AIの活用が進む現代において、AIを安全に利用するためのルール整備が急速に進められています。ルール整備で役立つのが、AI TRiSM（エーアイトリズム） と呼ばれるフレームワークです。

本記事では、AI TRiSMの重要性や導入する際のポイントについて解説します。AI TRiSMを導入する際によくある課題と解決策もご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

AI TRiSMとは

AI TRiSMとは、AIの信頼性（Trust）、リスク（Risk）、セキュリティマネジメント（Security Management）を包括的に管理するための米国の調査会社Gartner社が提唱したフレームワークです。

世界各国でAIの実用化が急速に進んでいますが、AIには下記のような課題が存在します。
・ブラックボックス問題（AIの判断根拠が不透明で説明できない）
・バイアスのリスク（データに偏りがあり不公平な判断をする）
・データプライバシーの懸念（個人情報や機密データの保護が不十分だと法的リスクにつながる）
・AIセキュリティの脆弱性（AIを狙ったサイバー攻撃のリスクがある）

AI TRiSMを導入することで、これらのリスクを適切に管理し、安全で信頼性の高いAI運用を実現できます。

AI TRiSMの構成要素

AI TRiSMは、下記の4つで構成されています。
・説明可能性
・モデル運用
・AIセキュリティ
・プライバシー
それぞれの要素について解説します。

説明可能性

説明可能性とは、AIがどのように判断や予測を行ったのかを明確に理解できることを指します。AIの意思決定の根拠を示すことで、信頼性を向上させ、ユーザーの納得感を高めることが可能です。

モデル運用

モデル運用は、AIモデルの開発やデプロイ、監視、メンテナンスなどを効率的に管理する手法です。適切に運用することで、AIの精度を維持できます。

AIセキュリティ

AIセキュリティは、AIシステムとデータを外部攻撃や不正利用から守るための対策です。安全なAI運用を実現できます。

プライバシー

プライバシーとは、AIが扱う個人情報や機密データを適切に保護することを指します。データの匿名化や暗号化、適切なアクセス管理を行い、法規制を遵守しながらプライバシーを確保することが可能です。

AI TRiSMを導入する際のポイント

AI TRiSMをより効果的に導入するためには、下記のポイントを押さえる必要があります。
①AIを導入する目的を明確にする
②専門の部門・組織を設置する
③発生する可能性があるリスクを洗い出す
④AIの思考・判断の根拠を明確にする
⑤データの品質を確保する
⑥リアルタイムでの監視・メンテナンスを実施する
それぞれのポイントを詳しく解説します。

①AIを導入する目的を明確にする

AIを導入する目的が曖昧だと、AIの導入効果を正しく評価できず、活用が進まないリスクがあります。例えば、業務効率化や品質向上、コスト削減といった目的を明確にしましょう。ここでは、適切なKPIを設定することがポイントです。

②専門の部門・組織を設置する

AIのリスク管理や監査を行う専門チームを設置し、データ管理やセキュリティ、コンプライアンスの担当者を配置しましょう。これにより、AIを安全に運用できるようになります。組織体制が不十分だと、問題発生時の対応遅れにつながるため注意が必要です。

③発生する可能性があるリスクを洗い出す

先述したとおり、AIにはさまざまなリスクが伴います。リスクを可視化しないと、不適切な判断やデータ漏洩などの問題が発生する可能性があるため注意しましょう。事前にリスクを把握し、適切な対策を講じることで安全な運用が可能になります。

④AIの思考・判断の根拠を明確にする

AIがどのように結論を導き出したのかを説明できるように、AIの思考・判断の根拠を明確にします。これにより、AIの信頼性の向上とコンプライアンス遵守を実現できます。

⑤データの品質を確保する

AIの精度は、学習するデータの品質に大きく左右されます。データ品質を向上できる主な対策は下記のとおりです。
・データのノイズや欠損データを削除する
・特定の属性（性別・年齢・人種など）に偏りがないかを検証する
・定期的にデータを更新する

⑥リアルタイムでの監視・メンテナンスを実施する

AIモデルは一度作れば終わりではなく、運用を継続しながら性能を監視・改善することが重要です。リアルタイムでの監視・メンテナンスを実施しないと、AIの精度が低下する恐れがあります。

AI TRiSMの課題・解決策

AI TRiSMを導入・運用する際によくある課題は下記の二つです。
・コスト負担が大きい
・AIに精通した人材の確保が難しい
ここでは、それぞれの課題に対する解決策をご紹介します。

コスト負担が大きい

AI TRiSMを導入するには、下記のコストが発生します。
・AIの説明可能性（Explainability）を高めるためのシステム開発
・AIの運用・監視のための専用インフラやツールの導入
・セキュリティ対策やプライバシー保護の強化
特に中小企業にとっては、初期投資や継続的な運用コストが大きな負担となる可能性があります。

【解決策】
AWSやMicrosoft Azure, Google Cloudなどのクラウドサービスでは、AIの信頼性・セキュリティ管理を強化する機能を備えたツールを提供しています。これらを活用することで、企業は自社で一からAIガバナンス環境を構築する必要がなくなり、低コストかつ効率的にAI TRiSMを導入できるでしょう。

AIに精通した人材の確保が難しい

AI TRiSMを適切に管理・運用するには、下記のような専門スキルを持った人材が必要です。
・AIモデルの透明性・公平性を評価できるデータサイエンティスト
・AIのリスクを管理できるセキュリティエンジニア
・プライバシー管理に精通した法務・コンプライアンス担当者
しかし、AI分野の専門人材は慢性的に不足しており、特に高度な知識を持つエンジニアを採用・育成するのは容易ではありません。

【解決策】
人材の確保が難しい場合、外部の専門企業（ベンダー）に協力を依頼するのがおすすめです。AIセキュリティの診断や対策サービスを提供している企業に依頼すれば、AIのリスクを最小限に抑えつつ、効果的にAI TRiSMを導入・運用できます。

AI TRiSM を導入してAIを安全に使える環境を構築しよう

今回は、AI TRiSMの重要性や導入する際のポイントについて解説しました。世界各国でAIの実用化が急速に進んでいますが、AIにはさまざまな課題が存在します。

AI TRiSMを導入することで、AIのリスクを適切に管理し、安全で信頼性の高いAI運用を実現できます。AI TRiSMを導入する際のポイントは下記のとおりです。
①AIを導入する目的を明確にする
②専門の部門・組織を設置する
③発生する可能性があるリスクを洗い出す
④AIの思考・判断の根拠を明確にする
⑤データの品質を確保する
⑥リアルタイムでの監視・メンテナンスを実施する
AIを安全かつ効果的に活用するためにも、本記事でご紹介したポイントをぜひ参考にしてください。