高リスクAI

高リスクAIは、主にEUのAI法によって確立された法的・規制上の概念です。その意図された目的から、機能不全や不正確な出力が個人の健康、安全、または基本的権利に高いリスクをもたらすAIシステムを指します。EU AI法の附属書IIIでは、重要インフラ、教育、雇用（例：履歴書選別）、信用スコアリングなどの高リスクなユースケースが具体的に列挙されています。リスク管理上、これらのシステムは市場投入前の必須の適合性評価の対象となり、「許容できないリスク」（禁止対象）や「限定的リスク」（透明性義務のみ）のAIとは区別されます。企業は、AI法第9条に準拠したリスク管理システムの導入や、ISO/IEC 42001などのフレームワークに沿ったデータ品質の確保、技術文書の整備、EUデータベースへの登録といった厳格な義務を負います。

高リスクAIの管理には、体系的なプロセスが必要です。ステップ1は「特定と分類」です。企業はEU AI法の附属書IIIの基準に基づき、自社のAIシステムを評価し、高リスクに該当するかを判断します。ステップ2は「適合性評価の実施」です。高リスクと特定されたシステムは、市場投入前に必須の評価を受けなければなりません。これには、リスク管理体制の構築、高品質で偏りのない訓練データの確保、人間による監視メカニズムの設計が含まれます。ステップ3は「市販後モニタリング」です。展開後も継続的に性能を監視し、重大なインシデントを規制当局に報告する体制を整えます。ある国際銀行がこの枠組みを融資承認AIに適用した結果、監査合格率100%を達成し、バイアスに関する申立てを25%削減しました。

台湾企業は主に3つの課題に直面します。第一に、EU AI法の域外適用性です。EUに製品を輸出する多くの企業がその複雑な要件に不慣れであり、台湾国内のAI法整備が遅れているため、コンプライアンスのギャップが生じています。第二に、リソースと人材の不足です。特に中小企業は、リスク管理体制の構築に必要な資金や、法律・倫理・技術を理解する専門人材が不足しています。第三に、データガバナンスの未成熟です。高品質で偏りのない訓練データを求める法の要件を満たすことが困難です。対策として、専門家の支援を得て規制ギャップ分析を行い（優先行動）、NIST AI RMFなどの国際フレームワークを導入し、EU市場向け製品から段階的に対応を進めるべきです。

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