AIリスク管理フレームワークとは
AIリスク管理フレームワークとは、AIシステムの開発・運用に伴うリスクを体系的に特定・評価・管理するための枠組みです。NIST AI RMF（米国国立標準技術研究所）やISO/IEC 23894など、複数の国際的なフレームワークが策定されており、組織のAIガバナンスの基盤として活用されています。
| ひとことで言うと | AIのリスクを体系的に管理するための枠組み。米国NISTのものが代表的。 |
|---|---|
| 4つの機能 | 統治（Govern）、把握（Map）、測定（Measure）、管理（Manage）。 |
| 注意点 | そのまま使うのでなく、自社の規模と業務に合わせて簡略化して導入する。 |
主要なフレームワーク
NIST AI RMFは、Govern（ガバナンス体制の確立）、Map（AIリスクのコンテキスト分析）、Measure（リスクの測定・評価）、Manage（リスクの管理・軽減）の4つの機能で構成されています。EU AI Actは、リスクベースのアプローチにより、AIシステムを禁止・高リスク・限定リスク・最小リスクの4段階に分類し、それぞれに応じた規制を定めています。日本のAI事業者ガイドラインも、安全性・公平性・透明性などの原則に基づくリスク管理を求めています。
1Govern：統治方針と体制を整える
▶
2Map：把握文脈とリスクを特定
▶
3Measure：測定リスクを分析・評価
▶
4Manage：管理優先順位をつけて対応
↺ 継続的に4機能を回し続ける
セキュリティリスク管理
AIリスク管理の中でセキュリティリスクは特に重要な位置を占めます。脅威モデリングによるリスクの特定、セキュリティ対策の設計と実装、継続的な監視と評価、インシデント対応計画の策定を体系的に行います。フレームワークを活用することで、経営層とセキュリティチームが共通の言語でリスクについて議論し、適切な投資判断を行うことが可能になります。