ポッドキャスト：責任ある AI、実際のメリット：ISO 42001 が今重要な理由

責任ある AI、実際のメリット：ISO 42001 が今重要な理由

6 月 4 日 - 35 分

Future in Focusの今回のエピソードでは、ザビエル・フランシスが LRQA の最高製品責任者であるケビン・フランクリン氏を迎え、今日の急速に進化するデジタル環境において AIガバナンスが果たす重要な役割について探ります。ケビンとザビエルは、ISO 42001がAI 関連のリスクを管理し、信頼を構築し、グローバルな規制に先んじるための、適時かつ実用的な枠組みをどのようにもたらすかについて議論します。ケビンのシステムおよび規格に関する豊富な経験から得た洞察を交えながら、責任ある AI の導入があらゆる規模の組織にとって不可欠である理由、そして ISO 42001 がその実現のための基礎的なツールとなる理由について、その要点を解説します。

みなさん、こんにちは。世界中のリスナーの皆さん、LRQA のポッドキャスト「Future in Focus」へようこそ。私は、このエピソードの司会を務めるザビエル・フランシスです。今日は、LRQA の最高製品責任者であるケビン・フランクリンを特別ゲストにお迎えしています。今回のエピソードでは、「AI、リスク、そしてその先にあるもの、ISO 42001 が今重要な理由」というテーマで、AI ガバナンスの重要性の高まりと、ISO 42001 が組織がリスクを管理し、信頼を構築し、将来の規制に備えるための実践的なフレームワークをどのように提供しているかを探ります。ケビンは、ISO 42001 が、確信を持って業界をリードしたい企業にとってなぜゲームチェンジャーとなるのか、また、LRQA が組織が AI に対して責任あるリスクベースのアプローチを採用する上でどのように支援しているかを紹介します。ケビン、番組へようこそ。Future in Focus ポッドキャストにご出演いただき、ありがとうございます。今日はお元気ですか？

元気です。番組にご招待いただき、ありがとうございます。充実した対話になることを楽しみにしています。

これはまさに今、私たちの世界にとって最重要かつ最も関連性の高いテーマです。ご意見を伺えることを楽しみにしています。では、始める前に、ご自身の経歴と、AI および 42001 に関わることになった経緯について、簡単にご紹介いただけますか？

もちろんです、どうぞよろしくお願いいたします。ご説明いただいたとおり、私は現在 LRQA の最高製品責任者を務めており、サプライチェーンインテリジェンスプラットフォームである EiQ という戦略的成長構想の責任者も務めています。背景としては、過去20～25年間、システム分野で働いてきました。私の博士号はソフトシステム理論に焦点を当てたものでした。また、マネジメントシステム分野で多くの経験を積み、ISO 14001、SA8000、ISO 14064、AA 1000などの規格に基づく審査員と検証員のトレーニングも担当してまいりました。そのため、多様なマネジメントシステム規格および関連分野に幅広く精通しています。また、LRQAの製品開発プロセスにも活発に関与しており、AIの熱心なユーザーです。EiQや自社システムにおけるAIのガバナンス、そしてクライアントに対して公平かつ責任ある方法でAIを実装することにも注力しています。

豊富な経験をお持ちですね。本日はお越しいただき、誠にありがとうございます。コア・ビジネス・ソリューションズでは、早い段階から AI を導入していたことが大きな強みと存じます。私たちは長年AIを研究してきましたので、ケビンがISO 42001とそれに伴うガバナンスについてどうお考えか、本当に楽しみです。では、質問を始めましょう。まず最初の質問は、AIは現在企業において非常に重要な役割を果たしています。なぜガバナンスが必要なのでしょうか？

