AIの活用が広がるにつれて、「AIをどのように信頼すればよいのか」という問いの重要性が増しています。
AIの精度が高いことは重要です。しかし、精度だけでAIの信頼性を判断することはできません。
例えば、あるAIが高い正答率を示していたとしても、特定の条件下では誤判定が増える可能性があります。学習データに偏りが含まれている可能性もあります。外部からの攻撃に対して脆弱な場合もあります。運用開始後にデータの傾向が変化し、性能が低下することもあり得ます。
こうしたリスクを見える化し、AIが「信頼できる状態」にあることを確認し、必要に応じて説明できるようにする取り組みが、AI Assurance（AIアシュアランス）です。
AI Assuranceは、AIの利用を止めるための仕組みではなく、AIをより安心して活用し、顧客や市場に対して信頼性を説明し、事業の持続的な成長につなげるための取り組みとして位置付けることが重要です。
1. AI Assuranceは“AI監査”に限定されない
AI Assuranceという言葉から、「AIを監査すること」と捉えられる場合があります。もちろん、評価や確認のプロセスは含まれますが、AI Assuranceは単なる監査チェックに限定されるものではありません。
「AI監査」という表現は、完成したAIを後から点検するイメージにつながりやすい一方、AI Assuranceは、企画、設計、開発、導入、運用、更新までを含むライフサイクル全体を対象とします。
つまり、「このAIモデルの精度は何％か」だけではなく、例えば次のような問いを確認します。
・このAIは何の目的で、どの範囲で使用されるのか
・誤った出力が出た場合、どのような影響（安全、品質、権利、事業継続等）があり得るのか
・リスクは事前に評価され、低減策が計画・実装されているのか
・学習データ／評価データ／運用データは適切に管理されているのか
・人が確認・介入する仕組み（Human oversight）は設計されているのか
・運用中の性能低下や異常を検知できるのか
・サイバー攻撃への対策は設計・運用に組み込まれているのか
このように、AI Assuranceは「一度確認して終わり」ではなく、AIを信頼できる状態で使い続けるための継続的な信頼性確認の仕組みとして捉えることが重要です。
2. 評価対象はAIモデルだけではない
AI Assuranceでよくある誤解は、「評価対象はAIモデルそのもの」と考えてしまうことです。AIモデルの性能評価は重要ですが、それだけでは十分ではありません。AIの信頼性は、モデルだけでなく、データ、運用、設計、監視、セキュリティ、サプライヤ管理等の要素が組み合わさって成立するためです。
まず重要なのがデータです。AIはデータから学習し、データをもとに判断します。データに偏りがあれば判断にも偏りが生じ得ます。データが古ければ、現在の環境に適合しない判断になる可能性があります。データの品質、代表性、正確性、管理方法は、AIの信頼性を左右する重要な要素です。
次に、運用プロセスです。AIは導入時に正しく動作していても、運用環境の変化により性能が低下することがあります。製造現場であれば、照明条件、カメラ位置、設備状態、材料の変化等により、外観検査AIの判定が変わり得ます。医療AIであれば、対象患者層や撮影機器、運用条件の違いが影響する可能性があります。
また、Human oversight（人による監督）も重要です。AIが出した結果を誰が、どのタイミングで確認するのか。人が介入・停止できる設計になっているか。AIの判断を自動実行してよい範囲はどこか。こうした設計が不十分である場合、AIの誤判断が重大な問題につながる可能性があります。
さらに、セキュリティも欠かせません。AIは通常のITシステムと同様にサイバー攻撃の対象になります。加えて、AIにはAI特有の攻撃面があり得ます。AIの信頼性を考えるうえで、サイバーセキュリティは中心的な評価項目の一つです。
したがってAI Assuranceでは、モデル、データ、システム設計、運用、監視、セキュリティ、サプライヤ管理、記録、インシデント対応までを総合的に評価することが重要になります。
3. “Trustworthy AI”の観点から整理する主要評価項目
AI Assuranceで評価すべき観点は多岐にわたります。実務で説明可能な形に整理する際は、「信頼できるAI（Trustworthy AI）」に関する公的フレームワークを参照し、評価軸を明確化することが有効です。
例えばNISTのAI Risk Management Framework（AI RMF 1.0）では、信頼性の特性として以下を挙げています
・Valid and reliable（妥当で信頼できる）
・Safe（安全）
・Secure and resilient（セキュアでレジリエント）
・Accountable and transparent（説明責任と透明性）
・Explainable and interpretable（説明可能で解釈可能）
・Privacy-enhanced（プライバシー配慮）
・Fair – with harmful bias managed（有害なバイアスが管理された公平性）
本稿では、上記の考え方と整合しやすい形で、実務上特に重要な6つの評価項目に整理します。
① 安全性
安全性とは、AIの判断や出力が、人、設備、製品、社会に危害を与えないように管理されているかという観点です。
