スサナ・シエラ氏は、企業統治プログラムと企業ガバナンスの有効性を測定する BH ComplianceのCEOである。
私たちは市民として、人工知能（AI）が日常生活に存在していることを知っている。時にはそれを意識していなくても。タクシーを呼ぶためのアプリを使用する時、配信サービスが提供するパーソナライズされた音楽や映画のレコメンデーション、そしてスマートフォンのロック解除に使う顔認証などにAIは存在している。
そしてAIは私たちの生活に影響を与えただけでなく、ビジネスにも影響を与えている。生産性を向上させ、プロセスを自動化し、予測データ分析を可能にし、市場の需要に対応する能力を効率化し、リーダーシップを変革している。
スタンフォード大学HAI（人間中心の人工知能）が作成した2025年AIインデックスレポートによると、ビジネス部門が記録的な投資を推進しており、AIの利用は加速し、2023年の55%から2024年には78%に上昇している。
このレポートはまた、責任あるAIエコシステムが不均等に進化していることも明らかにしている。企業はリスク認識と、そのリスクを防止または軽減するための具体的な行動との間にギャップを示している一方、政府はより緊急性をもって行動し、グローバルな協力を通じて取り組んでいる。
AIは今日、取締役会にとって重要な戦略的ツールである。責任ある開発、実装、使用のために、そしてリスクを適切に管理し、組織に対してポジティブで倫理的かつ信頼できる影響を確保するために、堅固なガバナンスフレームワークが必要である。さらに、技術的進歩にもかかわらず、AIが生成するすべてを盲目的に信頼することはできないため、個人の責任を強調することが不可欠である。
人工知能は今後も存続するが、その適切な使用は私たち次第である。倫理的で効果的なAIガバナンスを構築するための以下の8つの重要なステップを推奨する。
1. 原則の定義とポリシーの作成
組織がAIを導入する際に最初にすべきことは、透明性、説明責任、公平性などの指針となる原則を定義することである。これらは開発と使用の倫理的基盤として機能する。次に、これらの原則を具体的なガイドラインに変換するポリシーを作成し、適切な実施に必要な役割、責任、メカニズムを確立する。
2. 倫理的リーダーシップ
AIなどの新技術は、プロセスを変革するだけでなく、リーダーシップも再定義している。今日、リーダーには、AIの倫理的採用を促進し、そのリスクと機会を理解し、健全な技術ガバナンスに統合する、積極的で責任ある役割が期待されている。取締役会は、AIを企業戦略の中核に組み込み、その使用が組織の価値観と一致していることを確保することで重要な役割を果たす。
3. リスクの特定と管理
AIやその他の技術の開発、実装、使用において特定された脅威を管理するためには、リスクマトリックスの作成が不可欠である。このマトリックスは、特定された各リスクの影響、重要度、発生確率を推定する必要がある。これに基づいて、予防措置と軽減メカニズムを確立し、新たな脅威の効果的かつ最新の管理を確保するための定期的な評価を行うべきである。
4. 透明性とトレーサビリティの確保
AIの開発からその使用に至るまで、プロセスの各ステップを可視化することは任意ではない。透明性は信頼を強化し、説明責任を促進する。なぜなら、システムがどのように機能し、どのような基準が意思決定に使われ、どのようなデータが使用されているかを理解できるからである。また、トレーサビリティによって、エラーやバイアスを検出し、時間の経過とともに倫理的基準を維持することが可能になる。
5. データガバナンスとサイバーセキュリティ
効果的な技術ガバナンスには、品質、セキュリティ、プライバシー、規制遵守、責任ある情報利用に対応する明確なデータ管理ポリシーの確立が必要である。これは、リスクマトリックス、堅牢なプロトコル、定期的な評価、継続的なトレーニング、包括的なインシデント対応計画を含む、強固なサイバーセキュリティガイドラインで補完されるべきである。ライフサイクル全体を通じた適切なデータと情報の管理、およびサイバー脅威からの保護は、企業ガバナンスの優先事項でなければならない。
6. 組織文化
自社の価値観と目的に従って運営するすべての企業は、技術に関する倫理的な文化を促進すべきである。これは特定の領域に関する孤立した問題ではなく、全員が参加する包括的なコミットメントである。これを達成するためには、技術チームとリーダーに責任ある倫理的な技術使用についてトレーニングすることが重要である。
7. 継続的なモニタリング
単にポリシーとコントロールを実装するだけでは十分ではない。ガバナンスは、それがどのように機能しているか、組織とそのステークホルダーにどのような影響を与えているか、そして新しいニーズや要件に適応しているかを理解するために、常にモニタリングされている場合にのみ効果的である。同じ理由で、AIモデルのパフォーマンスを監査、モニタリング、調整することが不可欠である。同時に、ポリシーは固定されるべきではない。むしろ、技術と規制の変化に基づいて見直し、更新されるべきである。
8. 規制遵守
AIは規制よりも速く進化しており、課題は増加している。その一つは、国や地域によって規制フレームワークが異なることである。グローバルに事業を展開する企業は、複数の管轄区域にわたるコンプライアンスを保証しなければならない。
しかし、企業は待つべきではない。自主規制は評判リスクを予測する鍵である。人工知能などの新技術を導入することは、企業利益を追求したり、責任ある使用を確保したりすること以上のものである。倫理がライフサイクル全体に統合されていることを確保することが不可欠である。
これを達成するためには、効果的なガバナンスが答えである。企業の原則が優先され、潜在的な悪影響を防止するメカニズムが確立され、関連するリスクが積極的に管理される。要するに、戦略的リーダーシップに導かれた企業は、関連性を維持し、急速な技術進化に成功裏に立ち向かうことができるだろう。