それは非常に良い質問で、AI の部分とガバナンスの部分の両方で非常に適切なタイミングだと思います。私たちのリスナーの多くは、さまざまな生成型 AI ツールを利用したり、実際に毎日使用しているアプリケーションや自社に組み込まれた AI を試したりしていると思います。しかし、AIが単なるツールではなく、戦略的なビジネス上の必須要件であり、効率的で高パフォーマンスなビジネスを形作る中心的な要素であることは、ほぼ誰もが認識し始めています。現在の多くの企業は、AIを活用して顧客への追加価値を創出したり、組織の効率化を推進したり、ますます高度に自動化された経済において競争優位性を獲得する方法を探っています。したがって、第1の要素はまさに戦略的課題です。

私自身も使ってきましたが、その効率の良さは本当に驚くべきものです。生成AIを使ってより良い文章を書くこと、少しの調査を代行してくれること、ポッドキャストの作成を効率化してくれること、そしてポッドキャストの文字起こしを分析して要約を提供してくれる点などが特に便利です。もう一度聴き直してメモを取る必要がありません。それが代わりにやってくれるので、あらゆる分野で活用されているのでしょう。本当に多くの人が使っていると思います。

そうですね、このことがなぜ重要なのか、その理由について解説していただきました。AI を実際に使い始めると、多くのビジネスリスナーの方も同じように感じると思いますが、リスクが明らかになってくるのです。AI は現実には存在しないものを想像して、誤った推奨事項を提示することがあります。例えば、このポッドキャストの脚本として提案される内容が、実際の現実を反映していない可能性があります。したがって、第1部は戦略的な必要性、ビジネスニーズ、効率化、自動化などです。第2部は、AIに関するガバナンス、リスク、リスクへの対応というテーマに焦点を当てます。これはこれまで適切なツールや支援がなかった領域ですが、ISO 42001はまさにその支援を提供します。

そして、規制の面もあります。AI分野では規制がさらに強化されており、特に欧州連合のAI法は最初の大きな規制ですが、他の多くの国や証券取引所なども同様の取り組みを進めていますので、今後さらに多くの規制が導入されるものと予想されます。さらに、利害関係者の皆様、お客様、ユーザーの皆様から、AIの活用方法、各ツールの設計・開発・展開の適切性に関する質問が寄せられるようになっています。AIの活用において、不当な差別が発生していないかなどです。そのため、戦略的な必要性、リスク管理、規制対応、利害関係者の圧力への対応という4つの重要な理由から、今この取り組みを推進すべきです。

ISO 42001とは一体どのようなものなのでしょうか？他のISO規格と何が違うのでしょうか？もちろん、9001は品質マネジメントシステムの規格、14001は環境マネジメントシステムの規格など、皆が知っている規格ですが、AIをどのように管理し、42001とは具体的にどのようものなのでしょうか？

非常に良い質問です。はい、ご指摘の通り、9001、45001、14401など、既存のよく知られた規格の一部を挙げられました。実際、42001は、規格の核心部分が、範囲、用語と定義、リーダーシップ、状況などから始まり、パフォーマンス評価、改善に至る10条項の構造と同じような構造を採用している点で、多くの類似点があります。つまり、PDCA（計画、実行、確認、改善）のサイクルが、AIをマネジメントシステムフレームワークとして組み込まれている点が、42001の特徴です。

また、これは非常に重要な点ですが、一連の原則と付属文書とリンクしています。したがって、42001 の背後にある主な原動力は、透明性、説明責任、公平性、説明可能性、データプライバシー、信頼性に関連する一連の原則です。コアとなる PDCAフレームワークに加えて、これと並行してこれらの原則があり、さらに、規格の最後に 4 つの付属文書があります。

附属書Aは、責任あるAIの開発、展開、利用、監視に関する制御に関するもので、ポリシー、役割、リソース、ライフサイクル管理、影響評価などに焦点を当てています。附属書Bは、附属書Aのさらに詳細なガイドラインです。附属書Cは、組織内のAI実装に関連する主要なリスク要因に関するものです。そして、附属書Dは、特定の分野やセクターに適用される基準に関するものです。これらの附属書と原則は、AIを静的な一時的な取り組みではなく、ダイナミックで進化するシステムとして捉えるためのメカニズムを提供するため、非常に重要です。

