AI活用を阻む、3つの「見えない壁」
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ガイドラインと「現場の運用」に乖離がある
開発・提供・利用のどのフェーズにおいても、社内規定と実態が伴わないことが最大のリスクです。形骸化したルールではなく、ISO 42001に基づいた「実効性のあるAIガバナンス」の構築が求められています。
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AI特有のリスクの理解不足がある
ハルシネーション（もっともらしい嘘）や著作権侵害、バイアスなど、AI特有のリスクが組織に及ぼす影響を正しく評価できていないことが導入の障壁となっています。こうしたリスクは企業の社会的信用や法的責任を大きく揺るがします。単なる注意喚起で済ませず、客観的基準に基づくリスクアセスメントによって「判断の物差し」を持つことが不可欠です。
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組織としての「責任の所在」が曖昧になっている
AIの出力結果に対し、組織として誰が、どこまで責任を負うのか。人間が最終的な判断を下す「ガバナンスの仕組み」を明確にすることで、社会的な信頼を担保し、持続可能なAI利活用を実現します。
当社の特徴
1 ガイドラインを網羅した独自の「リスクアセスメント・ツール」
AI事業者ガイドラインに示された膨大なリスク事例を、「技術的リスク」と「社会的リスク」に分類し、開発・提供・利用のフェーズを踏まえて体系化。
単なる「リスク事象の羅列」に留まらず、組織の役割に応じたインパクト分析も可能にする独自のツールを用いて、見落とされがちなAI特有のリスク（ 知的財産権の侵害、バイアス、機密情報の流出等）を網羅的に特定し、リスク評価・分析、対応までの取り組みを実施します。
2 事業実態に即した「AIリテラシー教育」の実施支援
AI事業者ガイドライン等の公的指針を網羅するだけでなく、貴社の事業内容や現場の具体的な活用シーンに合わせた教育を支援します。
AIを「単なる便利な道具」としてではなく、その限界や特性を正しく理解すべき「管理対象」として従業員一人ひとりが認識を深めることが重要です。日々の業務の中でAIとどう向き合うべきかという判断基準と仕組みを、組織の隅々まで浸透させる教育の場をつくり、徹底してサポートいたします。
3 生産性向上を目指す、自律的なAIマネジメントシステムを定着
ただ、規格要求事項を形にするだけでなく、社会の動向、顧客の特性、組織内の状況を踏まえ、生産性向上を見据えたパフォーマンス指標（目標）の設定と評価、さらには実効性のある内部監査の実施まで、改善に向けたサイクルを確実に回すための支援を行います。
日々刻々と変化するAIのリスクに対し、組織が自ら対応できる力を養い、生産性の向上に寄与します。審査に対応するだけの形式的な運用ではなく、貴社の経営に資する「自律的なAIマネジメントシステム」としての運用を実直に伴走しながら定着させます。
一般的コンサルとインフィニットとの違い
| 比較ポイント | 一般的なコンサル | インフィニットのアプローチ |
|---|---|---|
| リスクの特定 | 既知の事例を羅列 | 独自ツールで「実務への影響」を特定 |
| 管理体制 | 規程の型を適用 | 既存の社内ルールに融合させる |
| 教育 | ルールの周知徹底 | 「人間が判断する力」を養う |
| 導入成果 | 認証の取得 | 「自律的な運用を通しての生産性の向上」 |
AIリスクを見極め、活用を確かなものにする3ステップ
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STEP1対象AIの特定と影響の整理
AIシステムのライフサイクルの各フェーズで扱うAIシステムごとに、その目的を明確にします。その上で、そのAIシステムが社会や組織に対してどのような影響（プラス・マイナスの両面）を与える可能性があるのかを整理します。
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STEP2リスクアセスメントによる現状の把握
ステップ1で整理した影響を「技術的リスク」と「社会的リスク」に分類し、独自の評価ツールを用いて分析します。単にリスクを並べるだけでなく、客観的な評価基準を基に組織が現在どのような状況に置かれているのか、そのリスクの度合いを組織内で共有し、共通認識を形成します。
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STEP3業務への実装を通した「生産性の向上」
AIマネジメントシステムの目的は、AIがもたらす成果を阻む「脅威」を特定し、適切に備えることで、狙い通りの成果を確実に得られる運用を実現することにあります。
具体的には、分析したリスクに対し、ISO 42001の管理策をベースとした実務上の手立てを、既存の業務プロセスへ無理なく組み込みます。この合意した運用によって生まれた時間を、人間にしかできない高度な意思決定へと振り向け、行動に導く。このサイクルを回し続けることが、組織の生産性向上、そして持続可能な成長へと直結していきます。
AIリスクアセスメントの視点
インフィニットがリスクアセスメントにおいて、どのような実務上の危うさに着目するのか。ガイドラインの分類（中分類）に基づき、具体的なケースで例示します。
| AIリスクの項目 | 対象業務・フェーズ | 想定されるリスク分析の例 | インフィニットの分析視点 |
|---|---|---|---|
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01
経済活動に関するリスク
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利用者 人事・総務（採用選考AI） |
過去の採用傾向をAIが学習し、特定の性別や属性を不利に評価する。人間がAIの判断を「客観的だ」と過信し、稚拙な判断に気づかない。 | 「判断の丸投げ」によるAIへの責任転嫁が生じている。効率化と引き換えに、自社の評価基準や倫理観までAIに委ねていないか。組織としての判断の線引きや対応手順について話し合いをしていきます。 |
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02
安全・安心に関するリスク
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提供・利用者 製造・施工（AI画像解析） |
