定義
AI TRiSMとは、AIモデルやアプリケーションの信頼性・リスク・セキュリティを一元管理するガバナンスフレームワークのこと。Gartnerが提唱し、AIの安全な社会実装に不可欠な概念として広まっている。
AI TRiSM (AI信頼・リスク・セキュリティ管理)とは（詳しく解説）
Gartnerが2022年に提唱したAI TRiSM（AI Trust, Risk and Security Management）は、企業がAIシステムを倫理的・安全に運用するための統制体制。モデルの説明可能性（Explainability）、AIアプリセキュリティ、モデル運用監視、データプライバシー保護の4軸で構成される。 2026年時点の実運用では「導入コストの見積もり誤り」が最大の落とし穴。現場でフルフレームワークを構築すると初期費用50〜300万円＋月次運用10〜50万円が相場感で、中小企業では予算超過が頻発する。まずLLMの入出力ログ記録とハルシネーション検知、プロンプトインジェクション対策の3点に絞った「最小TRiSM」から始めるのが現場での選び方の定石だ。 EU AI法が2026年に本格施行され、日本企業でも高リスクAIへの適合義務が現実問題になってきた。AI PICKSでもTRiSM関連ツールへの比較・選定相談が急増しており、セキュリティとガバナンスを両立するツール選びが今後の競争軸になる。
この解説の引用について
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 TRiSM (AI信頼・リスク・セキュリティ管理)とは」 https://aipicks.jp/glossary/ai-trism
AI TRiSM (AI信頼・リスク・セキュリティ管理)の使用例
- 社内LLMのプロンプトインジェクション対策としてAI TRiSMフレームワークを導入し、入出力ログの全件監査とハルシネーション検知を自動化した事例。
- EU AI法対応でリスク評価レポートを月次生成。AIモデルの判断根拠をExplainabilityツールで可視化し、監査対応コストを60%削減した実例。
