定義
リスクベースアプローチとは、AIシステムがもたらすリスクの大きさに応じて規制や対応の強度を段階的に変える考え方のこと。
リスクベースアプローチ (AI規制の基本原則)とは（詳しく解説）
リスクベースアプローチは、AI規制において全てのAIシステムを一律に規制するのではなく、人の安全や権利に与える影響の大きさに応じて規制の強度を段階的に変える考え方で、EU AI法などで採用された国際的な標準的枠組みとされる。具体的には「許容できないリスク」「高リスク」「限定リスク」「最小リスク」といった区分ごとに義務の重さが変わり、高リスクに分類されるシステムほど適合性評価や文書化、人間による監督などの要件が重くなる。2026年時点の実運用では、自社のAIシステムがどの区分に該当するかの判定基準があいまいで、法務・開発・事業部門の間で解釈が割れやすい点が現場での落とし穴になりやすいとされる。区分の見直しは対応コストに直結するため、コンプライアンス体制の構築や外部専門家への相談にかかるコスト感を事前に見積もった上で、影響範囲の小さい用途から段階的に対応範囲を広げる選び方が現場では推奨される。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「リスクベースアプローチ (AI規制の基本原則)とは」 https://aipicks.jp/glossary/risk-based-approach
リスクベースアプローチ (AI規制の基本原則)の使用例
- 採用選考に使うAIは「高リスク」区分に入りやすく、適合性評価や記録保持などの追加義務が課されることが多い。
- チャットボットのような限定リスク区分では、AIであることの開示義務にとどまり、高リスクほど厳格な要件は課されないとされる。
