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AI用語

リスク評価

Risk Assessment

解説

AIを導入・運用する際に、個人情報の漏洩、著作権侵害、誤情報の拡散などが起きる可能性を事前に分析し、対策を検討すること。政府は中小企業向けにチェックリストを提供しており、安全なAI活用のための必須工程とされています。

さらに詳しく解説

リスク評価とは

AIにおけるリスク評価(Risk Assessment)は、AIシステムの導入・運用に伴うリスクを特定・分析・評価するプロセスです。EU AI規制法やAIガバナンスの中核をなす活動です。

リスク評価のプロセス

リスク評価の流れ:
1. リスク特定
   └── 潜在的なリスクの洗い出し
   ↓
2. リスク分析
   └── 発生確率と影響度の評価
   ↓
3. リスク評価
   └── 許容レベルとの比較
   ↓
4. リスク対応
   └── 軽減策の検討・実施
   ↓
5. モニタリング
   └── 継続的な監視・見直し

AIリスクの分類

カテゴリリスク例
技術的リスク精度低下、システム障害
倫理的リスクバイアス、プライバシー侵害
法的リスク規制違反、責任問題
運用リスク誤用、悪用
社会的リスク雇用影響、格差拡大

EU AI規制法のリスク分類

リスクレベル:
├── 許容不可リスク(禁止)
│   ├── ソーシャルスコアリング
│   ├── サブリミナル操作
│   └── 顔認識(一部)
├── 高リスク
│   ├── 医療機器
│   ├── 採用・評価
│   └── 法執行
├── 限定リスク
│   └── [チャットボット](/glossary/chatbot)等
└── 最小リスク
    └── ゲーム等

リスク評価フレームワーク

フレームワーク特徴
NIST AI RMF米国標準、包括的
ISO/IEC 23894国際標準
EU AI Act欧州規制基準
AIガイドライン日本政府指針

評価項目例

リスク評価項目:
├── 公平性・バイアス
│   ├── データバイアス
│   └── アルゴリズムバイアス
├── 透明性・説明可能性
│   ├── 判断理由の説明
│   └── 監査可能性
├── プライバシー
│   ├── データ保護
│   └── 個人情報取扱い
├── セキュリティ
│   ├── 攻撃耐性
│   └── データ漏洩対策
└── 堅牢性
    ├── 異常入力への耐性
    └── 継続的な性能維持

リスク評価ツール

ツール開発元用途
AI Fairness 360IBM公平性評価
Responsible AI ToolkitGoogle総合評価
FairlearnMicrosoftバイアス評価
LIME/SHAPOSS説明可能性

実施のポイント

  1. 早期からの実施: 開発初期段階から
  2. 多様なステークホルダー: 技術・法務・ビジネス連携
  3. 継続的な見直し: 運用中も定期評価
  4. 文書化: 評価結果の記録・保管
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