インベントリと高リスク分類評価

EU AI法などのリスクベース規制が要求する基礎的なプロセスです。第一に「インベントリ」で組織が開発・利用する全AIシステムを体系的に特定・文書化します。第二に「高リスク分類評価」で、各システムをEU AI法附属書IIIの基準（例：生体認証、重要インフラ、雇用）に基づき評価し、「高リスク」に該当するかを判断します。この評価はAIガバナンスの起点であり、その結果がISO/IEC 42001に準拠したリスク管理体制の構築や適合性評価、人的監視といった厳格な法的義務の要否を直接決定します。AIの「意図された目的」が基本的人権や安全に与える影響に焦点を当てる点で、従来のIT資産棚卸とは異なります。

実務応用は3つのステップで進めます。1) **AIインベントリの作成:** IT、法務、事業部門が連携し、全AIシステムの目的やデータソースを文書化します。これはNIST AI RMFの「マッピング」段階に相当します。2) **リスク分類の実施:** EU AI法附属書IIIが定める高リスク分野に基づき、各システムを評価します。例えば、採用選考に用いる人事システムは高リスクに分類される可能性が高いです。3) **文書化と維持管理:** 評価結果と根拠を「高リスクAIシステム台帳」に記録し、動的に更新します。この文書は規制当局への重要な証明となり、ISO/IEC 42001の要求事項にも合致します。これにより、コンプライアンス資源を集中させ、監査通過率を95%以上に高める効果が期待できます。

台湾企業は主に3つの課題に直面します。1) **法規制の認識不足:** 特に中小企業において、EU AI法の域外適用効力への理解が乏しく、コンプライアンスへの動機が低い。2) **AI定義の曖昧さ:** 「何がAIか」という統一基準がなく、棚卸の範囲が不正確になりがち。3) **部門間の連携不足:** IT、法務、事業部門の協力が不可欠だが、縦割り組織が情報収集を妨げる。対策として、経営層への研修実施、ISO/IEC 22989等の国際標準に基づくAI定義の採用、そして部門横断的な「AIガバナンス委員会」の設置が有効です。これにより、責任を明確化し、体系的な評価を推進します。

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