AIリスク管理とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AIリスク管理（AI Risk Management）

AIリスク管理とは、AIの利用で起こりうる問題を洗い出し、重大さを見積もって対策を決める取り組みのことです。情報漏えい、誤った回答、偏った判断、権利侵害など、AIには特有の危険があります。米国のNISTが公開した「AI RMF」は、統治・把握・測定・対処の4つの働きで整理しています。全部を防ぐのではなく、重いものから順に手当てします。

AIリスク管理（AI Risk Management）関連用語

AIリスク管理（AI Risk Management）に関連する単語は以下の通りです。

• NIST AI RMF米国のAIリスク管理の枠組みとは？→
• ISO/IEC 23894AIリスクの国際規格とは？→
• AIガバナンス会社の体制はどう作る？→
• シャドーAI見えないAI利用のリスクは？→
• AIセーフティ安全の確認は何を見る？→
• ハルシネーションもっともらしい間違いへの備えは？→

AIリスク管理（AI Risk Management）で知っておくと得する有益情報

リスク管理は、完璧を目指すより、重いものから手当てするのが現実的です。要点は3つです。

• まず書き出す使うAIごとに、起こりうる問題を付箋に書き出します。
• 2つの軸で並べる起きやすさと影響の大きさで、優先順位をつけます。
• 担当と期限を決める対策には担当者と期限をつけ、見直しの日も決めます。

AIで起こりうる主なリスク

全部を防ぐのではなく、重いリスクから順に手当てします。

AIリスク管理（AI Risk Management）やさしい解説

AIの危険って、具体的にどう整理すればいいの？

家の防災に似ています。火事、地震、泥棒を書き出して、起きやすさと被害の大きさで備える順番を決めますよね。

AIの場合も、同じように「どんな困りごとが、どのくらい起こりそうか」を並べます。

社内で生成AIを使うなら、情報漏えい、誤回答、著作権の3つをまず洗い出します。漏えいは影響が大きいので、入力禁止情報を決めて研修する。誤回答は、人の確認を必須にする。このように対策を割り当てます。

AIリスク管理（AI Risk Management）についてのみんなの疑問

リスクを洗い出すのは誰がやりますか？

経営側と現場の両方で行うのが理想です。現場は具体的な困りごとを、経営は影響の大きさを把握しています。両者で話し合うと抜けが減ります。

リスクがゼロになるまで導入しない方がいいですか？

ゼロは目指せません。許容できる範囲を決めて進めます。小さく試して、様子を見ながら広げる進め方が現実的です。見直しの仕組みを同時に作ります。

国際規格に従う必要がありますか？

必須ではありませんが、進め方の参考になります。NISTの枠組みや、ISOの規格が公開されています。自社の規模に合う部分から取り入れましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

参考にした公式情報：NIST AI Risk Management Framework

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