【実践AIガバナンス（2024/4/27）】ケース検討「Case01. デジタルMATSUMOTO」⑤コントロールコーディネーションまとめ

シン・リスクチェーンモデルを用いたケース検討シリーズです。
少し間が空いてしまいましたが、ケース「デジタルMATSUMOTOによる考察記事の配信」を対象にAIサービスに関わる重要なリスクシナリオのリスク対策を検討内容をまとめていきます。
シン・リスクチェーンモデルのアプローチはこちらの記事をご覧ください。

前回までの振り返り（パーパス＆リスクアセスメント）

前回まで、AIサービスに関わるパーパスとリスクシナリオを検討しました。

Step6&7. コントロールコーディネーションサマリー

リスクアセスメントでVery High/High/Mediumと評価したリスクシナリオを対象として、リスクチェーンを引きながらコントロールコーディネーション（Step6&7）の検討を行いました。最終的に以下のようになります。

リスクコントロールサマリー

数が多いので詳細は割愛しますが、次のステップではこれらのコントロールをどのステークホルダーが実施していくか（役割）を整理します。

Step8. リスクシナリオの検討を集約して各ステークホルダーの役割を整理

リスクアセスメントでVery High/High/Mediumと評価したリスクシナリオを対象として、リスクチェーンを引きながらコントロールコーディネーション（Step6/Step7）の検討を行いました。

ステークホルダー毎の役割（リスクコントロール）

まだ「Webブラウジング」と「Web情報と記事内容の照合」は実装されていませんが、他は一通り用意できているかと思います。
（事実確認は専門家レビューで実施しているような状況です。）

当然、本来の開発作業が上記に加わってきますが、ステークホルダー毎にどのような役割が必要になるかを可視化して合意形成を図ることが目的です。
※あくまでもデータサイエンティスト・AIエンジニアに依存しないリスクマネジメントを考えるという点が重要です。

いかがでしたでしょうか？
他のAIサービスについても検討例を公開していきたいと思いますので、実際にAIサービスに対するリスクマネジメントを検討されている方は参考にしていただければと思います。

デジタルMATSUMOTOに搭載したDALLE-3のAPIで作成しました