その点は非常に重要ですね。より包括的なアプローチです。組織内のAIのライフサイクルを、データ収集からアルゴリズム設計、展開、継続的な監視まで一貫して捉えています。そして、これらの原則を組み込むことで、AIに倫理的な考慮を組み込み、イノベーションとAIの責任ある利用のギャップを埋めています。

その通りです。しかし、最終的に、これらの付属書と付属書システムに含まれるAI中心の制御は、標準的なマネジメントシステムのPDCAを取り入れ、それをAIに関連する論理に結びつけるための優れたフレームワークを提供します。

なるほど、よく分かりました。ISOは、ISOのすべての基礎となっている規格ですが、それを拡大し、AIの活動にも適用できるようにしていることは、非常に理にかなっていますね。では、ケビン、ISO 42001は誰を対象としているのでしょうか？大手のテクノロジー企業やデータサイエンティスト、AIを業務の核心に据えているような企業だけが対象なのではないでしょうか？中小企業やそのような組織にはどうでしょうか？

その質問は素晴らしいですね。AIは大手テクノロジー企業やデータサイエンティストのためのものだと考えがちで、そのため42001も同様だと誤解されがちです。しかし、実際は42001はほとんどの企業に適用可能です。実際、多くの企業がAIを活用しています。例えば、診断にAIを活用する地元のクリニックや、チャットボットを展開する小売業者などです。自社のデータを使用している場合や、他社のAIシステムを自社のデータに適用している場合、42001は関連します。

そのため、中小規模の企業、大規模企業、さまざまな業界に適用可能です。AIがもたらす競争優位性や戦略的優位性を獲得したい企業、消費者やパートナーとの信頼関係を築きたい企業、オンラインアプリケーションやツールを保有する企業にとって関連性があります。したがって、農業、教育、公共サービスなど、AIの意思決定に何らかの形でますます依存するようになる多くの業界にまたがります。これは、その業界の顧客やより広い社会全体の生活に影響を与えるでしょう。

冒頭で、スクリプト生成にAIを使用していると述べましたが、これは、このような組織でもAIが関連しているかどうかを検討すべき例の一つです。

私自身も、AIが誤った情報を生成する問題に直面しました。例えば、規格の特定の箇条についてポッドキャストを制作している際に、特定の条項について質問したのですが、それが間違った箇条だったのです。私は「それは間違っています。すみません、訂正してください」と伝えました。その後、正しい箇条を確認しましたが、もし間違った箇条だと気づかなかったら、どれだけの混乱を招いたか想像してみてください。これは本当に小さな例ですが、農業や教育など、人の人生に関わる意思決定を行う分野でAIが誤った判断をすれば、重大な問題になります。では、そのリスクをどのように軽減するのでしょうか？それが42001が存在する理由の一つです。

42001が大手テクノロジー企業やデータサイエンティストだけのものではないことは少し説明しましたが、AIを開発していない組織が、ChatGPTのようなツールを私の世界では動画や画像を作成するために使用している場合、どうでしょうか？私自身はそれを開発しているわけではありません。そのような場合、42001はどのように役立つのでしょうか？

はい、依然として関連性があります。42001は、ChatGPTやCoPilot、または他のツールを市販品として購入し、自社のデータやシステム、日常の意思決定に適用するためにトレーニングやカスタマイズを行う人にとって有用です。

そのツールを使用する際は、効率向上や意思決定の改善、より良い診断の提供といった特定の目的で利用しています。まさにその目的の妥当性について疑問を投げかけるべきポイントです。そのため、ご指摘の通り、これは大企業だけでなく、自社で既存のAIツールを使用している場合にも関連します。

