🔟AI時代を読み解くキーワード⑩ AI Governance──AIを止めるためではない。安全に「使い切る」ための経営設計

文章作成なら本人の確認だけで十分かもしれません。

一方、

・採用
・評価
・昇進
・融資
・医療
・安全

など、人の人生や権利に影響する用途では、より厳しい管理が必要です。

EUのAI Actも、リスクに応じて規制の強さを変える考え方を採っています。

🔳まず「社内で何にAIを使っているか」を知る

AI Governanceの第一歩は、

社内で使われているAIを把握すること

です。

経営者が「うちでは生成AIを導入していない」と思っていても、社員はすでに使っているかもしれません。

文章作成、翻訳、議事録、市場調査、プログラム開発など、AIはさまざまな仕事へ入り込んでいます。

そこで、

・どのAIを
・どの部署が
・何の目的で
・どんなデータを使って
・どんな判断に利用しているか
・誰が責任を持つか

を把握します。

いわゆる**AI Inventory（AI台帳）**です。

そして重要なのは製品名ではありません。

同じAIでも、何に使うかによってリスクは変わる

からです。

🔳「最後は人間が確認」だけでは不十分

AI GovernanceではHuman in the Loopが重要になります。

しかし、

「最後は人間が確認します」

だけでは意味がありません。

誰が確認するのか。

何を確認するのか。

その人に判断できる知識があるのか。

そしてAIの判断を本当に覆せるのか。

ここまで設計する必要があります。

AIが100人の採用候補者を順位付けして、人間が上位10人だけを見るなら、形式上は人間が確認していても、実質的にはAIが選別しています。

Human in the Loopとは、

人間が実際に判断を変更できる状態

をつくることです。

🔳人事AIは特に慎重に

人事領域でもAI活用は広がります。

求人票作成、面接質問、社員アンケート分析、スキル整理などは有効でしょう。

しかし、

採用・評価・昇進・配置・退職

となると話は別です。

過去の人事データに偏りがあれば、AIはその偏りまで学習します。

さらに危険なのが、

「AIがそう判断したから」

という責任逃れです。

AIが人を扱う場合には、

・本人へ目的を説明する
・必要以上のデータを使わない
・AIだけで決定しない
・異議申し立てを可能にする
・偏りを定期的に確認する
・最終責任者を決める

といった仕組みが必要です。

🔳人間を数字だけで決めつけない

これは人財育成でも重要だと思います。

人財データを大量に集めれば、AIが社員の能力や将来性を正確に予測できるように見えます。