIシステムの意思決定プロセスがどのように行われたかを理解し、説明できることを指します。

これは、AIの信頼性を高め、ユーザーやステークホルダーの安心感を得るために重要な要素です。

以下に、説明可能性の重要性を解説します。

• 信頼性の向上
• 倫理と公平性の確保
• 規制遵守
• 意思決定の改善

説明可能なAIは、ユーザーがAIシステムの決定を理解し、信頼するのに役立ちます。ブラックボックスのような理解不能なシステムよりも、透明で説明ができるシステムは信頼されやすいです。

また、AIシステムの決定がどのように行われたかを説明できることで、バイアスや不公平な判断の原因を特定し、修正することが可能となります。

ほかにも、多くの業界や地域では、AIの決定プロセスの透明性を求める規制が多いです。説明可能性を確保すれば、これらの規制を遵守できるでしょう。

ModelOps

ModelOpsは、AIモデルの開発・運用・監視、および管理を効率的に行うための実践とツールの集合です。

これは、AIモデルが信頼性が高く、安全で、規制に準拠していることを確保するために不可欠なものとなっています。

以下は、ModelOpsが重要である主な理由です。

• 信頼性の向上
• 運用効率の向上
リスク管理
• セキュリティとコンプライアンス

ModelOpsは、AIモデルの品質を維持し、信頼性の高いパフォーマンスを保証します。

また、モデルのデプロイメントからメンテナンスまでのプロセスを自動化し、効率的な運用が可能です。

ほかにも、モデルの監視と評価を通じて、潜在的なリスクを早期に発見し、対応します。

ModelOpsを活用すれば、企業はAIモデルを効果的に開発・デプロイ・監視・管理することができ、AI技術の利点を最大限に活用することが可能です。

AIアプリケーションセキュリティ

AIシステムが直面するさまざまなセキュリティリスクを管理し、保護するためには、AIアプリケーションセキュリティが重要な要素となります。

これは、データの保護・モデルの保護・システムの保護、そしてユーザーの保護を実現するものです。

以下は、AIアプリケーションセキュリティが重要となる、おもな側面となります。

• データ保護：データの暗号化
• モデルの保護：モデルの暗号化
• システムの保護：脆弱性管理
• ユーザーの保護：認証と認可

AIシステムを利用する際、データを転送中及び保存時に暗号化することで、不正アクセスやデータ漏洩を防ぎます。

また、トレーニングデータ及び学習済みモデル自体を暗号化して、無断使用や盗用を防ぐことも重要です。

ほかにも、システムの脆弱性を定期的にスキャンし、パッチを適用して最新のセキュリティ対策を維持することも必要となります。

これらの側面に必要な対策を講じることで、AIアプリケーションが直面するリスクの効果的な管理が可能です。リスクを効果的に管理すれば、安心して利用できる環境を構築できるでしょう。

プライバシー

プライバシー保護は、AIシステムが取り扱うデータの機密性とユーザーの個人情報を保護するために重要な要素です。

また、データ収集から処理・保存・共有・廃棄までの全サイクルにわたって、プライバシー保護は行なわれるべきでしょう。

以下は、プライバシー保護が重要である、おもな理由です。

• ユーザーの信頼確保
• 法規制の遵守
• データの安全性
• 倫理的な責任

AIシステムにて、ユーザーの個人情報が適切に保護されていることを示すことで、ユーザーの信頼を得られます。

また、GDPRやCCPAなどのプライバシー規制を遵守することで、法的リスクの回避が可能です。

ほかにも、個人情報の漏洩や不正使用を防止し、データの安全性を確保することも重要なポイントとなるでしょう。

AI TRiSMを導入するメリット

AI TRiSMは、4本の柱で成り立っていることがわかりました。

では次に、AI TRiSMのメリットをみていきましょう。

ここでは、以下4つのメリットを解説します。

• データの信頼性を確保できる
• コンプライアンスリスクの低減ができる
• 機密情報の漏洩を防止できる
• AIによる攻撃や悪用を防止できる

AI TRiSMを取り入れることで、AIの実現化に向けて多くのメリットを得ることができます。

データの信頼性を確保できる

AI TRiSMを導入することで、データの信頼性を確保できることは、メリットの1つです。

AIモデルを適用するリスクとして、AIシステムの説明性の欠如があります。これは、多くのAIモデルを利用するユーザーは、AIがどのような動きをするのかを説明できないことがリスクであると警告するもの。

