AI製品・サービスのリスク評価とは｜7つの観点と進め方

AIリスク評価で分かること

具体的なAI製品やサービスについて、公開・導入前に確認したい論点、対応の優先順位、対策後に残るリスクを整理できます。単なるチェック数ではなく、判断理由と次の行動を残すことが重要です。

案件固有のリスク利用者、目的、データ、出力、利用場面によって変わる論点を明確にします。

対策前後の変化現在のリスクと、対策を行った後に残る確認事項を分けて評価します。

説明の根拠公的資料や公開事例と案件情報を結び付け、評価理由を確認できるようにします。

実行計画推奨担当、実施時期、完了条件を定め、レビュー後の対応につなげます。

観点	主な確認内容
法規制・利用可否	用途や対象者に関係する法令、契約、業界ルール、禁止・制限事項
データ・個人情報	取得目的、学習利用、保存期間、第三者提供、本人への説明
精度・安全性	誤りの影響、評価方法、監視、停止条件、人による確認
公平性・人権	特定の人への不利益、偏り、異議申立て、アクセシビリティ
透明性	AI利用の明示、出力の限界、判断過程、記録の保存
説明責任	顧客や利用者への説明、問い合わせ、訂正、問題発生時の対応
責任体制	承認者、運用担当者、監視、委託先との役割分担

同じAIモデルを使っていても、広告生成、採用支援、顔認証、社内文書検索では影響と必要な対策が異なります。製品名だけでなく、具体的なユースケースを起点に確認します。

共通チェックリストは抜け漏れを防ぐ出発点として有効です。ただし、回答が「はい」「いいえ」だけでは、なぜ対応が必要なのか、誰がいつまでに何をすれば完了なのかが残りません。評価結果を実務で使うには、案件情報、リスク、対策、担当者、期限、確認資料を一つの記録として管理する必要があります。

Clearframeでは、具体的なユースケースをもとに7観点の論点、関連事例、対策前後の改善レベル、実行計画をレポートします。