AIコンプライアンス分野のリーディングカンパニーであるDrata（ドラータ）は、AIシステムが適用法、倫理ガイドライン、業界標準の範囲内で運用されることの重要性を解説している。AIコンプライアンスと呼ばれるこのプロセスは、開発から導入まで、AIシステムのライフサイクル全体を通して極めて重要だ。データプライバシー、透明性、公平性、説明責任といった側面を網羅し、最終的な目標は、組織によるAIの活用における危害の防止、バイアスの低減、そして信頼の構築だ。
組織にとってのAIコンプライアンスの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはない。米国企業におけるAI導入率はわずか2年で9.7%に倍増し、法域をまたいで規制が拡大している。顧客も、利用するAIシステムが責任ある運用を担保していることの証明を求めるようになっている。AIシステムの適切な監視を怠った組織は、最大3,500万ユーロまたは全世界の年間売上高の7%に相当する制裁金、評判の失墜、そして顧客の信頼喪失のリスクにさらされる。
しかし、AIコンプライアンスは罰則を回避するだけではない。真のビジネス価値を生み出すことにもつながる。責任あるAIプラクティスを実践することで、組織は顧客や見込み客との信頼関係を構築し、販売サイクルを加速させ、新たな市場への扉を開くことができる。AIコンプライアンスのキー要素には、データのプライバシーと保護、データのセキュリティーと整合性、モデルの透明性と説明可能性、バイアスの検出と公平性、そしてアカウンタビリティーとガバナンスが含まれる。
AIコンプライアンスは重要性を増しているものの、特有の課題も存在する。規制環境は急速に変化しており、従来のコンプライアンスサイクルでは対応できないペースで、複数の法域で新たなAI規制が出現している。AIモデルは動的で時間とともに変化するため、ポイントインタイムの監査では見落とされがちなコンプライアンス上の逸脱が生じる。AIトレーニングデータの発生元を追跡し、データリネージのドキュメントを維持することは、多くの組織にとって依然として課題となっている。さらに、IT部門の監督を受けない従業員による未承認のAIツールの使用（シャドーAI）は、コンプライアンスプログラムに盲点を生み出す可能性がある。
これらの課題に対処するため、DrataはAIコンプライアンスプログラムを開始するための実用的なロードマップを提案している。これには、AI資産とユースケースのインベントリー作成、適用可能な規制のマッピング、AIリスクアセスメントの実施、AIガバナンスポリシーとコントロールの確立、継続的なコンプライアンス監視の実装、監査準備状況の証拠文書化などが含まれる。AIコンプライアンスツールとソフトウェアソリューションを活用することで、コンプライアンス活動を自動化・一元化でき、オーバーヘッドを削減し、精度を向上させることができる。
詳細はこちら
出典：Drata
この製品の詳細については、Drata製品ページをご覧ください。
