平均IoU

mean IoU（平均IoU）は、PASCAL VOCなどのコンピュータビジョンコンペティションから生まれた、物体検出やセグメンテーションモデルを評価するための標準的な指標です。IoUは予測領域と正解領域の重なり具合（共通部分 ÷ 和集合）を測定し、mIoUは全クラスのIoUスコアの平均値です。リスク管理において、mIoUはAIシステムの信頼性を示す重要リスク指標（KRI）として機能します。**NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF 1.0）**の「測定」機能に基づき、モデルの厳格な評価が求められます。個人情報を扱うAIでmIoUが低い場合、**GDPR第25条（設計及びデフォルトによるデータ保護）**に違反する可能性があり、情報漏洩リスクが増大します。

企業リスク管理への応用手順は次の通りです。1) **リスク定義と閾値設定**: AIの用途（例：個人情報の自動マスキング）のリスクレベルに応じ、許容可能な最低mIoU閾値を設定します。2) **モデルの検証**: NIST AI RMFの「テストと評価」に基づき、導入前にモデル性能が閾値を満たすか検証し、監査証跡として記録します。3) **継続的監視**: 稼働後、定期的にmIoUを再計算して性能劣化（モデルドリフト）を検知し、閾値を下回れば再学習をトリガーします。台湾の金融機関では、この手法で文書内の個人情報マスキングAIの精度を98%以上に維持し、規制監査をクリアしています。

台湾企業が直面する主な課題は3つです。1) **ローカライズされた高品質データの不足**: 繁体字文書など、台湾特有のデータセットが乏しく、モデルの正確な検証が困難です。2) **AI検証専門人材の欠如**: NIST AI RMFが重視するAIのテスト・評価・検証（TEVV）の専門家が不足しています。3) **部門間のコミュニケーション障壁**: リスク管理部門と技術部門の間で、mIoUのような技術指標とそのコンプライアンス上の意味合いに関する理解に隔たりがあります。対策として、部門横断的なAIガバナンス委員会を設置し、外部専門家の支援を得て標準化された検証プロセスを導入し、社内研修を実施することが有効です。

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