コラム
リスクの洗い出しと優先順位付け｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第18回
AIリスク管理は、AIを安全かつ持続的に活用するための中核的工程です。AIリスク※とは、AIがもたらす誤判定やバイアス、セキュリティ侵害、倫理的・社会的影響など、組織運営や社会信頼に損害を与える可能性のある要素を指します。本稿では、AIリスクの洗い出しから影響度・発生確率による評価手順を体系的に整理し、「リスク登録簿（初版）」を完成させることを目標とします。これにより、自社のAI活用における潜在的な脆弱性を可視化し、管理可能な状態へ移行できるようになります。
目次
- AIリスク管理の全体像を理解する
- AIリスクの洗い出しと評価手順
- AIリスクの優先順位付けと低減策の検討
- リスク登録簿の作成と運用開始
- 継続的な見直しと次のステップ
1｜AIリスク管理の全体像を理解する
学習目標：AIリスク管理の構成要素と基本概念を体系的に理解する。
Point： AIリスク管理とは、AIの導入から運用・改善に至る全工程で、リスクを特定・評価・対応・監視する仕組みを指します。
Reason： AIは人間の判断や生成を部分的に代替する一方、学習データやアルゴリズムの変更を通じて動的に変化します。この「不確実性」と「適応性」の特性ゆえに、AIリスクは固定的に管理できず、継続的モニタリングが不可欠です。
Example： 国際的には、IBMのAIリスク管理フレームワークや米国標準技術研究所（NIST）が策定した「NIST AI RMF（Risk Management Framework）」が代表的です。これらは「ガバナンス・マッピング・評価・対応・モニタリング」の5段階で構成され、日本ではIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が「AIリスクアセスメントガイドライン」を提示しています。
Point： AIリスク管理は単なるチェックリストではなく、AIの信頼性と説明責任を維持するための持続的プロセスです。
1｜AIリスクの種類（4つの主要区分）
AIリスクは一般的に次の4区分で整理されます。
- 技術的リスク（誤判定・バイアス・データ品質不良）
- 運用リスク（モデル更新・API変更・システム障害）
- 法的リスク（著作権・個人情報・説明責任など）
- 社会的リスク（倫理・公平性・信頼失墜）
この分類を基に、自社に特有のリスク洗い出しを行います。
2｜AIリスク管理フレームワークの活用
リスクの構造を可視化・体系化する設計図がAIリスク管理フレームワークです。主な構成は以下の5段階です。
- ガバナンス：組織体制・責任・役割分担
- マッピング：リスク項目の特定
- 評価：影響度・発生確率による定量評価
- 対応：低減策・回避策・受容基準の策定
- モニタリング：定期的なレビューと改善
2｜AIリスクの洗い出しと評価手順
学習目標：自社のAIリスクを体系的に抽出し、定量的に評価できるようにする。
Point： 最初のステップは、業務プロセスごとのAI依存度とAIが及ぼす影響範囲を明確にすることです。
Reason： AIの利用目的や関与範囲が曖昧な場合、リスク評価が主観的になり、重大な脆弱性を見落とす危険があります。
Example： 顧客対応チャットボットの誤応答による誤情報発信、画像認識モデルの誤分類、生成AIの出力からの情報漏えいなどが該当します。
Point： AIリスクは、「発生確率 × 影響度」でスコアリングすることで、優先順位を合理的に決定できます。
1｜AIリスクの洗い出し手順
- 業務単位で対象範囲を整理（営業支援・顧客対応・製造検査など）
- AI利用機能を特定（自動分類・文章生成・予測分析など）
- 想定される失敗モードを列挙（誤判定・出力誤り・偏りなど）
- 影響範囲を分析（顧客損害・信用低下・法令違反など）
この段階では網羅性を重視し、リスク排除は行いません。
2｜影響度と発生確率によるスコアリング
リスクを以下の基準で評価します。
| スコア | 影響度の定義 | 発生確率の定義 |
|---|---|---|
| 5 | 経営継続に重大影響 | 毎月発生の可能性 |
| 4 | 顧客・取引先に影響 | 四半期ごと |
| 3 | 部門業務に影響 | 年1回程度 |
| 2 | 限定的影響 | 数年に1回 |
