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AIGS
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AI Governance & Security Navigator
入力ウィザード
1
事業者区分と用途
2
アーキテクチャと権限
3
データと越境
4
運用体制
1
事業者区分と用途
事業者区分(AI法上の役割)
複数選択可
【JP AI事業者GL】AI開発者=モデルを構築する者/AI提供者=サービスとして提供する者/AI利用者=事業活動で使用する者 【EU AI Act】プロバイダー(provider)=市場投入・サービス提供する者(JPのAI開発者+AI提供者に相当)/デプロイヤー(deployer)=自社製品に組み込んで展開する者(JPのAI利用者に相当) 複数該当する場合は複数選択可
AI開発者(JP)— モデル・システムを構築
AI提供者(JP)/プロバイダー(EU)— サービスを市場投入・提供
AI利用者(JP)— 事業活動でAIを使用
デプロイヤー(EU)— 自社製品・サービスにAI組込み(JP: AI利用者に相当)
流通事業者(EU)— サプライチェーン上で流通
輸入事業者(EU)— EU域外から持ち込む
製品製造事業者(EU)— AIを内蔵する製品の製造
わからない
対象市場
複数選択可
例:EU域内のユーザーにサービス提供=EU/国内向けのみ=日本(複数選択可)
EU
日本
中国
その他
わからない
主たる用途
複数選択可
例:問い合わせ対応チャットボット=カスタマーサポートChatbot/社内文書検索=社内RAG検索
カスタマーサポートChatbot
社内RAG検索
コード生成支援
コンテンツ生成
マーケティング・パーソナライゼーション
採用・人事評価
与信・信用スコアリング
生命・健康保険リスク評価
教育・試験評価
医療機器
重要インフラ制御
法執行
司法判断支援
出入国管理
生体認証・識別
感情認識
公的給付・社会保障サービス評価
緊急通報・救急トリアージ
ソーシャルスコアリング
わからない
対象ユーザー区分
複数選択可
例:一般消費者向けサービス=一般消費者(B2C)/社内向けツール=社内従業員
一般消費者(B2C)
社内従業員
18歳未満の未成年
脆弱な立場の集団
わからない
汎用AI(GPAI)計算規模
例:GPT-4クラス相当の大規模基盤モデルを自社開発・提供している=閾値超過の可能性あり
閾値未満
閾値超過(システミックリスク相当)
わからない
世論・選挙への影響
例:ニュース生成・世論調査分析・選挙関連情報の提供等=影響しうる
影響なし
世論・選挙に影響しうる
わからない
ユーザーの意思決定に影響を与える機能
AIがユーザーの購買・契約・投票等の意思決定を特定の方向に誘導する機能を持つか? 例:解約導線を意図的に複雑化するUIをAIが生成=はい/不安を煽って購入を急がせるメッセージを自動生成=はい/購入履歴に基づくおすすめ商品を表示するだけ=いいえ
いいえ
はい
わからない
判定誤りが重大な被害につながりうる領域か
AIの判定が誤った場合、人の生命・身体・財産・信用に重大な損害が生じうるか? 例:医療診断AIの誤りは患者の生命に直結=はい/与信AIの誤判定は住宅ローン拒否等の経済損害=はい/社内FAQの回答ミスは業務遅延程度=いいえ
いいえ
はい
わからない
脆弱な立場のユーザーが対象に含まれるか
高齢者・未成年・障害者・経済的困窮者など、判断力や交渉力が限定的なユーザーにAIが直接働きかけるか? 例:高齢者向けに金融商品をAIがレコメンド=はい/子供向けアプリでAIが課金を促す=はい/社内の成人従業員のみが利用するツール=いいえ
いいえ
はい
わからない
公共空間での使用
駅・空港・商業施設の防犯カメラでAI顔認識を行う=はい/オフィス内の入退室管理のみ=いいえ/公園や街頭に設置したカメラで通行人を識別する=はい
いいえ
はい
わからない
2
アーキテクチャと権限
モデル調達方法
例:OpenAI/Anthropic等のAPIをそのまま利用=外部SaaS API利用
自社開発・独自学習
ファインチューニング
オープンウェイト自己ホスト
外部SaaS API利用
わからない
RAG・外部データ接続
複数選択可
例:社内マニュアル・ナレッジベースを検索させる=社内文書
なし
社内文書
リアルタイムWeb検索
個人データ接続
わからない
エージェント自律レベル
例:質問に答えるだけ=読取専用/複数ステップで自律的にタスクを実行=自律マルチエージェント