AIの誤判定がどのような影響を与えるかを分析し、必要な安全策（フェイルセーフ、人による介入、停止手段等）を設計することが重要です。特にIndustrial AIでは、機械安全、機能安全、OTセキュリティ等との関係も含めた整理が求められます。
② 公平性（有害なバイアス管理）
公平性とは、AIが特定の属性や条件に対して不合理な偏りを持っていないかという観点です。採用、人事評価、与信、監視、医療判断等では、影響を受ける当事者が明確であるため、偏りの有無と管理策の説明が重要になり得ます。
③ 説明可能性・透明性
説明可能性とは、AIがなぜその判断をしたのかを、人が一定程度理解し説明できるかという観点です。すべてのAIで同一水準の説明が必要になるとは限りませんが、安全、権利、製品品質、重要な業務判断に関わる場合は、説明可能性が重要になりやすい点に留意が必要です。
透明性は、利用者や関係者がAIの使用を適切に理解できるよう、情報提供や記録が整備されているか、という観点で整理できます。
④ ロバスト性（環境変化への耐性）
ロバスト性とは、環境や入力が変化してもAIが安定して動作できるか、という観点です。通常条件だけでなく、例外条件や境界条件を含むテスト設計、ならびに運用中の性能低下検知が重要になります。
⑤ サイバーセキュリティ（セキュアでレジリエント）
AI Assuranceにおいて、サイバーセキュリティは重要性が増しています。従来型のIT攻撃に加えて、データ汚染（学習データへの不正混入）、入力への細工による誤判定誘発、生成AIに対する不適切な指示の誘導等、AI特有の攻撃面が指摘されています（個別の脅威分析が必要）。
AIがOT/ICS、IoT、医療機器、産業機器等と接続する場合、AIへの攻撃が現実世界の安全や事業継続に影響し得るため、AIを含むシステム全体としてのセキュリティ設計・運用が重要です。
⑥ 継続監視（運用後の変化への対応）
AIは導入後も、データの変化、利用者の変化、環境変化、モデル更新等により、性能やリスクが変化し得ます。そのため、運用開始前の評価に加えて、運用後のモニタリング（性能、異常、誤判定傾向、セキュリティイベント等）と改善プロセスまで確認することが重要です。
4. 具体的な評価例
AI Assuranceでは、AIの種類や用途に応じて評価項目を具体化します。
・AIカメラ（工場・施設等）
検知精度だけでなく、誤検知・見逃し、照明変化・設置条件変化への耐性、プライバシー配慮、データ保存・アクセス制御、サイバーセキュリティを確認します。
・医療AI
診断支援の性能に加え、使用条件、医療従事者による確認（Human oversight）、説明可能性、データ品質、モデル更新時の影響評価、サイバーセキュリティ、記録管理等が重要になります。
・AIチャット／生成AI
事実誤認の出力リスク、個人情報・機密情報の取り扱い、入力制限、誤回答時のエスカレーション設計、ログ管理、アクセス管理、悪意ある入力への対策等が論点になります。顧客対応に使う場合は、回答範囲の明確化と人への引き継ぎ設計が重要です。
・AI搭載製造装置
AIの判断が設備制御や品質判定に影響するため、モデル精度に加えて、安全制御との関係、異常時の停止手段、OTネットワークへの接続、モデル更新時の影響評価、現場での継続監視等を確認します。
5. なぜ“AI Cybersecurity”が重要なのか
AIの信頼性を考えるうえで、サイバーセキュリティは避けて通れないテーマです。生成AIやAIエージェントの普及により、AIは外部入力を受け取り、場合によっては外部システムと連携して処理を進める場面が増えています。結果として、入力やデータを通じて意図しない出力や動作が誘発されるリスクが高まる可能性があります。
そのため、AIを安全に活用するには、AIモデルだけでなく、データ、プロンプト（入力制御を含む）、API、ログ、アクセス制御、運用監視を含めた包括的なセキュリティ設計が重要になります。NIST AI RMFでも「Secure and resilient」を信頼性特性の一つとして位置付けています。
6. 今後重要になる“Continuous Assurance（継続的アシュアランス）”
AI Assuranceは、一度実施して終わりではありません。今後は、継続的に確認し改善する考え方（Continuous Assurance）が重要になります。
AIは、運用中に変化し得る技術です。
入力データが変わる。利用者が変わる。環境が変わる。モデルが更新される。攻撃手法も変化する。
そのため、導入時に評価しただけでは、中長期的な信頼性を十分に担保できない場合があります。
継続的アシュアランスでは、性能、リスク、セキュリティ、利用状況を継続的に確認し、必要に応じて是正・改善します。特にIndustrial AI、医療AI、AI搭載製品、Smart factory、OT/ICS等の領域では、継続監視と改善の仕組みが重要になります。
AI Assuranceは、単なる規制対応にとどまらず、AIの信頼性を可視化し、顧客に説明し、市場での信頼につなげるための取り組みとして位置付けられます。
Nemko Japanは、製品安全、Functional Safety、Cybersecurity、国際認証の知見を踏まえ、AI搭載製品、Industrial AI、IoT、医療機器、OT/ICS領域におけるAI Assuranceを支援します。
AI Assuranceに関するお問い合わせは、japan@nemko.comまでご連絡ください。