AIを取り巻く規制環境は、責任を開発者からユーザーに移す方向へ徐々に変化しています。つまり、AIのユーザーとして、私たちの組織のような組織は、AIをどのように展開するか、どのようなデータでトレーニングするかについて慎重に考える必要があります。たとえ自社で開発したAIや大規模言語モデルでなくても、その適用方法について慎重に検討する必要があります。

これは、今後数年間で規制がさらに整備されるにつれ、急速に拡大していくと予想されます。開発者だけでなく、ユーザー、AIのサプライチェーン全体に焦点を当て、その適用が公平、堅牢、倫理的、責任ある方法で実施されることを確保することが、ますます重要になっていくでしょう。

そうですね、責任の観点から考えると、例えば顧客や従業員のデータを特定して使用する場合、非常に注意が必要です。医療の分野を例に考えると、アメリカではHIPAAという規制があり、個人情報を共有することは禁止されており、名前すら使用せず番号で管理される場合もあります。そのような方法でデータを提供した場合、そのデータはどこに行くのでしょうか？どこで処理されるのでしょうか？そのデータはAIの開発や他者の質問への回答にどのように利用されるのでしょうか？これらはまた、大きな問題に発展する可能性があります。

100%同意です。ヨーロッパでもGDPRの要件があり、個人情報の保護に関する他の優れた規制も数多く存在します。これらの規制の上にAIを適用する際には、非常に注意が必要です。さらに、その情報がシステムから不正な環境に漏洩しないように、適切なセキュリティ対策を実施する必要があります。これらすべては、42001の仕組みを通じて厳格に実施され、構造化されています。これにより、企業として、規制当局や顧客、ユーザーに対して、AIが公正かつ安全に設計、開発、展開されているという信頼を提供できます。

分かりました。ケビン、AIについて、42001について、そしてAIを扱う際に直面する課題を制御するために42001がどのように役立つかについて話が及びました。42001は、進化するAIの規制環境を乗り切るためにどのよう支援できるでしょうか？ケビン、これについては少し触れていましたが、これは決して消えることのない問題であり、AIのリスクと危険性に対する認識はますます高まるでしょう。42001は、将来的に規制が導入された際に、どのように支援できるでしょうか？

はい、良い質問です。AIの規制環境は非常に急速に変化しています。以前も少し触れましたが、EUのAI法は世界初のAIに特化した包括的な法的枠組みで、2024年に発表され、2025年以降に段階的に実施される予定です。

EU AI法は、その性質上、域外適用性を持っています。つまり、世界中のAIガバナンスと規制に影響を及ぼします。また、他の規制も次々と進化しています。米国ではAIに関する議論が活発化しており、アジア太平洋地域でも多くの動きが見られます。現在、約60カ国がAIに特化した規制や政策枠組みの策定を進めており、それぞれ異なるが類似したアプローチを採用しています。

「異なるが類似している」とは、これらの規制環境の多くに共通する基本的な原則が存在することを意味します。これらの原則は、42001においても同様のものです。規制当局は、PDCA構造のような枠組み、構造、論理が実装されることを求めています。また、透明性、説明責任、公平性などの原則が組み込まれることを求めており、これらは42001の推進力の一つでもあります。

また、ビジネスに影響を与える可能性のあるAIの本当に重要な側面を特定し、その特定を構造化され標準化された方法で実施することを求めています。これはまさに、42001の制御で得られるものです。

つまり、42001 は、進化する規制の動向に柔軟に対応できる点で、よく設計されています。これは、規制の変更に合わせて変化できる、一種の「進化するフレームワーク」として機能します。十分に標準化され、広範なため、企業が今日42001を導入した場合、新たな規制要件を時間をかけてコントロール環境や、この認証やシステムを企業内でどのように見直し・設計するかに、容易に組み込むことができます。

また、先ほど述べたように、多くのAI規制の越境要件とも一致しています。

はい、ISOはこれを初めて取り入れたわけではありません。ISOは、健康や安全、環境に関する規制を含む14001や45001など、世界中の規制に対応してきました。これは単に別の側面です。ISOは、各国で異なる点について熟知していますが、規制の具体的な詳細に囚われず、より広範な視点からガイドを提供できる柔軟性があります。

