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AI TRiSM のメリットや構成要素とは？導入するために必要な 5 つのポイントを解説！

AI TRiSM のメリットや構成要素とは？導入するために必要な 5 つのポイントを解説！

AI TRiSM
生成AI

公開年月日: 2024.11.27

更新年月日: 2024.11.27

AI TRiSM のメリットや構成要素とは？導入するために必要な 5 つのポイントを解説！

AI TRiSM とは何かをご存知でしょうか？ AI 利用に伴うリスクや課題を管理し、信頼性の高い AI システムを構築するためのフレームワークです。 AI を安全かつ効率的に活用するためには、この AI TRiSM が重要なポイントになります。本記事では、 AI TRiSM の概要やメリット、構成要素などに加えて、導入するために必要な 5 つのポイントをわかりやすくご紹介します。自社で AI 活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

AI のビジネス利用における課題

AI TRiSM について説明する前に、まずは AI のビジネス利用における課題を理解しておきましょう。以下、代表的なものを 3 つピックアップしてご説明します。

セキュリティ

AI のビジネス利用においては、セキュリティ面での課題が常に存在します。特に、 AI モデルの学習データや推論結果の不正アクセス、改ざん、漏洩といったリスクは、企業にとって深刻な問題となります。

また、 AI モデル自体が攻撃の対象となる可能性も無視できません。例えば、敵対的サンプルと呼ばれる、 AI モデルを誤動作させるように設計されたデータが与えられることで、 AI モデルの精度が低下したり、誤った判断を下したりする可能性があります。

AI セキュリティの課題は、 AI モデルの複雑さや学習データの膨大さ、そして攻撃手法の高度化などによって、従来のセキュリティ対策では十分に対応できない状況となっています。そのため、 AI システムの開発段階からセキュリティ対策を組み込み、継続的な監視と更新を行うことが大切です。

プライバシー

AI は、個人情報を含む大量のデータを学習することで高度な機能を実現しますが、一方で個人情報のプライバシーが侵害されるリスクも含んでいます。例えば、顔認識技術や行動分析技術など、個人を特定できる情報を含むデータが漏洩した場合、プライバシー侵害に繋がる可能性があるのです。

そのため、 AI システムの開発・運用においては、プライバシー保護の観点から個人情報の適切な取得や利用、保管、削除など、データガバナンスの確立が必要不可欠です。また、個人情報保護に関する法令やガイドラインを遵守し、ユーザーへの情報提供と同意取得を徹底することも重要なポイントになります。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、 AI が学習データから得た知識・経験に基づいて、実際には存在しない情報や事実を生成してしまう現象のことです。例えば、自然言語処理モデルが、学習データに含まれていない単語や文法規則に基づいて、意味不明な文章を生成してしまうようなケースが該当します。

ハルシネーションは AI モデルの信頼性を損なうだけでなく、誤った情報に基づいた判断や行動を誘発する可能性があります。主に、 AI モデルの学習データの偏りや不足、モデルの複雑さなどが原因で発生することが一般的なため、学習データの質を高め、モデルの構造やパラメータを調整することで、ハルシネーションのリスクを低減することができます。

ハルシネーションについては以下の記事で詳しく解説しています。

AI TRiSM とは？

次に、 AI TRiSM とは何かを見ていきましょう。

AI TRiSM は「 AI Trust , Risk , and SecurityManagement 」を略した言葉であり、 AI 利用に伴うリスクや課題を管理し、信頼性の高い AI システムを構築するためのフレームワークです。

AI 技術が急速に発展し、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えるようになってきた一方で、 AI の倫理的な問題やリスクに対する懸念も高まっています。そこで生み出されたのが AI TRiSM の概念であり、前述したような様々な課題に対処し、 AI 技術を安全かつ倫理的に活用するための有効な指針となります。

昨今、 DX （デジタルトランスフォーメーション）が大きな注目を集めており、多くの企業がデジタル技術を活用したビジネスモデル・業務プロセスの変革に向けて舵を切っています。そして、 DX を実現するためには AI 活用が必要不可欠な要素の一つですが、何も考えずに AI を使ってしまうと、前章でご説明した様々なリスクに晒されることになります。

そのため、企業が安全かつ効率的に AI 活用を推進するためには、 AI TRiSM がとても重要であると言えるでしょう。このように、 AI TRiSM は DX 推進において、 AI の信頼性とリスク管理を担う、大きな役割を担っているのです。

AI TRiSM の構成要素

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次に、 AI TRiSM の 4 つの構成要素をご紹介します。どのような要素が含まれているのか、具体的な内容を理解しておきましょう。

