アジャイル・ガバナンス：継続的改善を実現する5ステップ

AI環境は目まぐるしく変化するため、一度ルールを固定したガバナンスでは不十分です。ガイドラインでは、「環境・リスク分析」「ゴール設定」「システムデザイン」「運用」「評価」というサイクルを継続的に回転させる「アジャイル・ガバナンス」の実践を求めています。

ステップ①：環境・リスク分析

AIシステムがライフサイクル全体でもたらしうる便益とリスクを分析します。

負のインパクトの理解：
過去のインシデント事例を調査し、自社のAIが身体、精神、財産、あるいは社会的な公平性やプライバシーにどのような悪影響を及ぼしうるかを検討します。

社会的受容の把握：
直接的なステークホルダーだけでなく、潜在的な関係者の意見に基づき、社会的な受容状況を理解します。

ステップ②：ゴール設定

分析結果を踏まえ、AIを活用するか否かの判断や、自社が遵守すべき「AIポリシー（ガバナンス・ゴール）」を設定します 。このゴールは、経営理念やビジョンと整合したものである必要があります。

ステップ③：システムデザイン（AIマネジメントシステムの設計）

ゴールを達成するための「技術的・組織的システム」をデザインします。

リテラシー向上：
役員や開発担当者、利用担当者に対し、AI倫理や技術に関する戦略的な教育を実施します。

責任の分配：
開発者、提供者、利用者の間で、不確実性への対応負担を契約等により適切に分配します。

ステップ④：運用と透明性の確保

デザインされたシステムを運用し、その状況を継続的にモニタリングします。

ログの記録・保存：
AIの判断根拠や入出力ログを、事故原因の究明や説明責任（アカウンタビリティ）の履行のために適切に記録します。

情報開示：
利用者に対し、AIを利用している事実やその限界、適切な利用方法について情報提供を行います。

ステップ⑤：評価と再分析

運用状況を独立した視点から検証し、必要に応じてサイクルを再始動させます。

妥当性の評価：
設定したゴールが達成されているか、マネジメントシステムが適切に機能しているかを評価します。

Living Documentとしての更新：
技術発展や社会的制度の変更といった「外部環境の変化」を踏まえ、適宜リスク分析を再実施し、ゴールを見直します。