自社情報システムに新機能として生成型AI機能が追加される際に、システム監査部門がリスクを適切にコントロールするための手法には、以下の3つがあります。
1. リスクアセスメントと脆弱性評価：
生成型AI機能を導入する前に、リスクアセスメントと脆弱性評価を行います。リスクアセスメントでは、新機能によってもたらされる潜在的なリスクを特定し、それに対する対策を立案します。具体的な評価項目は以下のようになります。
- データセキュリティとプライバシー：生成型AI機能が扱うデータの種類と重要性を評価し、データの取り扱いに関する適切なセキュリティ対策を確認します。データへのアクセス制御や暗号化の実施、プライバシーポリシーの策定などが含まれます。
- 偽情報とバイアス：AI生成情報の信頼性や偏りを評価し、品質管理とバイアス補正の手法が適切に導入されているかを確認します。特に、生成された情報の検証とフィードバックループを重視します。
- 責任と透明性：AI生成情報の結果が説明可能であるか、利用者に理解可能な形で提供されているかを評価します。説明責任の確立と利用者への適切な教育・訓練の実施も重要です。
脆弱性評価では、システムのセキュリティに影響を及ぼす可能性のある脆弱性を特定し、その脆弱性に対する対策を評価します。これにより、セキュリティホールを未然に防ぎ、攻撃リスクを最小化します。
2. ポリシーと手順のレビュー：
生成型AI機能の利用に関するポリシーや手順を詳細にレビューします。この手法により、AI機能の利用者がリスクを理解し、適切な方法で利用できるようにするための枠組みを整備します。
- セキュリティポリシー：AI機能のセキュリティに関するポリシーが適切に策定されているかを確認します。特に、データの取り扱い、アクセス権限、認証、暗号化に関する規定をチェックします。
- 利用者ガイドライン：AI機能の利用者に対して、安全な利用方法や注意事項が明確に伝えられているかを確認します。利用者がリスクを理解し、適切な方法で利用できるようにするための教育・訓練プログラムが実施されているかもチェックします。
- モデル管理プロセス：AIモデルの開発、更新、テスト、デプロイメント、監視のプロセスが適切に定義されているかを確認します。これにより、モデルの品質とセキュリティが維持されることを確保します。
3. 監視とアクションプランの確立：
生成型AI機能の利用段階での監視体制を確立し、必要なアクションプランを策定します。この手法により、リスクに対して迅速に対応する体制を整えます。
- 監視体制：AI生成情報の適切な監視が行われているかを確認します。異常な振る舞いやセキュリティ侵害の早期検知のためにログやアラートの監視が実施されているかを確認します。
- アクションプラン：検知した異常に対するアクションプランが策定されているかを確認します。セキュリティインシデントや品質の問題が発生した場合の対応手順や修正プロセスが整備されているかを確認し、迅速な対応を保証します。
これらの手法を組み合わせることで、生成型AI機能の導入に伴うリスクを適切にコントロールし、システムのセキュリティと信頼性を確保します。監査を通じて、システムの利用者や組織に対するリスクを最小限に抑えながら、新機能の恩恵を最大限に引き出すことが重要です。