説明可能性

説明可能性とは、 AI モデルの判断根拠を人間が理解できるように説明することです。 AI モデルは複雑なアルゴリズムを用いて判断を行うため、そのプロセスを人間が理解することは容易ではありません。

しかし、 AI モデルの判断を信頼するためには、その根拠を理解することが大切です。このように、説明可能性を実現することで AI モデルの透明性は高まり、ユーザーの信頼を獲得できるようになります。

なお、説明可能性を実現するための手法としては、 AI モデルの判断ルールを明確化し、人間が理解しやすい形で提示する「ルールベースの説明」や、 AI モデルが判断を行う際にどの特徴量を重視しているかを可視化する「特徴量重要度」などが挙げられます。

ModelOps（モデル運用）

ModelOps とは、 AI モデルの開発や運用、監視、管理などを効率的に行うためのプロセスを意味します。 AI モデルは一度開発して終わりではなく、継続的な監視・更新を行うことで、その品質を高めることができます。

例えば、

モデルの開発： AI モデルの設計、開発、トレーニング、評価を行う
モデルのデプロイ：開発された AI モデルを本番環境にデプロイする
モデルの監視：デプロイされた AI モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングや更新を行う
モデルの管理：AI モデルのバージョン管理やドキュメント管理、セキュリティ管理などを行う

などが ModelOps の具体例として挙げられます。これらを積極的に実践することで、 AI モデルの開発・運用の効率化や AI システムの信頼性向上に繋がります。

AI セキュリティ

AI セキュリティとは、 AI システムを不正アクセスや改ざん、漏洩などから保護するための対策を意味します。 AI システムは従来のシステムと比較して攻撃対象範囲が広く、攻撃手法も高度化かつ多様化しているのが現状です。

そのため、 AI のセキュリティ対策を行う際には、従来のセキュリティ対策に加えて、 AI 特有の脆弱性に対処する対策が必要となります。例えば、学習データの暗号化や不正アクセス検知、 AI モデルの脆弱性診断、セキュリティ監査の実施など、あらゆる観点からセキュリティを高めるための対策を実施してください。

プライバシー

AI 活用においては、個人情報のプライバシー保護が無視できない問題となります。なぜなら、 AI モデルは個人情報を含む大量のデータを学習することがあり、その過程で個人情報のプライバシーが侵害されるリスクがあるためです。

そのため、 AI システムの設計段階から、個人情報のプライバシー保護を考慮することが大切です。例えば、個人情報を含むデータを匿名化して個人を特定できないようにしたり、 AI モデルの学習に必要な最小限のデータのみを使用したりするなど、ユーザーのプライバシーを尊重したモデル設計を意識してください。

AI TRiSM のメリット

企業が AI TRiSM を実践することで、具体的にどのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、 AI TRiSM の代表的なメリットについて解説します。

セキュリティやガバナンスを強化できる

AI TRiSM の導入により、 AI システムのセキュリティやガバナンスを強化することが可能になります。 AI TRiSM は AI システムのリスクを事前に特定できるため、適切な対策を講じることでセキュリティ事故や不正行為の防止に繋がります。また、 AI システムの運用に関するルールやガイドラインを整備することで、ガバナンスの強化に直結するため、 AI システムの信頼性向上も実現できるでしょう。

プライバシーを保護できる

AI TRiSM では、 AI システムの開発段階から個人情報のプライバシー保護を考慮した設計を行います。そのため、個人情報の漏洩や不正利用を防ぐことができ、 AI の適正利用に繋がります。また、組織全体で AI を安全かつ効率的に活用するためには、 AI 利用に関するルールやガイドラインの整備が有効な手段になります。

AI の精度向上に繋がる

AI TRiSM を導入することで、 AI モデルの精度向上に繋がる可能性があります。 AI TRiSM を実践する際には、 AI モデルの開発や運用、監視、管理を効率的に行うためのプロセスが整備されるため、モデルの精度向上を実現できるのです。このように、 AI TRiSM で AI モデルの監視・評価を継続的に行うことで、 AI モデルの精度を維持し、必要に応じて改善することが可能になります。

AI TRiSM を導入するべき？

ここまで、 AI TRiSM について詳しく解説してきましたが、実際に AI TRiSM を導入すべきなのか迷ってしまう方も多いと思います。そこで、本章では AI TRiSM 導入を検討すべき企業の特徴と、導入時の注意点についてわかりやすく解説します。

AI TRiSM の導入を検討すべき企業の特徴

AI TRiSM の導入を検討すべき企業は、次のような特徴を持つ企業です。

AI システムを導入している（導入検討している）企業
AI システムで個人情報などの機密データを扱っている企業
AI システムのセキュリティ対策を強化したい企業
AI システムのガバナンスを強化したい企業
AI モデルの精度向上を目指している企業

