リスクベースアプローチ

リスクベースアプローチとは、AIシステムを導入・運用する際に生じるリスクを網羅的に特定し、その重大度や発生可能性に基づいて優先的に対策を講じる管理手法です。すべてに対して均一なセキュリティ対策を講じるのではなく、リスクの大きさに応じて資源を適切に配分し、全体的な安全性を効率的に高めることを目指します。

この手法では、まずAIによってどのような被害が出る可能性があるかを評価します。例えば、誤った判断が人命に関わるシステムと、推薦システムのような影響が軽微なものでは、必要な対策のレベルが異なります。この評価結果に基づき、リスクが高い領域には強固なガードレールを設置し、低い領域には柔軟な運用を許容するなどの判断を下します。

G検定では、AIガバナンスの章で最も重視される考え方の一つです。AIの導入にあたっては何でも制限するのではなく、リスクと利益を天秤にかけ、社会的に受容可能な範囲で技術を活用するための「合理的判断」としての側面が試験で問われます。