その通りです。他の多くのPDCAフレームワーク同様、42001は継続的改善や影響評価に重点を置き、実施される地域や地理的条件に応じた規制要件にも対応しています。これはISOフレームワークの多くが既に採用しているアプローチです。そのため、新たな要件が導入されるたびに、常に進化し適応していく点も特徴です。

では、ケビン、以前少し触れたことですが、ISO 42001はAIへの信頼構築においてどのような役割を果たすのでしょうか？AIを使用したことがある人なら、このポッドキャストを聴いている誰もが、AIが失敗した経験があると思います。誤った情報、誤った判断、適切なプロンプトを与えなかったために求めなかったものを提供するなど、42001はAIの信頼性を高めるためにどのように役立つのでしょうか？なぜなら、規格に求めるのは、潜在的な問題から守るだけでなく、倫理的な方法で最善の行動をガイドするだけでなく、どのように信頼できるかということです。

はい、非常に重要な質問です。AIは人間の経験の次なる刺激的な段階です。私たちは現在、AIを自動意思決定に活用しています。大量のデータを分析し、学習し、システムを設計し、質問に答え、本当に役立つ提案を行うために使用しています。診断にも活用されていますし、先ほど議論したように、本当に多くの異なる用途があります。e.

しかし、42001について考えると、これは本当に良い質問ですが、AIにはまだ大きなブラックボックスが存在します。先ほど議論したような用途でAIを使用する際、私たちはまだその仕組みを完全に理解できていません。大規模言語モデルや、さまざまなシステムとその仕組みについて読んだことはありますが、それでもまだ本質を理解できていないのです。

42001は、これらのモデルの一部を説明し、そのブラックボックスをある程度解明する手助けをします。このブラックボックスは不信感を招くリスクがあります。42001は、まさにその課題を逆転させる役割を果たします。

また、AIが効率化を促進するツールとして利用される可能性があり、意図的ではないかもしれませんが、無責任に利用されるリスクについても議論しました。42001は、AIの展開方法やタイミング、利用目的、意思決定プロセスやアプリケーションにおいて人間知能と補完するポイントについて、人々の責任を明確にすることで、その懸念を軽減します。.

これが、AIの活用に対する信頼を高めるための規格の2つの重要なポイントです。

そうですね。

3つ目は、42001は、42001プロセスの一環として、複数の利害関係者を積極的に関与させることを求めています。これにより、組織内で管理システムをどのように検討し展開するかについて、より確信を持てます。そのシステムが、ビジネス自体のニーズや利益、顧客、顧客、規制当局、従業員のニーズや利益を反映した形で設計されているからです。

そうですね。では、現在ISO 42001の認証取得を検討しているお客様がいると仮定しましょう。その導入に関して、よくある誤解は何だと思いますか？

はい、良い質問ですね。これはよく聞かれる質問だと思います。まず、最大の誤解は、これは開発者、つまり大手テクノロジー企業のみを対象としたものだという点です。

そうですね。

しかし、既に議論したように、AIの消費者やユーザー、中小企業、大企業、AIツールを使用している可能性のある他の大企業、つまりAIのユーザーであり、AIを自社システムやデータに適用、トレーニング、展開して組織内の効率を向上させ、顧客体験の向上を図っている企業にとっても、同様に重要です。これらの企業も42001を検討する必要があります。

これが誤解の1つ目です。これは開発者や構築者だけでなく、ユーザーにも適用されます。

誰でも利用可能です。

その通りです。AIに関連するサプライチェーン全体が対象です。2つ目の大きな誤解は、42001の 導入が高額であるということです。実際、これは他の多くのマネジメントシステム規格（9001、14001など）のような高額な取り組みではありません。

42001の導入は、認証の観点、トレーニングの観点、または内部適用観点からも、過度に高額ではありません。実際、コスト削減につながる可能性もあります。ビジネス内でAIを管理する標準化された方法を早期に確立するメリットがあります。