しかしながら、AI TRiSMを導入すれば、データの信頼性を確保することができるため、このリスクに対処できます。具体的には、AI TRiSMを導入することで、データの正確性と一貫性が高まるため、誰でもAIモデルに関して説明ができるようになるでしょう。

コンプライアンスリスクの低減ができる

コンプライアンスリスクの低減ができるのは、AI TRiSM導入のメリットです。

AIシステムの利用に関して、コンプライアンスリスクがあげられます。AI TRiSMを導入すれば、このコンプライアンスリスクの低減が可能です。

AI TRiSMを導入することで、GDPRやCCPAなどのデータ保護法規制を遵守しやすくなり、法的リスクが大幅に減少します。また、アクセス権など、ユーザーが保持するデータ主体の権利の保護も、法的リスク低減につなげられるでしょう。

機密情報の漏洩を防止できる

AIツール利用のリスクの1つに、機密情報の漏洩があげられますが、AI TRiSMを導入すれば、機密情報の漏洩を防止できます。

具体的には、以下のような方法で機密情報の漏洩防止が可能です。

• データの暗号化
• アクセス制御の強化
• データの匿名化と仮名化
• セキュリティポリシーとプロセスの実施
• セキュリティ監査と脆弱性管理

データを暗号化することで、機密情報が不正アクセスやデータ漏洩から保護されます。

また、機密情報へのアクセスを必要最小限のユーザーに認定することで、漏洩のリスク低減が可能です。

ほかにも、データの匿名化や仮名化により、機密情報が漏洩しても個人や特定の機密情報が識別できないようにします。

これらの対策で、機密情報の漏洩防止が可能となり、セキュリティーの高いAIシステムが利用できるようになるでしょう。

AIによる攻撃や悪用を防止できる

AIへの敵対的な攻撃に対しては、新たな手法がなくリスクとして取り上げられますが、AI TRiSMがその対策の1つとして考えられています。

以下は、その対策や理由などです。

• セキュリティの強化
• AIシステムの透明性と説明責任の強化
• データの保護とアクセス制御
• モデルの体制とセキュリティの向上
• 倫理的なガイドラインと規範の策定
• 監視とリアルタイムアラートシステム
• 継続的なリスク評価と改善

AIシステムのセキュリティを強化することで、外部からの攻撃や内部の不正行為から保護します。

また、AIシステムの動作や決定プロセスの透明性を高めることで、悪用や不正利用のリスクの軽減が可能です。

ほかにも、データの保護とアクセス制御を強化することで、機密情報の不正利用を防ぎます。

AI TRiSM導入の進め方

AI TRiSMを導入することで、AIシステム利用に関するリスクを低減でき、多くのメリットが得られることがわかりました。

では、どのようにAI TRiSMを導入していくとよいのでしょうか。

ここでは、以下の項目に分けて、AI TRiSMの導入手順を紹介します。

• 進め方1. AI TRiSMについての情報の収集をする
• 進め方2. リスクを洗い出す
• 進め方3. 方針を決める
• 進め方4. 専門家へ相談する
• 進め方5. 導入と評価・分析を行う

リソースや体制が限られた環境でも実践できるAI TRiSMのアプローチ方法を紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