既に AI システムを導入している（導入検討している）企業に関しては、 AI 利用に伴うリスクや課題を管理し、信頼性の高い AI システムを構築するために、 AI TRiSM の導入が有効だと言えます。また、個人情報を含むデータを扱う企業の場合、情報が外部漏洩した場合のリスクが非常に大きいため、 AI TRiSM を導入してセキュリティを強化することをおすすめします。

さらに、 AI システムのガバナンス強化や精度向上を目指している企業も AI TRiSM を導入すべきだと言えます。前述した通り、 AI TRiSM は AI 利用におけるガバナンス整備や精度向上に直結する取り組みであるため、より安全かつ効率的に AI 活用を推進できるようになります。

AI TRiSM 導入の際の注意点

次に、 AI TRiSM を導入する際の注意点を見ていきましょう。

まずは、 AI TRiSM を導入することで、どのような課題を解決したいのか、どのような効果を期待するのかを明確化することが大切です。 AI TRiSM はそれ自体が目的ではなく、何かを達成するための手段に過ぎないので、この点を間違えないようにしましょう。

また、詳しくは後述しますが、 AI TRiSM の導入時は AI に精通した専門家を含むチームを結成し、適切な権限・責任を付与する必要があります。この点も、注意すべきポイントとして覚えておいてください。

加えて、 AI TRiSM は「一度導入すれば終わり」という一過性のものではなく、継続的な改善が求められる取り組みです。 AI 技術やビジネス環境の変化に合わせて、 AI TRiSM の内容自体も適宜見直すことが大切です。

なお、 AI TRiSM を導入する際には、専門的な知識や経験が必要となる場合がありますが、自社に適した人材がいない場合は、必要に応じて外部の専門家へサポートを依頼することも有効な選択肢になります。当社 G-gen でも企業様向けのサポートを提供していますので、関心のある方は問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。

AI TRiSM を導入するために必要な 5 つのポイント

最後に、 AI TRiSM を導入するために必要なポイントを 5 つに絞って解説します。自社で AI TRiSM を導入する際の参考になると思いますので、ぜひ内容を理解しておいてください。

専門チームを結成する

AI TRiSM を導入するためには、 AI に精通した専門家を含む専門チームを結成することが大切です。この時、 AI モデルの開発や運用、セキュリティ、プライバシー、倫理など、様々な分野における専門家を配置することで、 AI TRiSM の導入効果を最大化できます。なお、専門チームが担う役割は多岐にわたり、 AI TRiSM の導入計画の策定や導入プロセスの管理、 AI システムの開発・運用に関するガイドラインの整備など、あらゆる観点から自社の AI TRiSM を促進します。

リスクの棚卸を実施する

AI TRiSM を導入する前に、自社の AI システムに潜むリスクを洗い出すことも重要なポイントになります。 AI モデルを多角的に観察・分析し、どのようなリスクが潜んでいるのかを棚卸してください。そして、リスクの発生源や影響範囲、対策などを明確化することで、 AI システムの開発・運用におけるリスクを事前に把握し、 AI TRiSM を効率的に進めることが可能になります。

説明可能性を確保する

AI TRiSM を導入する際には、 AI モデルの判断根拠を人間が理解できるように説明するための仕組みを構築することが大切です。この説明可能性を担保することで、 AI モデルの透明性を高めることができ、ユーザーの信頼獲得に繋がります。また、 AI モデルの誤りを検出したり、改善したりする際にも説明可能性は役立つため、 AI TRiSM の導入時には必ず意識しておきたいポイントだと言えます。

データを適切に管理・運用する

AI モデルは、大量のデータを学習することで高度な機能を実現します。そのため、データの適切な管理・運用も AI TRiSM に求められる重要な要素の一つです。例えば、データのセキュリティ対策やプライバシー保護、データ品質管理など、あらゆる観点からデータの管理・運用を見直してください。また、データの取得や利用、削除など、組織内のデータガバナンスを整備することで、データのライフサイクル全体を適切に管理することが可能になり、効率的な AI TRiSM の実現に繋がります。

AI の監視・メンテナンスを実施する

AI モデルは継続的な監視やメンテナンスを実施することで、品質の維持・向上に繋がります。例えば、 AI モデルの学習データを常に最新のものにアップデートしたり、学習データの品質・偏りを監視するための仕組みを整備したりするなど、 AI TRiSM を適切に実践するための準備を行うことが大切です。これにより、 AI システムの信頼性を高い状態で担保し、自社のビジネス価値を最大化できます。