導入加速の一方で高まる懸念を解消する、「責任あるAI」を実現する方法とは？

　AIへの支出は2021年から2026年にかけて年間平均成長率（CAGR）26.5％で拡大し、3010億ドルに達するという。生成AIの普及と導入が拡大する一方、法的・倫理的問題やハルシネーション（AIの幻覚）などの懸念が高まっており、「責任あるAI」の構築とデプロイに取り組むことが、あらゆるセクターの企業にとって優先事項となっている。

　そこで、本資料では、責任あるAIの実践方法について解説する。まず、ガバナンスは、経営幹部がそれぞれ役割と責任を持って開始する必要があるが、そのうちの1つが、「ライフサイクルガバナンスの確立」だ。モデルの検証者と承認者は、本番環境モデルの監視や、モデル検証／承認メタデータの収集などの責任が求められる。その他に、「連携の取れたリスク管理の導入」や「AI規制の卓越性の追求」にも取り組む必要がある。

　本資料では「責任あるAI」構築におけるガバナンスの基礎と実践方法を解説した上で、これを実現するクラウドサービスを紹介する。ガバナンスの確立やソリューションの欠如などの課題に直面している企業に、ぜひ参考にしてもらいたい。