ISO/IEC TR 24028/29

ISO/IEC TR 24028および24029は、国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）が共同で発行した人工知能に関する技術報告書であり、AIシステムの信頼性と堅牢性に関するガイダンスを提供することを目的としています。ISO/IEC TR 24028:2020「人工知能—信頼性」は、AIシステムの倫理、透明性、説明可能性、プライバシー、セキュリティ、信頼性、回復力といった主要な信頼性側面を網羅する包括的な概念フレームワークを提供します。一方、ISO/IEC TR 24029シリーズ（例：TR 24029-1:2021「人工知能—ニューラルネットワークの堅牢性評価」およびTR 24029-2:2023「人工知能—機械学習モデルの堅牢性評価」）は、悪意のある攻撃や異常な入力に対するAIモデルの堅牢性評価に特化しています。これらの報告書は、ISO/IEC JTC 1/SC 42（人工知能）作業グループの成果として、将来のAI標準策定の基礎を築き、ISO 27000シリーズの情報セキュリティ標準と相互補完し、組織がAI関連のリスクを理解し管理するのに役立ちますが、それ自体は強制的な標準ではありません。

台湾企業は、ISO/IEC TR 24028/29を既存のリスク管理体制に統合し、AIがもたらす課題に対応することができます。まず、**リスク評価**：TR 24028の信頼性フレームワークに基づき、AIシステムの倫理、セキュリティ、プライバシー（台湾個人情報保護法第16条の個人情報利用原則に準拠するなど）、信頼性における潜在的リスクを特定し、TR 24029と組み合わせてAIモデルの堅牢性を評価します（例：敵対的攻撃テストを実施）。次に、**制御策の設計**：TR 24028の推奨事項を参照し、データ匿名化、モデルの説明可能性メカニズム、セキュリティテスト、監視プロセスなどを設計・実施します。例えば、あるフィンテック企業はTR 24028/29を導入後、AI信用スコアリングモデルの堅牢性評価を開発プロセスに組み込み、敵対的サンプルテストを通じて、特定の攻撃下でのモデルのエラー率を15%から5%に低減し、モデルの信頼性を大幅に向上させました。最後に、**ガバナンスフレームワークの確立**：AIリスク管理を企業のリスク管理体制（例：ISO 31000）に統合し、責任分担を明確にし、AI倫理委員会または専門チームを設置します。この応用により、企業はAIコンプライアンス率を10-15%向上させ（EU AI法などの要件に適合）、AI関連のリスクイベントを20%削減し、監査合格率を高めることが期待されます。

台湾企業がISO/IEC TR 24028/29を導入する際には、複数の課題に直面します。第一に、**法規制の認識と転換**：台湾にはまだAIに特化した法規制がなく、企業は国際標準（EU AI法など）への理解が不足しており、TRのガイダンスを現地の実践に転換することが困難です。第二に、**技術と人材のギャップ**：AI倫理、堅牢性評価、セキュリティテストに関する専門知識を持つ人材が不足しており、関連ツールや技術の導入コストも高額です。第三に、**組織文化とリソースの制約**：中小企業は一般的にリソースが限られており、AIガバナンスとリスク管理に多額の資金と人材を投入することが難しく、社内のAIリスク意識も低い傾向にあります。これらの課題を克服するため、企業は以下の対策を講じるべきです。**法規制研究と研修の強化**：国際的なAI法規制に関するセミナーに積極的に参加し、外部コンサルタントの支援を受けて、TR 24028/29と台湾の既存法規制（個人情報保護法、情報通信セキュリティ管理法など）との対応分析を行い、現地状況に合わせた実施ガイドラインを策定します。**外部専門知識の導入と協力**：学術機関や専門コンサルティング会社と協力し、AI倫理やセキュリティの専門家を招致するか、自動化されたAIリスク評価ツールに投資して技術的障壁を低減します。**段階的導入と経営層の支援**：高リスクなAI応用シナリオから試験的に導入を開始し、段階的に拡大するとともに、AIガバナンスに対する経営層のコミットメントとリソース支援を獲得し、AIリスク管理を企業のESG戦略に組み込みます。初期評価と計画には3〜6ヶ月、試験的導入と最適化には6〜12ヶ月、本格展開には1〜2年を要すると見込まれます。

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