夜間や気象条件など、AIの学習外の特殊条件下で検知が作動せず、事故が発生する。現場が「AIが見ているから大丈夫」と油断し、運用の確認を怠ってしまう。 | AIの判断を鵜呑みにしてしまうことは常にあり得る。現場での条件・基準を基に、AIをどう使っていくのかの仕組みは必要となる。その際にどのような事が起こり得るのか、皆さんとリスクアセスメントを通してリスクの認識と対応を共有していきます。 |
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03
学習および入力段階のリスク
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開発・提供者 設計・開発（AIモジュール開発） |
外部から調達した学習データに機密情報が混入していたり、著作権侵害の疑いがあるデータが含まれていることに気づかず、自社製品に組み込んでしまう。 | 「出所不明のデータ」が抱える法的リスクの認識不足や開発効率を優先した結果、将来的に製品回収や巨額の賠償に繋がらないか。組織への負の影響を評価した上で、データの調達からの開発プロセスにおけるデータの信頼性や品質の確保、検証の仕組み等について、適切な対応を考えていきます。 |
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04
情報空間に関するリスク
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利用者 全般（社内知識の検索・活用） |
AIが提示する「もっともらしい平均的な回答」に頼りすぎ、組織全体の思考がAIに依存してしまい、誰もが同様な提案しかできなくなり、独自のノウハウが生まれにくくなる。 | 本来培われるべき「組織の知識」を奪う「依存」のリスクが顕在化しつつある。本来人間が考えて実践する「創意工夫」を始めとする改善の機会が減っていないか。今後の「組織の知識」を積み重ねていく上で、AIが担う部分と人間がAIを活用しながら思考する領域を含め、将来への確かな知識の引継ぎに向けて話し合います。 |
ISMS認証取得の組織様へ
こんなメリットがあります
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運用を重複しない
ISO 42001を導入するからといって、似たような報告書や規定文書を新設する必要はありません。ISMS（情報セキュリティ）で既に確立されている承認フローや記録様式を最大限に活用し、現場が「二重の作業」を強いられない効率的な仕組みを整えます。
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既存の運用基盤を使い回す
既に定着している情報資産の管理方法や、社員教育の運用、内部監査の体制は、AIマネジメントシステムの強力な土台になります。ゼロから作り直す無駄を避け、今の仕組みにAIの視点を加える形でアップデートします。
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AI特有のリスクへの適切な対応
情報資産の保全（ISMS）だけでは捉えきれない、AI特有のリスクを特定します。客観的な判断基準を明確にした上で、AIの不透明性やバイアスを適切に評価し、実務に即した確かな対応を進めてまいります。
コンサルタントのプロフィール
櫻田 一展
ISOマネジメントシステム規格の認証取得や人事考課、組織開発など、20年間にわたり企業の「持続可能な組織作り」を支援してきました。AIが業務に浸透する中、生産性の向上だけでなく、そのリスクを軽視する危うさも実感し、AIMS（AIマネジメントシステム）に取り組んでいます。
私は、このISO42001(AIMS)をゼロから作るのではなく、貴社がこれまで築いてきたマネジメントの仕組みを尊重し、そこにAIマネジメント特有の視点を含めた形で融合させていきます。
「自らの手で仕組みを動かしていける状態」を目指し、実務に即した対話を通じて、変化の激しい時代においても揺るがない組織運営を全力でサポートいたします。
よくある質問
- Q 社長から『AIで業務を効率化しろ』と言われた。一体何から手を付けて良いのか困っている。
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A
まずは「どの業務にAIを使って何に役立つか」という実態把握から始めてください。
その上で、「どこまでAIに任せ、どこからは人間が責任を持つか」という社内の物差し（基準）を定めます。これらの「役割」と「責任」のセットを先に整理することで、現場が迷わず、安全に効率化を進めるために必要なことです。
- Q 「ISMS（情報セキュリティ）」の審査だけでも大変なのに、また似たような書類が増えるの？
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A
まずは「どの業務にAIを使って何に役立つか」という実態把握から始めてください。
確かに独自の文章や書類は必要になりますが、ISMSと共通する管理項目は可能な限り一本化し、運用の「重複」を最小限に抑えます。
ISMSで既に確立している「文書管理」や「教育訓練」、「内部監査」の仕組みを共有しつつ、AI特有のリスク評価など、AIMSとしてどうしても外せない必須項目を既存のフローにどう「融合」させるかが、実務的なポイントになります。無駄な「別物」を作らず、今の体制を賢く拡張する形を目指します。
- Q インフィニットさんは、結局のところ、何をしてくれるの？
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A
規格の表面的な適合ではなく、貴社がAIの「リスクと恩恵」を客観的な基準で運用し 、生産性向上を目指し、経営判断に直結させるための仕組みを定着させます。
私は文書の作成や様式の提供、記録の確認だけの支援は致しません。もし、組織にとって都合の良い解釈での運用に陥りそうな場面があれば、第三者の視点からその危うさを実直に指摘し、あるべき姿への軌道修正をお手伝いします。
対話を通じてまとめたリスクアセスメントの結果を、そのまま社員教育の生きた教材として使っていきます。そして内部監査やレビューを形式的な儀式で終わらせずに、「経営判断」に活用できる道具に転換します。変化の激しいAI時代に、組織が自律して正しい判断を下し続けられる「地力」を養い、生産性向上のための支援を徹底します。
契約の流れ
1 お問い合わせ
まずはお問い合わせフォームよりご相談ください。ご相談内容を確認した後、３営業日以内にご連絡します。
2 ヒアリング・提案
Web会議あるいは、御社に伺いお客様の状況と課題をヒアリングさせていただきます。その後、内容とスケジュールを提案します。
3 ご契約・サービス開始
本サービスに関する契約書を送付します。さらにお客様とコミュニケーションを取りながら御社が認証取得する上で必要な内容を整理していきます。