AIガバナンス・アジャイルガバナンスって何？基礎徹底解説(3)

おはようございます！マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。

最近、国や国際的なガイドラインの中で「AIガバナンス」という言葉をよく聞きます。今後、AIを開発したり利用したりする企業にとってはめちゃくちゃ重要なキーワードでもあります。今日はこの動画で、AIガバナンスとは何か？どういうものなのか？という基本をみっちり解説したいと思います。

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アジャイル・ガバナンスの具体例（経営サイクル：P（計画））

例を使ってアジャイル・ガバナンスを説明します。経営レベルのサイクル（青のサイクル）からアジャイル・ガバナンスは始まります。

最初に経営層は、社会の変化を見ながら、大きな方向性を決めます。例えば、法律や規制の動向をチェックしたり、現在の技術水準や競合他社の動向などを分析します。そして「雨の日は歩行者検知の精度が低く、事故が起きるかも」というリスクも洗い出されました。こうした分析結果を踏まえて、「2027年までに、自動運転AIによる重大事故ゼロ件を実現する」といった目標などを立てます。ここで決めた方針や目標が、次のD（運用）で、現場に反映されます。

アジャイル・ガバナンスの具体例（経営サイクル：D（運用）＝現場サイクル）

次にD（運用）では、現場レベルでAIを開発したり運用したりして、改善をしていきます。

例えば、雨の日の走行データをもっと集めて、歩行者検知精度を向上させようという計画を作ったら、その路上やラボなどで雨の日のデータを実際に集めます。そして、そのデータを学習した結果、歩行者検知精度がどうなったのかを評価して、まだ不十分であれば、データの取り方などを改善する、というイメージですね。こういうサイクルを現場で高速に回していき、AIの精度や安全性、信頼性をどんどん高めていきます。

アジャイル・ガバナンスの具体例（経営サイクル：C（評価））

現場のPDCAを回したら、それが経営層の期待通りになっているかチェックをします。それが、経営レベルでのサイクルのC（評価）です。

ここは、D（運用）で得た評価結果も含めて、経営レベルで確認をします。例えば、現場での評価で『雨の日の歩行者検知精度が90%まで改善したが、まだ事故ゼロにはならない』と判明したとします。すると、経営レベルの評価としては、『重大事故ゼロという目標を達成するために、追加施策が必要だ』」といった評価に繋がります。

アジャイル・ガバナンスの具体例（経営サイクル：A（改善））

そして必要に応じて、経営層は評価結果をもとに、A（改善）で、ガバナンスを見直します。

ここでは、現場のデータを分析して明らかになった課題を解決するための具体策を決定します。例えば、雨の日の歩行者検知精度を高める追加施策として、最新のAIモデルを使うことが必要と判断されたら、そのモデルを使うための予算を承認したり、ハードウェアを揃えたりします。また、最新AIモデルを使う際のルールを決めたり、責任者を定めたりもします。

アジャイル・ガバナンスの具体例（経営サイクル：2回目のP（計画））

こうしているうちに、AIに関する新しい技術や、新しい規制・ガイドラインが出来たという情報が入ってきました。そしたら、その情報に基づいて、また経営レベルのサイクルを同じように回す、というイメージですね。

これを高速でやり続けることで、変化の早いAIの分野におけるリスクを管理し、メリットを享受していくことになります。これがアジャイル・ガバナンスです。

AIガバナンスの具体的な構築方法

3回にわたり、AIガバナンスの基本について解説しましたがいかがだったでしょうか？AIガバナンスとは、AIのリスクを管理しながら、メリットを最大限活かす仕組みのことで、AIの進化や社会の変化に素早く対応する仕組みであることが求められる、というお話でした。

AIガバナンスの具体的な構築方法については、国が出しているAI事業者ガイドラインや、国際規格であるISO42001が参考になると思います。それらの詳しい解説も、今後やっていきたいと思いますので、ご期待ください。