AI倫理アセスメント

AIシステムの企画・開発・導入の際に、公平性、透明性、プライバシー、安全性、人権などへの影響を事前に評価し、リスクを減らす対策を決める取組み。チェックリストや影響評価の様式を使って関係者が評価し、運用を始めた後も定期的に見直す。

AIシステムを企画・開発・導入する際に、公平性、透明性、プライバシー、安全性、人権などへの影響を事前に評価し、リスクを低減する対策を決める取組み。チェックリストや影響評価の様式を使って関係者が評価し、運用を始めた後も定期的に見直す。UNESCOは、人工知能の倫理に関する勧告を実践する手段として、倫理的影響評価（EIA）の手法を示している。

2019年に日本政府（統合イノベーション戦略推進会議）が策定した、AI社会の基本原則。「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続性ある社会」の3つの基本理念を掲げ、人間中心・教育リテラシー・プライバシー確保・セキュリティ確保・公正競争確保・公平性説明責任透明性・イノベーションの7原則を定めている。

2024年に総務省・経済産業省が策定した、AI開発者・AI提供者・AI利用者が遵守すべきガイドライン。人間中心のAI社会原則を土台に、安全性・公平性・プライバシー保護・透明性・アカウンタビリティなど10の共通指針を示している。従来のAI開発ガイドライン・AI利活用ガイドラインなどを統合した文書である。

新しい科学技術やAIの研究開発・社会実装に伴って生じる、倫理的・法的・社会的な課題の総称。AIの公平性・プライバシー・雇用への影響など、技術の進展がもたらす社会的影響を多角的に検討する枠組みである。

リスクの重大性を評価するための目安とする条件（JIS Q 31000）。リスクの大きさをどう算定するか、どのレベルなら受容できるか（リスク受容基準）などを、組織の目的や法令・契約上の要求を踏まえて、リスクアセスメントの前に決めておく。

縦軸に起こりやすさ、横軸に結果（影響の大きさ）をとった表に各リスクを配置し、その位置からリスクレベルを判定する手法。対応の優先順位をひと目で示せるため、リスク評価で広く使われる。

リスクアセスメントの最初のプロセスで、リスクを発見し、認識し、記述すること。情報資産ごとに脅威と脆弱性、起こり得る事象とその結果を洗い出す。続いてリスク分析、リスク評価を行う。