『AI TRiSM』：DXデイリーワード
用語
AI TRiSM（AI Trust, Risk, and Security Management）
（えーあい とりずむ）
分類
ＡＩ／サイバーセキュリティ／ビジネス
要約
AIシステムに対する信頼性・リスク・セキュリティ管理を総合的に行う枠組み。不正利用や誤作動を防ぎ、公平性や安全性を確保する考え方。
解説
AI TRiSM は、AI（人工知能）のサービスやシステムを安全かつ信頼できる形で運用するための総合的な枠組みです。具体的には、AIが誤作動してユーザーに不利益を与えないようにしたり、個人情報の流出を防止するしくみを整えたり、AIの意思決定が偏らないようにチェックすることなどが含まれます。これは「AI Trust, Risk, and Security Management」の頭文字を取ったもので、ガートナー（Gartner）が2023年の注目技術として挙げたことで注目を集めています。
私たちの身近な例でいうと、スマートフォンの顔認証機能があります。万が一、顔認証がうまく動作しないと、他人でもロックを解除できてしまったり、逆に本人でも認証されないなどのトラブルが起きる可能性があります。AI TRiSMの考え方を取り入れることで、「正確な判定をし、かつ個人情報を安全に守るにはどうするか？」という観点が組み込まれます。
また、ネットショッピングのおすすめ商品表示を例にとっても、ユーザーのデータを分析して最適な商品を推薦するAIを使っています。しかし、それらの推薦が過度に偏っている場合、機会損失が発生したり、場合によっては不公正な結果を生む可能性があります。こうした「AIがうまく機能しないかもしれないリスク」を洗い出し、対応策を設計するのがAI TRiSMの重要なポイントです。
企業の例としては、MicrosoftやGoogle、IBMなどが「責任あるAI（Responsible AI）」の枠組みを公表し、安全性・公平性・説明責任などを確保する方法論を整えています。金融業界でも、クレジットスコアの算定などでAIを活用する際に公正性やセキュリティを担保する仕組みが求められ、AI TRiSMが実践されつつあります。こうした取り組みにより、AI導入に関する社会的信用を高め、ビジネスリスクを最小化しながら技術革新を進めることが可能になるのです。
関連トピック
AI TRiSMをより深く理解するには、まずAIがどのように学習や推論を行うか知る必要があります。例えば、機械学習やディープラーニングでは、膨大なビッグデータからパターンを学習し、自動で予測や分類を行います。しかし、その根拠や判断の正しさを常に人が理解できるとは限りません。そこで、Explainable AI（説明可能なAI）の概念が重要になります。これはAIが下した判断の理由をわかりやすく示す仕組みを作る考え方です。
また、AIが学習するデータに含まれる偏り（バイアス）や、セキュリティ上の脆弱性をどう管理するかもポイントです。例えば、特定の層ばかりを優遇してしまうアルゴリズムが生まれれば、ビジネス上の公平性だけでなく企業のブランドイメージも大きく損なわれます。AI TRiSMは、こうした技術的・倫理的リスクに対処するため、導入時から運用段階、そしてメンテナンス段階までのプロセス全体を見渡すことが特徴です。
加えて、サイバー攻撃のリスク管理も含まれます。AIが誤ったデータを取り込まされる「データポイズニング」などの攻撃を受ければ、間違った学習結果をもとにサービスを提供してしまう恐れがあります。社内外の専門家が連携し、AIシステム全体を守る仕組みを構築することで安全性を確保しながら、ユーザーに安心して利用してもらうことが重要です。これこそが、ビジネス価値と社会的信用を両立するAI TRiSMの考え方といえます。
関連用語
AI: 人工知能の総称。コンピュータが人間の知的作業を模倣する技術。
機械学習: 大量のデータからパターンを学習し、予測や分類を自動化する技術。
ディープラーニング: 様々な階層のニューラルネットワークを用いて、高度な認識や判断を行う技術。
ビッグデータ: データ量が膨大、生成速度が速い、種類が多様といった特徴を持つデータ群。
Explainable AI: AIが出した判断の理由や根拠を理解しやすい形で提示する技術や手法。