| 1 | 影響ほぼなし | 発生見込み極小 |
これを基に「リスクマトリクス」を作成します。
（※AIモデルやAPI仕様は頻繁に更新されるため、評価結果は原則3ヶ月ごとに再確認することを推奨します。）
3｜AIリスクの優先順位付けと低減策の検討
学習目標：AIリスクを優先順位付けし、適切な低減策・受容基準を策定する。
Point： 全てのリスクに同時対応することは非現実的であり、影響度と確率に基づく優先順位の設定が不可欠です。
Reason： リソースの誤配分は致命的リスクを見逃すことになりかねません。
Example： 「高影響・高確率」の領域は最優先で低減措置を講じ、「低影響・低確率」の領域は受容の判断が合理的です。
1｜AIリスクの低減策（Mitigation）
代表的な低減策は次の3区分に整理されます。
- 技術的対策：データ品質改善、モデル再学習、異常検知導入
- 運用的対策：二重承認プロセス、出力監査、ログ管理
- 契約的対策：AIベンダーとの責任分界条項、AI保険の導入
2｜AIリスクの受容基準（Acceptance Criteria）
リスク受容とは、発生可能性を理解したうえで管理下に置く判断です。
- 定量基準：発生確率×影響度が一定値以下（例：6未満）
- 定性基準：社会的許容性や説明可能性が確保できる範囲
受容後も定期的にモニタリングし、状況変化に応じて再評価します。
4｜リスク登録簿の作成と運用開始
学習目標：組織のAIリスクを可視化し、正式なリスク登録簿を作成・運用する。
Point： リスク登録簿はAIリスクを一元管理し、部門横断的に共有する記録簿です。
Reason： リスク対応を個人判断に任せず、組織全体で継続的に管理するための必須ツールです。
Example（リスク登録簿フォーマット）
| No | リスク名 | 区分 | 影響度 | 発生確率 | 優先度 | 対応方針 | 担当部門 | 次回見直し |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | 出力誤判定による誤情報発信 | 技術 | 4 | 3 | 高 | モデル精度向上 | 開発部 | 2025/12 |
| 02 | API変更による業務停止 | 運用 | 3 | 4 | 高 | 二重監視設定 | システム部 | 2206/1 |
| 03 | 学習データの偏り | 技術 | 5 | 2 | 中 | データ監査導入 | 品質管理部 | 2025/10 |
（※登録簿は定期更新を前提とし、新たなリスクを逐次追加する運用が望まれます。）
5｜継続的な見直しと次のステップ
学習目標：継続的モニタリングと改善を制度化し、長期的AIガバナンスを確立する。
Point： AIリスクは常に変化するため、登録簿の更新とリスク見直し会議を定例化します。
Reason： AIモデル、API仕様、法規制、社会規範すべてが変動するため、静的な管理では追随できません。
Example： 四半期ごとに「AIリスク見直し会議」を設け、発生事例の共有、低減策の実効性検証、再評価を実施します。加えて、AI倫理・法務などの社内研修を通じて知識を継続的にアップデートすることが推奨されます。
Point： AIリスク管理は「継続的改善の文化」を組織内に根付かせることが最終目的です。
まとめ
本稿では、AIリスク管理の基本構造からリスク評価手順、リスク登録簿の初版作成までを体系的に整理しました。これにより、AI活用に伴うリスクを客観的に把握し、科学的な優先順位付けと持続的管理が可能になります。
AI活用の信頼性は、「リスクを排除すること」ではなく、「リスクを可視化し、制御下に置くこと」にあります。
自社でのAI導入や教育プログラム相談は、HANAWA AIラボ公式問い合わせフォームまでお寄せください。
※AIリスク：AIがもたらす判断ミス、データ偏り、不透明性などによる損害や信頼低下のリスク。
※リスクアセスメント：リスクの特定・分析・評価を行う体系的手法。
※リスク登録簿：組織が特定した全リスクを一覧化し、管理・モニタリングするための記録簿。
※低減策：リスク発生確率または影響度を低下させるための対応策。
※受容基準：リスクを許容範囲内で管理する判断基準。
免責および準拠
本稿は、2025年10月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。