この取り組みによる投資対効果と、中期的な失敗、規制違反の罰金、または顧客からの反発を比較すると、特に現在のようにAIが急速に拡大している時期には、真剣に検討すべき事項です。私たちが議論した「ブラックボックス」は、依然として解決すべき重要な課題です。

そうですね。ISO 27001を思い出せば、知らないことが何なのか、危険がどこにあるのか分からない状況でした。ISO 27001の段階では、情報セキュリティにおいて、外部からの侵入を阻止したり、情報の漏洩を防ぐことが目的でした。しかし、ここでは、漏洩してはならない情報を意図的に提供してしまう可能性があります。そのため、罰金や失敗に直面するような大きなリスクを冒さないように、非常に注意する必要があります。

ケビン、42001は他の規格と同様に統合マネジメントシステム（IMS）に導入しやすいと思いますか？9001、14001、9001、45001、9001、27001などと一緒に導入されるケースが多いですが、42001もIMSとして設定するのは比較的簡単でしょうか？

原則的には可能です。フレームワークの基盤構造は、先ほど挙げた他の規格と非常に類似しています。したがって、原則的には可能です。ただし、42001は市場に比較的新しい規格です。AIに関連する具体的な要件については、監査員や認証機関、資格を有する専門家が十分に存在しないため、導入や実施を支援する人的リソースが限られている点に注意が必要です。

しかし、原則的には可能です。そのプロセスを支援できる適切な人材がいれば、100%可能です。

では、ケビン、企業が「42001を検討しています。どこから始めればよいでしょうか？」と尋ねた場合、何に注目しますか？

非常に重要な質問です。まず、規格を入手し、読み、学び、考えましょう。情報収集の一環として、AI生成ツール（ChatGPT、Perplexity、Claudeなど）に「42001には何が含まれていますか？当社のビジネスに適用可能ですか？」と質問するのも良いでしょう。初期の発見作業は必ず行ってください。これは絶対に重要です。規格の内容と自社への適用方法を学びましょう。そうすることで、この規格を導入することでどのようなビジネス上のメリットが得られるかを考え始めることができます。なぜなら、導入にはビジネスケースが用意されているべきだからです。

次に、トレーニングです。新しい基準やツールを導入する際は、トレーニングから始めるのが最適です。この分野に精通した専門家と共に、構造化された方法で学び、技術的なサポートを受けることが重要です。例えば、42001の基礎トレーニング、審査員または主任審査員トレーニングなどです。企業の規模によっては、内部監査部門内でこのトレーニングを実施する可能性もあります。トレーニングはここでの重要なステップです。組織内での導入に際し、良い構造、論理、システム思考をもたらします。

第三に、より包括的または軽微なAIリスク評価を実施するオプションです。これにより、組織内で現在どのようなリスクが存在するか、自社でモデルを構築するか、または第三者のAIツールを使用するかを確認できます。これらの洞察を得て、自社だけでなく顧客や他の主要な利害関係者へのリスクについても検討することで、42001の展開と計画を、より効果的かつ順序立てて考えることができます。

次に、認証取得を検討する場合、この段階でビジネスにおける適切なレベルの経営層の支援を確保する必要があります。42001をイノベーション、リスク管理、競争優位性などの戦略的エンablerとして位置付け、単なるコンプライアンスのチェック項目ではないことを示すビジネスケースを策定し、規格の展開にリンクした投資対効果（ROI）を明確にすることが重要です。

その後、事業の規模に応じて、組織内で高影響だが管理可能な用途に展開するか、または事業自体が1つの用途であり、組織全体に展開するかを選択できます。これは、事業の規模と規模に依存します。これが、開始するための5つの主要なステップです。

ステップ1と2、つまり標準について学び、理解し、トレーニングを受けて考え方を標準化する段階まで進めるだけでも、リスク評価とガバナンスに進むための非常に良いスタートとなります。