進め方1. AI TRiSMについての情報の収集をする

AI TRiSMを導入するためには、まず、AI TRiSM自体についての情報を収集しましょう。

以下は、情報収集のための具体的な手順や方法などです。

• 主要な情報源の特定
• 情報の種類と整理
• 内部リソースの活用
• 外部リソースの活用
• ツールと技術の評価
• ベストプラクティスの学習

AI TRiSMの情報を収集するために、信頼性の高い情報源を特定し、それらから情報を収集します。ガートナーレポートは、AI TRiSMの概念を提唱した、ガートナーのレポートで、AI TRiSMに関する情報が満載なので利用するとよいでしょう。

また、収集した情報はカテゴリ別に分類し、体系的に整理して分析や活用がしやすいようにします。

ほかにも、組織内のリソースや専門知識を活用したり、外部のリソースやコンサルタントの知識を活用するのもよいでしょう。

進め方2. リスクを洗い出す

AI TRiSMの情報が収集できたら、次に導入するにあたってのリスクを洗い出しましょう。

以下は、リスク洗い出しのための具体的な手順や方法です。

• ステークホルダーの特定と関与
• リスクアセスメントのフレームワークの選定
• リスクの特定
• リスクの分類と優先順位付け
• リスクの評価と分析
• リスク対応策の策定
• リスクのモニタリングとレビュー

リスクを洗い出すために、プロジェクトに関与する全ての関係者を特定し、初期のミーティングを設定します。ミーティングでは、各ステークホルダーの視点を理解し、リスク評価の基盤を築くための情報を収集しましょう。

また、使用するリスクアセスメントのフレームワークやモデルを選定することも重要です。

ほかにも、ブレインストーミングやSWOT分析を用いて、プロジェクトのリスクを特定する方法が有効となるでしょう。これらの手法で、AIシステムに関連するすべての潜在的リスクを網羅的にリストアップします。

このような手順でリスクを洗い出すことで、全体のセキュリティと信頼性を確保するための基盤を構築できます。

進め方3. 方針を決める

方針を決めることは、AI TRiSMの導入に関して、基本的な方向性と戦略を明確にし、具体的な計画を立てることを目的とするものです。

以下は、方針決定のための具体的な手順となります。

• 目的と目標の設定
• 関係者の特定とコミュニケーション計画の策定
• リスクアセスメントの計画とスコープ設定
• 法規制とコンプライアンスの確認
• リソースと予算の確保
• ロードマップとタイムラインの策定
• リスク管理のポリシーと手順の策定

方針決定の1つに、目的と目標の設定があり、これは、AIシステムの信頼性・リスク管理・セキュリティを強化するために必要なものです。

また、プロジェクトに関わるすべてのステークホルダーを特定し、コミュニケーションの枠組みを整えます。

ほかにも、リスクアセスメントの計画を立てて、対象とするスコープを明確にすることも重要です。

進め方4. 専門家へ相談する

AI TRiSMの導入において、専門家に相談することは有効な方法です。専門家の知識と経験を活用することで、導入の効果を最大化し、リスクを最小限に抑えることができます。

以下は、専門家へ相談するための具体的な手順やポイントです。

• 専門家の特定とリストアップ
• 初回相談の設定
• 具体的な課題とニーズの明確化
• 戦果とのディスカッションとフィードバック
• 導入計画とロードマップの作成
• 継続的なサポートとレビュー

