AIMS ISO/IEC 42001 AIマネジメントシステムとは

ISO/IEC 42001 で規定している AI マネジメントシステムは、組織が、責任ある開発、提供、または使用に関連して、ポリシーと目標、およびそれらの目標を達成するためのプロセスを確立することを目的とした、相互に関連するまたは相互作用する組織の要素のセットです。 ISO/IEC 42001 は組織内の管理ルールを規定し、 AI マネジメントシステムを確立、実施、維持、継続的に改善するためのガイダンスを提供します。

AIマネジメントシステムは　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

セキュリティ、安全性、公平性、透明性、データ品質、AI システムのライフサイクル全体にわたる品質など、AI システムの信頼性に関連する懸念事項をリスクベースで管理するためのプロセスです。

  • リスクと機会を管理するためのフレームワーク
  • AI の責任ある使用を実証する
  • トレーサビリティ、透明性、信頼性
  • コスト削減と効率の向上



AIマネジメントシステムの目的とベネフィット

目的

組織が AI システムに関する役割 (AI を利用する製品やサービスの使用、開発、監視、提供など) を責任を持って果たせるよう支援することを目的としています。

ベネフィット

  • 自動意思決定に AI を使用すると、場合によっては不透明かつ説明不可能な方法で、従来の IT システムの管理を超えた特殊な管理が必要になる場合があります。
  • 人間がコーディングしたロジックではなく、データ分析、データインサイト、機械学習を使用してシステムを設計することにより、AI システムの応用機会が増加し、そのようなシステムの開発、正当化、展開の方法が変わります。
  • 継続的に学習を行う AI システムは、活用中に動作が変化します。 行動を変えながらも責任ある活用を継続するには、特別な配慮が必要です。



AI マネジメントシステム取得の目的とメリット

ISO/IEC 42001 規格は、テクノロジーが急速に進化している中、組織がAI を責任を持って効果的に使用するために必要な包括的なガイダンスを組織に提供します。 人工知能のさまざまな側面と、組織が実行しているさまざまなアプリケーションをカバーするように設計されており、リスク評価からリスクの効果的な処理まで、AI プロジェクトを管理するための統合的なアプローチを提供します。

  • 責任ある AI: 人工知能の倫理的かつ責任ある使用を保証します。
  • 評判管理: AI アプリケーションの信頼性を高めます。
  • AI ガバナンス: 法的および規制基準へのコンプライアンスをサポートします。
  • 実践的なガイダンス: AI 固有のリスクを効果的に管理します。
  • 機会の特定: 構造化されたフレームワーク内でイノベーションを促進します。


FAQ

  • AI 関連の他の規格とAI マネジメントシステムのちがいは？

ISO には、AI のリスクを軽減し、利益を最大化するのに役立つ多数の規格があります。たとえば、ISO/IEC 22989 は、AI の用語を確立し、AI 分野の概念を説明します。 ISO/IEC 23053、ML テクノロジーを使用して汎用 AI システムを記述するための AI および機械学習 (ML) フレームワークを確立します。 ISO/IEC 23894 は、組織の AI 関連リスク管理に関するガイダンスを提供します。

一方、ISO/IEC 42001 はマネジメントシステム規格 (MSS) です。 この標準の実装は、Plan-Do-Check-Act の方法論を使用して、AI に関連した組織の健全なガバナンスのためのポリシーと手順を導入することを意味します。 特定の AI アプリケーションの詳細を見るのではなく、組織全体で AI 関連のリスクと機会を管理する実用的な方法を提供します。 したがって、あらゆるビジネスやエンティティに価値を提供します。


  • この認証は、自社のAIアプリケーションの信頼性を保証するものですか？

製品認証とマネジメントシステム（MS）認証との違いは、AIMSではシステムのみを審査の対象とします。一方、製品認証では製品等を対象として評価（試験、検査、審査）し、関連製品規格への適合を認証するものです。よって、製品認証ではありません。しかし、AIMSの運用において、自社のAIシステムの評価は、各段階のシステムの検証、及び検証手段を定義し、自ら実施、管理します。

組織のAIシステムの開発、構築、データの活用、製品への組み込み、検証など、その工程の管理がISO/IEC42001の要求事項に従って、運用されていることを対象とします。責任あるAIの活用を社会にアピールできます。


  • AIモデルは、限定されますか？

いいえ。ディープラーニング、AIの広義に範囲を持つ機械学習、モデルは問いません。
AI技術とその応用も、自然言語処理、音声処理、画像処理、及びそのジェネレーティブAI、データマイニング、ビッグデータの活用、ロボティクス、すべてのAI技術に適用します。




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