最後に、ご意見を伺う前に、大事な質問が1つあります。なぜ今、これが重要なのでしょうか？少し触れました。急速に迫っているため、早めに把握しておくべきですが、なぜ42001が今重要なのでしょうか？

私の見解では、私たちは転換点に立っています。AIへの移行とAIの利用に関する人類全体の転換点であり、同時にAI自体、そしてAIが企業、異なる業界や地域の人々によってどのように展開されるかに関する転換点でもあります。

新たなモデルやアップデートが次々と登場し、競争が激化する中、企業としてAIをどのように活用し、展開し、管理し、内部および利害関係者に伝えるかが、ますます重要になってきています。ガバナンスを無視することは、企業の評判や財務に重大な影響を及ぼす可能性のある、本当に深刻な失敗のリスクを招き、ブランド価値や市場地位を損なう可能性が非常に高くなります。

これがポイント1です。ガバナンスは今、これまで以上に重要になっています。ポイント2は、これを正しく理解しなければ、倫理的債務が発生します。これは今後議論されるようになる現実の問題です。そして、この問題はAIの展開において最も関連性が深いものです。AIのモデルやツール、そして企業がAIをどのように展開するかは、技術的債務だけでなく、倫理的債務を引き起こす可能性があります。

企業が意図せず深い穴に陥ってしまった場合、そこから抜け出すのは非常に困難です。AIではこれが起こりやすい理由は、情報とコミュニケーションが急速に拡大しているため、倫理的債務を絶対に発生させず、この課題に最初から先手を打つ必要があるからです。今こそ、42001が最も重要となっています。

リスクを回避し、倫理的な債務を回避し、ガバナンスの動向に先んじるだけではありません。AI革命の最前線に立って、クライアントや規制当局との長期的な信頼関係を築くための責任ある効率的な方法で、大規模な機会を効果的かつ安全に捉えることも重要です。

素晴らしい内容でした。AIと42001について話すことができて、本当に楽しかったです。ケビン、最後に何かご意見はありますか？

短いですが、考えさせられることをお伝えしたいと思います。私たちは、AIが至る所に存在し、避けられないものであることについて多く話してきました。しかし、AIは単に存在し、使用されているだけでなく、私たちの現実そのものを形作っているという事実を、私たちはまだ十分に認識していないと思います。

AIを使用し、質問を投げかけ、その回答を信じる時、私たちはAIの洞察に基づいてビジネス判断を下します。その判断は、私たちが毎日認識し体験する現実を形作っています。AIが私たちと共に現実を形作り、共創している文脈において、そのプロセスが適切にガバナンスされていることを確認したいと思いませんか？

つまり、ガバナンスは形式的な障害ではなく、最終的にAIと共に未来を共創する中心的な要素です。実は私たちは既にそれを実践しており、これにより、非常にリスクの高い実験や「魔法のランプから出た精霊」のような状態から、AIを活用してビジネスとお客様の持続的な競争優位性を生み出す段階へと移行することができています。

これは、AIとISO 42001について非常に目から鱗が落ちるような内容でした。本当に素晴らしいエピソードでした。ご参加いただき、ありがとうございました。

お招きいただき、ありがとうございました。お時間をいただき感謝しています。

そして、お聴きいただいたすべてのリスナーの皆様にも感謝申し上げます。LRQAでは、組織がAIとテクノロジーを確信を持って採用できるよう支援しています。LRQAのサービスには、ISO 42001のトレーニング、ギャップ分析、認証が含まれ、AIリスク管理のベストプラクティスを証明し、倫理的で責任あるAIを業務全体に組み込むお手伝いをします。また、ISO 27001とISO 27701を通じてサイバーセキュリティと情報セキュリティにも拡張するソリューションを提供し、デジタルトランスフォーメーションの取り組みに包括的なアプローチを確保します。本日お聴きいただき、ありがとうございました。