生成AI技術を使用した企業リスク管理

近年、急速に進化する生成型AI技術が広く注目を集めており、多方面に大きな影響を与えると期待されています。 OpenAIのChatGPTやStability AIのStable Diffusionは一般公開されており、近年広く研究されている生成AIモデルに大きな影響を与えています。現在、ますます多くの機関や企業がAI関連のシステムやサービスをリリースしています。同時に、学習プロセス中のデータ処理における生成 AI の隠れた危険性や、生成 AI の悪意ある使用に対する国民の懸念が高まっています。

生成 AI は大きな可能性を秘めた技術であり、現在爆発的な成長の瀬戸際にあります。生成AIはその威力ゆえに、積極的に活用する方法、新たな活用方法の開発、慎重な活用などについて、世間では白熱した議論が繰り広げられています。

しかし、生成 AI を積極的に採用するか懐疑的であるかにかかわらず、生成 AI の発展は企業に大きな影響を与え、すべての大手企業は「生成 AI にどう向き合うか」という問題に直面する必要があります。

この命題に基づき、本稿では「生成AIを利用する企業のリスク」という観点から、生成AIに関するインテリジェンス情報フレームワークの構築と整理に着手します。急速に変化する対象のリスク管理に適応するアジャイルガバナンスアプローチに基づいて、本稿では生成AIリスクの全体像を整理し、生成AIを利用する企業の適応型管理方法について議論し、企業が生成AIの特性をよりよく理解し、効果的な情報分析を行うのに役立ちます。

生成AIの進化と焦点

ジェネレーティブAIとは

生成型AIとは、記事や画像を自動生成する機能を持つAIの総称で、主に定められたフォーマットに従って、不正検出、数値予測、分類などのタスクを実行する実用的な識別型AIを指します。生成 AI は、入力データの構造を分析し、関連性の高いトレーニング データに基づいて新しいコンテンツを生成するのが得意です。

生成AIは急速に進化している

2015年、生成AIは急速な進化の段階に入りました。進化のきっかけの一つは、強力なモデル表現を獲得したことでした。Diffusion Model 2やTransformer 3などの新しいモデルの開発により、学習効率や画像や音声などのコンテンツの生成品質が大幅に向上しました。もう一つのきっかけは、膨大なデータの学習と大規模モデルの確立でした。自然言語処理を例にとると、大規模言語モデル（LLM）を用いて数十億語の膨大なデータを学習するBERT4やGPT-5など、Transformerモデルを採用することで、大量データの学習・トレーニングをより効率的に実現できます。さらに重要なのは、LLMパラメータの数が一定レベルまで増加すると、そのパフォーマンスも劇的に向上することです。BERTとGPT-1のパラメータ数は1億を超えていました。対照的に、近年主流となっているPaLMとGPT-3.5のパラメータ数は数千億に達しています。生成 AI のパフォーマンスの急速な向上により、人工知能革命を開始するための強力な技術的基盤が築かれました。

AIは普及と応用の段階に入る

現在、生成AIは一般向け応用レベルに達しており、普及と応用開発の段階に入っています。 AI開発に直接携わる企業に加え、生成型AIに触れ、人工知能と自社のビジネスとのつながりを深めていく企業も増えていくでしょう。企業が生成型 AI の活用を検討する際には、いくつかの重要な概念とポイントも考慮する必要があります。AI システムの構造を理解し、AI モデル、AI システム、AI サービスを区別することで、自社のビジネスと人工知能を統合しやすくなります。 AIモデルとは、データ学習によって訓練されたパラメータで構成されたフレームワークです。AIモデルを部品として利用し、目的に応じてアプリケーションに組み込むシステムをAIシステムまたはAIサービスと呼びます（図1参照）。

図1. AIシステムのフレームワーク

例えば、Open AIのChatGPTはGPT-3.5やGPT-4をベースにしており、会話機能を備えたアプリケーションソフトウェアにAIモデルを組み込むことで、ChatGPTアプリケーションをAIサービスとして提供しています。同様に、Google の Bard は、LaMDA と PaLM に基づくモデルを会話型アプリケーションに組み込んでいます。

AI モデルのパフォーマンスは近年劇的に向上しており、最近の注目すべき例としては、チャット アプリケーションにおける LLM があり、幅広いコンテキストでテキスト生成の一般的なタスクを高い精度で実行できます。現在の傾向は、アクセスしやすいインターフェースを備えたアプリケーションを通じてテキスト生成機能を一般に公開し、そこからアプリケーションを通じてオンライン検索の統合やコード生成へと拡張することです。

ここで注目すべきは、AIモデルの開発者とアプリケーションの開発者は必ずしも同一人物である必要はないということです。LLMを実際に開発する企業は、MetaのLLaMA8などのAPIを通じてモデルサービスを提供できます。また、アプリケーションを開発する企業は、大規模データで事前学習したモデルをベースに、特定のタスクに適した追加データを学習することで、AIモデルのパラメータを微調整するファインチューニング手法を使用できます（図2を参照）。

図2 AIモデルの応用モデル

アプリケーションの観点から見ると、生成 AI は今のところその可能性のほんの一部しか実現されておらず、今後はさまざまな関係者がさまざまな目的に適した生成 AI サービスを開発し、提供していくことになります。しかし、生成AIのリスクについても広く議論されてきました。