読取専用
ツール実行(単一)
自律マルチエージェント
わからない
エージェント ツール権限
複数選択可
例:AIにメール送信や決済処理を自動実行させる場合はそれぞれ選択
なし
ファイルシステム操作
コード実行
外部API呼出
DB書込み
メール送信
決済処理
わからない
人間の監督体制
複数選択可
例:出力を必ず人が確認してから利用する=Human-in-the-Loop
人間が指揮(Human-in-Command)
人間の介在(Human-in-the-Loop)
人間の監視(Human-on-the-Loop)
監督なし
わからない
入力形式
複数選択可
例:ファイルアップロードを受け付ける=ファイルアップロード
テキスト(チャット等)
ファイルアップロード
画像
音声
動画
わからない
出力形式
複数選択可
例:チャット回答のみ=テキスト/画像も生成する=画像
テキスト
画像
音声
動画
合成人物(ディープフェイク)
わからない
リアルタイム遠隔生体識別
監視カメラの映像をリアルタイム処理し不審者を即時特定する=はい/録画済み映像を後から分析して個人を照合する=いいえ(リアルタイムではない)/入場ゲートで顔認証し即時に入退場判定する=はい
いいえ
はい
わからない
生体データの処理形態
Clearview AI等の顔画像をWebから無断収集して学習=スクレイピング/顔写真から人種・宗教・性的指向を推定=カテゴリ分類/監視カメラ映像からリアルタイムで個人を特定=遠隔生体識別/スマホのFace IDのような1対1照合=生体認証/顔・指紋・虹彩を一切扱わない=該当なし
該当なし
生体認証(1対1照合)
遠隔生体識別
生体カテゴリ分類(人種・宗教等推定)
顔画像スクレイピング
わからない
生成コンテンツの安全性
画像生成AIに制限がなく、児童の性的画像やリベンジポルノ等の非同意画像を生成しうる=NCII/CSAM生成リスクあり/プロンプトフィルタやセーフティガードで有害画像生成をブロックしている=安全(制限あり)
安全(制限あり)
NCII/CSAM生成リスクあり
わからない
AI出力の自動実行
AIが生成した発注書をそのまま自動送信する=はい/AIの推薦結果をもとに自動で株式売買を実行する=はい/AIの回答を人が確認してから顧客へ送信する=いいえ
いいえ
はい
わからない
信頼性未検証のモデル・データ
Hugging Face等から出所不明のモデルをダウンロードしてそのまま使用=はい/来歴不明の学習データセットを検証せず使用=はい/OpenAI API等の商用APIを公式契約で利用=いいえ
いいえ
はい
わからない
3
データと越境
個人情報の取扱い
例:氏名・メールアドレス等を扱う=個人情報(PII)/病歴等を扱う=要配慮個人情報
なし
個人情報(PII)
要配慮個人情報
わからない
データ越境
複数選択可
例:日本で処理したデータをEUのAIベンダーに送る=EUへ移転
なし
EUへ移転
EUから移転
中国へ移転
中国から移転
米国へ移転
わからない
ユーザーデータの学習再利用
例:ユーザーの入力内容をモデルの追加学習に使う場合=はい
いいえ(再利用しない)
はい(学習へ再利用する)
わからない
ログ・記録保持
例:会話ログを1年間保存している=6か月超保持
なし
6か月未満保持
6か月超保持
自動保持
わからない
届出・登録状況
複数選択可
例:中国当局へアルゴリズム届出済み=中国アルゴリズム届出
なし
EUデータベース登録
中国アルゴリズム届出
わからない
4
運用体制
AIリスク管理体制
例:リスク管理規程やレビュー体制が社内にある=はい
いいえ
はい
わからない
インシデント対応手順
例:不具合・誤情報発生時の対応フローが決まっている=はい
いいえ
はい
わからない
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判定パネル
総合判定
?
本評価は簡易ヒューリスティックによるリスク候補の検出であり、法的な格付け・法令適合の認定ではありません。 評価結果は「適用候補」「義務候補」であり、法的な最終判断には専門家の確認が必要です。 下記のEU/日本/中国/共通の詳細も必ず確認してください。
判定基準日:
/ ルールセット: v2.3(
件)
論拠
リスク内容(適用候補・主要検出事項)
義務候補・次に実施すべきアクション(優先度順)
EU
日本(AI事業者ガイドライン第1.2版)
中国
共通(脅威・統制)
⚠ 要確認項目
エクスポート
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