生成AIの普及によって、AIは企業活動や日常生活に欠かせない存在となりました。しかし、AIが誤った情報を出力したり、偏った判断を行ったりすると、企業活動や社会に大きな影響を与える可能性があります。

そのため、AIを安心して利用するためには、「AI安全性評価」が重要になります。政府が公表したAI基本計画の改定案でも、高性能AIの技術的評価や国際的な脆弱性情報の収集、AIの安全性を評価・検討する体制の整備を進める方向性が示されています。

本記事では、AI安全性評価とは何か、その目的や具体的な手法、企業に求められる対応について解説します。

AI安全性評価とは

AI安全性評価とは、AIが安全かつ信頼できる形で利用できるかを確認するための評価活動です。

AIは従来のソフトウェアとは異なり、学習データや利用環境によって出力結果が変化します。

そのため、システムが正常に動作するかだけでなく、誤情報を生成しないか、不適切な回答をしないか、悪意ある利用に耐えられるかなど、多角的な観点から評価する必要があります。

AI安全性評価は、AIガバナンスを支える重要な仕組みの一つとなっています。

リスク評価

AI安全性評価では、まずAIがどのようなリスクを持っているかを分析します。

例えば、誤情報の生成、個人情報の漏えい、著作権侵害、差別的な回答、サイバー攻撃への悪用など、利用目的によってさまざまなリスクが考えられます。

こうしたリスクの発生可能性と影響の大きさを評価し、適切な対策を講じることが重要です。

リスクはAIの性能向上とともに変化するため、一度評価すれば終わりではなく、継続的な見直しも求められます。

AI安全性評価で近年特に注目されているのが「レッドチーミング」です。

これは、AIに対して意図的に難しい質問や悪意ある入力を与え、問題点や弱点を発見する評価手法です。

例えば、AIが不適切な情報を生成しないか、機密情報を漏えいしないか、安全対策を回避できないかなどを実際に試験します。

このような疑似攻撃を繰り返すことで、実際の運用前にリスクを把握し、安全性を高めることができます。

AIはアップデートや追加学習によって性能が変化します。

そのため、安全性評価も一度実施して終わりではありません。

導入後も定期的に監査を行い、出力内容や運用状況、利用者からのフィードバックなどを確認しながら改善を続ける必要があります。

政府がAI基本計画を毎年見直す方針を示したように、AIの安全性についても継続的な評価と改善が重要な考え方となっています。

AIを利用する企業には、安全性評価を組み込んだ運用体制の整備が求められます。

AI導入前のリスク評価だけでなく、運用中の監視や定期的な点検、従業員への教育、AI利用ルールの見直しなどを継続的に実施することが重要です。

また、AIの判断をそのまま採用するのではなく、人による確認を組み合わせることで、より高い信頼性を確保できます。

AIを安全に活用するためには、技術だけでなく組織全体で取り組む姿勢が欠かせません。

AI安全性評価とは、AIを安心して利用するために、安全性や信頼性を継続的に確認・改善する仕組みです。

リスク評価やレッドチーミング、継続的な監査などを通じて、AIの弱点を早期に発見し、適切な対策を講じることができます。

AIの社会実装が進むほど、安全性評価の重要性は高まります。企業にとっては、AIを導入することだけでなく、安全に運用し続ける体制を構築することが、競争力と社会的信頼を高める重要な要素となるでしょう。

企業実務 2026年8月号

「AI法の見直しを示唆するAI基本計画の改定案を公表」