専門家に相談するために、AI TRiSMに関連する分野の専門家をリストアップしましょう。

専門家をリストアップしたら、初回相談の設定を行います。ミーティングは、専門家にプロジェクトの概要を説明し、相談内容と期待する成果を明確にすることが目的です。

ほかにも、具体的な課題とニーズを明確化するために、自組織の現状・課題・ニーズを整理して、専門家に伝えることも重要となります。

専門家の知識と経験を最大限に活用し、AI TRiSMの導入を円滑に進めましょう。

進め方5. 導入と評価・分析を行う

AI TRiSMを実際に導入したら、評価と分析を行うことが重要です。計画に基づきAI TRiSMを実行に移して効果を評価し、必要な改善を行います。

以下は、その具体的な手順とポイントです。

• 実施計画の最終確認
• インフラとツールの設定
• AIモデルとシステムの実装・導入
• 評価と分析
• 改善と最適化

導入に先立ち、すべてのステップ・タスク・リソースが揃っているかなど、実施計画を最終確認します。

最終確認を行ったら、必要なインフラストラクチャーやツールを設定しましょう。

設定が完了したら、AIモデルやシステムの実装を行い、実際にAIシステムを運用環境で動作させます。

導入後は、システムの実際の効果を測定して、改善に必要な項目の特定が必要です。評価と分析、および改善と最適化を行うことで、AIシステムの信頼性と安全性を確保することができます。

AI TRiSMを実践する際に気を付けるべきポイント

ここまで、AI TRiSMを実際に導入するフローをみてきました。AI TRiSMを実践する際に気を付けるべきポイントをみていきましょう。

個人的な判断をしない

AI TRiSMを実践する際に、個人的な判断をしてはいけません。

AI TRiSMに関するすべてのプロセスを標準化し、文書化するものに、ガバナンスフレームワークがあります。これは、AIの開発・デプロイ・運用に関する明確なポリシーや手順が定められているものです。

AI TRiSMを実践する際は、個人的な判断をするのではなく、ガバナンスフレームワークを活用しましょう。

ガバナンスフレームワークを活用して、AIシステムの信頼性と安全性を高め、組織全体のリスク管理能力を向上させることが重要です。

リスク要因を常にチェックする

リスク要因を常にチェックすることは、AI TRiSMを実践する際に重要なポイントです。具体的には以下の通り。

• リスク評価とフレームワークの導入
• 定期的なリスクアセスメント
• リスクインジケーターの設定と監視
• リスク対応計画の策定
• データ品質とセキュリティのチェック

リスク要因をチェックするために、組織全体で統一されたリスク評価フレームワークを導入するのはよい方法です。

また、AIシステムのリスクを定期的にレビューし、最新のリスク状況を把握するのもよいでしょう。

ほかにも、主要なリスクインジケーター（KRI）を設定し、リスクの兆候を監視する方法もあります。

これらの手法を取り入れれば、AIシステムのリスクを効果的に管理し、信頼性と安全性を確保できるでしょう。

継続的な改善をする

システムの信頼性・安全性・効率性を維持し向上させるためには、継続的な改善をすることが不可欠です。

以下は、継続的な改善を実現するための具体的なポイントです。

• 継続的な改善のフレームワークを確立する
• モニタリングとアナリティクスの強化
• フィードバックループの構築と活用
• 定期的なリスク評価と更新
• 教育とトレーニングの継続

PDCAサイクルを導入して、継続的な改善を実施するのがよい方法です。

また、システムのパフォーマンス・セキュリティ・リスク要因をリアルタイムで監視するツールを導入すれば、継続的な改善を実現できるでしょう。

ほかにも、ユーザー・ステークホルダー・内部チームから定期的にフィードバックを収集することで、継続的な改善を実現する方法もあります。

このような手法で継続的な改善を行うことは、変化するリスク環境や技術進化に対応するために不可欠なものです。

まとめ：AI TRiSMで実現する安全で効果的なAI活用

AI TRiSMは、今後のAIの発展に伴って重要となる、AIシステムの信頼性・リスク・セキュリティを管理するためのフレームワークです。

データの信頼性を確保できることが、AI TRiSMを導入するメリットの1つで、ほかにも多くのメリットがあります。

AI TRiSMを導入するためには、まずはAI TRiSMの情報収集をすることが重要ですが、どのように情報収集すればよいかわからないこともあるでしょう。

AI TRiSMの情報収集をするために、AI開発に知見を多くもつ、株式会社Jiteraにお気軽にご相談ください。

自社にてAI TRiSMをどのように活用したいかをヒアリングさせていただき、最適なアドバイスをご提案させていただきます。

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