実証的証拠

実証的証拠とは、直接的な観察、体系的な実験、または測定可能なデータを通じて得られる知識であり、仮説を支持または反証するために使用されます。科学的手法に由来し、結論が客観的で再現可能な証明に裏付けられている必要があると強調します。AIリスク管理において、これはAIの信頼性を評価するための基礎です。例えば、NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）の「測定」機能は、AIシステムの性能と影響をテスト、評価、文書化するツール開発に焦点を当てており、これらのプロセスから得られるデータが実証的証拠となります。

企業のAIリスク管理において、実証的証拠の適用は、「信頼できるAI」という抽象的な原則を測定可能な実践に変換します。主な手順は次のとおりです。1) メトリクスの定義：ISO/IEC TR 24028などの標準に基づき、公平性、正確性、堅牢性に関する定量的指標を設定します。2) テストの設計と実行：NIST AI RMFが強調するTEVV（テスト、評価、検証、妥当性確認）ガイドラインに従い、多様なデータセットを用いてAIモデルを体系的に評価します。3) 分析と文書化：テスト結果を分析し、プロセス全体を文書化して、内部監査や規制遵守のための重要な証拠とします。

台湾企業がAIガバナンスに実証的証拠を導入する際の主な課題は3つです。1) データ品質と代表性の欠如：地域固有の状況を反映した高品質なデータセットが不足しており、テスト結果に偏りが生じる可能性があります。2) 専門人材の不足：AIモデル検証（TEVV）、統計、リスク管理を統合できる学際的な専門家が不足しています。3) 発展途上の規制基準：台湾のAIに関する具体的な規制が不透明なため、企業は証拠収集への投資をためらっています。対策として、データガバナンスの確立、NIST AI RMFのような国際基準の導入、および社内研修プログラムの開発が挙げられます。

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