リスク階層型管理

ISO 31000に基づく体系的なアプローチで、管理策がリスクレベルに比例することを保証します。EU AI法は、リスクを4段階（許容不可、高、限定、最小）に分類し、これを具体化しています。高リスクシステムには、データガバナンス（第10条）、人的監視（第14条）、品質管理システム（第17条）などの厳格な管理策が求められます。これは、AIマネジメントシステム規格であるISO/IEC 42001と一致しており、画一的な規則ではなく、潜在的な影響に基づいてリスクを評価し、対応する管理策を実施することを提唱しています。

3ステップで適用します。1.「リスク特定と階層化」：EU AI法附属書IIIやNIST AI RMF等の枠組みでAIを分類します。2.「管理策のマッピングと選択」：ISO/IEC 42001等を参考に管理策ライブラリを構築し、リスクレベルに対応させます。高リスクAIにはアルゴリズムの透明性確保やバイアス検出が必須です。3.「実施と継続的監視」：管理策を導入し、有効性を定期的に監査します。これにより、AI関連のコンプライアンスギャップを30%以上削減し、モデルの失敗による事業リスクを大幅に低減することが期待できます。

台湾企業は3つの課題に直面します。1.「法規制の不確実性」：台湾のAI基本法が未制定。対策として、EU AI法など国際標準に準拠します。2.「分野横断的な人材不足」：AI、法務、リスクを理解する専門家が不足。対策は、部門横断的なAIガバナンス委員会を設置し、外部専門家を活用することです。3.「中小企業の資源制約」：対策として、クラウドベースのAIガバナンスツールを活用し、高リスクな応用から段階的に導入することで、資源を集中させます。優先事項はAI応用インベントリの完成です。

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