AI影響評価とは、AIシステムが社会・個人に与えるリスクや影響を、開発・導入の前後に体系的に分析・文書化するプロセスのこと。
AI影響評価 (Algorithmic Impact Assessment)とは（詳しく解説）
AI影響評価（Algorithmic Impact Assessment: AIA）は、欧州AI法（EU AI Act）やカナダの自動意思決定指令を皮切りに、2026年現在は日本の「AI事業者ガイドライン」でも推奨される実施項目となっている。採用スクリーニング・信用審査・医療診断など高リスク用途のAIシステムを対象に、差別・プライバシー侵害・誤判定のリスクを定量化し、利害関係者への開示と是正措置を文書でセットにして残す。 実運用での最大の落とし穴は「スコープ判定の揺れ」だ。どこからが高リスクかの基準が欧州・日本・米国で異なるため、グローバル展開では二重対応が発生しやすい。また現場では既存の情報セキュリティ監査と分離して実施する企業が多く、工数が重複してコスト増になるケースが目立つ。相場感として第三者機関による外部審査は50〜200万円、社内実施でも専任担当者が月10〜30時間を見込む必要がある。 2026年時点でAI PICKSが観測した事例では、AIAを正式フローに組み込んでいる日本のSaaS事業者はまだ大手数社にとどまり、中小規模の開発現場では「チェックリスト1枚」で代替するケースが大半。EU AI Act適用が本格化する2027年以降は義務化対象が拡大するため、今からプロセスを整備しておくROIは高い。
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「AI影響評価 (Algorithmic Impact Assessment)とは」 https://aipicks.jp/glossary/ai-impact-assessment
AI影響評価 (Algorithmic Impact Assessment)の使用例
- 採用AIの導入前AIA：性別・年齢・国籍ごとの合否率差を分析し、偏り5%以内を合格基準として第三者レビューを実施した。
- ローン審査モデルのAIA：特徴量重要度トップ5の公正性を確認し、収入×年齢の交差分析で差別的パターンがないか検証した。