AIモデル自体は今後も向上していくことが期待されますが、学習データの枯渇問題やスケールアップ時の性能限界・課題などから、AIモデルの基本性能向上を加速させる必要があり、コスト改善が課題となります。技術と応用が発展し続けるにつれて、業界は今後、生成AIの普及の進展と応用にさらに注意を払う必要があり、企業も生成AIがもたらすさまざまなリスクに対処するために最善を尽くす必要があります。

生成AIの頻繁な変化に適応するためのアジャイルガバナンス

現在、生成AI技術は急速に発展しており、新たな知能の波を引き起こし、より多くの業界でより大きな可能性を発揮しています。企業の観点から見ると、生成AIの適用範囲は非常に広いですが、法的手続きに基づく生成AIなどの急速に変化するものに対する制御は比較的遅れています。対照的に、アジャイルガバナンスはより適切なアプローチです。アジャイルガバナンスとは、常に変化する環境や目標に基づいて最適なソリューションを提供し、「環境リスク分析」「目標設定」「システム設計」「適用」「評価」「改善」といった複数の「足場」を継続的かつ高速に運用することでガバナンスモデルを形成することを指します（図3参照）。

図3 アジャイルガバナンスの基本構成要素

企業の観点からは、ジェネレーティブAIの活用はガバナンスシステムの適用と監視と組み合わせ、問題が発生した場合にはタイムリーな改善を行う必要があります。同時に、環境の変化などに基づいて目標を常に再検討し、ジェネレーティブAIを取り巻く環境の変化を迅速に把握する必要があります。分析システムを通じて、ジェネレーティブAIに関連するリスクを継続的に監視し、早期に警告することで、イノベーションによる利益を最大化することができます。

生成AIのリスク管理マトリックス

この記事では、企業がアジャイルなガバナンス アプローチを通じて生成 AI を最大限に活用できるようにするために、リスク管理マトリックスを紹介します。関連情報は非常に広範囲で頻繁に更新されるため、企業はビジネス環境とリスクを分析する緊急の必要性があり、マトリックスを使用する目的は、現在の問題を解決することです。基本的な考え方は、生成AIに関連する機会とリスク、および生成AIエコシステムを構成するステークホルダーのリスクを2つのグループに分け、同時に生成AIに関連する各情報が企業の管理目標に与える影響を可視化することです。

生成 AI に関連する機会とリスクは AI 自体から生じると考える人もいますが、一方で、政府の規制も生成 AI の適用におけるリスクの原因となる可能性があります (表 1 を参照)。

表1 AIアプリケーションにおけるリスクの源

生成AIの普及初期段階で遭遇する機会とリスクを組み合わせ、ビジネス活動、倫理と社会的責任、著作権ライセンスなどのカテゴリに応じてさまざまな関係者への影響を絞り込み、表2に示します。

表2 生成AIリスク管理マトリックス

このテーブルを使用する方法は 3 つあります。 1つ目は、リスクの全体的な状況を整理することです。企業のリスク管理者は、この表を最大限に活用して、生成AIのビジネス環境とリスク分析を更新し、いつでも新しい情報を収集し、新しいリスクポイントを追加し、重複や漏れを防ぐことができます。収集した情報をもとに、機動的なガバナンスの支援や環境リスク分析の実施、目標設定や評価適用などのその後の検討を可能にします。

2. 担当者を確認し、レビューに参加すべき人員を確認します。リスク管理者が新たに把握したリスクについて、レビュー対象者を検討し、個別の情報や対象について詳細なリスク分析や管理戦略の議論を行い、適切な担当者と所管部門を割り当てる際にこのフォームを使用できます。

3 つ目は、対策の有効性と完全性を分析および検証することです。各リスクの詳細分析の責任者は、このフォームを使用して分析意見の有効性と完全性を確認できます。企業はイノベーションの機会に加え、倫理、社会的影響、著作権、プライバシー、セキュリティに関する課題にも直面します。企業は、ビジネス戦略の有効性を十分に確認・検証し、整理されたリスク状況に基づいて調査や対策分析を行うために必要な人員を選定する必要があります。

結論

この記事では、生成 AI テクノロジーの急速な導入に対応するための包括的かつ実用的なリスク組織化方法論について詳しく説明します。強力な革新力として、生成 AI は現代の社会、経済、ライフスタイルを一変させていますが、同時に大きなリスクももたらします。企業にとって、生成AI技術を積極的に活用しつつ、それに伴うリスクをいかに効果的に管理・制御していくかは、無視できないテーマとなっている。企業が生成 AI 革命の一歩先を進み、急速に変化するリスク環境に適応するためには、不確実性や変化に直面したときにリスクを迅速に特定、評価、管理できる循環型リスク管理モデルを採用する必要があります。

生成 AI リスク管理マトリックスは、リスク管理リーダーの補助的な意思決定基盤として機能する強力なツールです。この方法論により、企業はリスク管理プロセスにおける人員の混乱や管理の混乱を回避し、リスクをより効率的に管理および制御することができます。同時に、この方法論では、企業がリスクをより深く理解・評価し、より強固で賢明な意思決定を行えるよう、必要な人材システムと分析的議論サイクルを構築することの重要性も強調しています。

要約すると、生成 AI リスク マトリックスは実用的なツールを提供するだけでなく、企業がリスクを管理するための新しい視点と考え方を提供し、企業が生成 AI の変革を先取りし、より柔軟かつ効率的にリスクを管理できるように支援します。