AIシステム

AIシステムとは、EU AI法第3条1項の定義によれば、様々なレベルの自律性で動作するように設計された機械ベースのシステムであり、明示的または暗黙的な目的のために、受け取った入力から予測、コンテンツ、推薦、または決定といった、物理的または仮想的な環境に影響を与える出力を生成する方法を推論するものです。この定義はISO/IEC 22989:2022などの国際標準と整合しています。企業リスク管理において、技術を「AIシステム」と特定することは、コンプライアンスプロセスの第一歩です。この分類により、高リスクAIシステムに義務付けられる適合性評価やリスク管理体制の構築など、リスクレベルに応じた特定の法的義務がトリガーされます。

AIシステムの企業リスク管理への応用は、体系的なプロセスを伴います。主要なステップは次の通りです：1) **棚卸しと分類**：使用中の全AIシステムを特定し、EU AI法のリスクベースのアプローチに従って分類します。例えば、医療診断用のAIは高リスクに分類されます。2) **リスク評価と軽減**：高リスクシステムに対し、NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）などを用いてバイアスやセキュリティ等の潜在的リスクを評価し、軽減策を講じます。3) **ガバナンスと文書化**：AIガバナンス体制を構築し、EU AI法第11条に基づき詳細な技術文書を作成します。ある台湾の医療機器メーカーはこのプロセスを適用し、EU市場参入のためのコンプライアンスを100%達成し、リスク事象を40%削減しました。

台湾企業はAIシステム導入において主に3つの課題に直面します：1) **国際規制とのギャップ**：台湾には専用のAI法が存在しないため、輸出企業はEU AI法のような複雑な国際規制に対応する必要があります。2) **未成熟なデータガバナンス**：多くの企業、特に中小企業では、高品質なAIの基盤となる体系的なデータガバナンスが欠如しています。3) **分野横断的な人材不足**：AI技術、法務、倫理の専門知識を兼ね備えた人材が不足しています。対策として、EU AI法を内部基準として採用し（優先度：高）、ISO/IEC 42001に基づくデータガバナンスを導入し（優先度：高）、外部専門家と連携して研修を実施する（優先度：中）ことが推奨されます。

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