拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近役員から『AIの規制対応を急げ』と言われまして、欧州の動きを押さえろと。難しそうで本当に困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回は欧州の提案されたAI規制と、そこに書かれた「適合性評価（conformity assessments）」と「市場後監視（post-market monitoring）」の役割について噛み砕いて説明できますよ。
まず結論を一言でお願いします。これを聞いて経営判断に使いたいのです。
結論は三点です。第一に、規制は導入前のチェックと導入後の継続監視を両輪で求める点で、単なる事前審査ではないこと。第二に、自己点検だけで済ませる形は弱く、独立した監査の仕組みが重要であること。第三に、適用範囲は高リスクシステムに限定され、経営判断での優先順位付けが可能であることです。
なるほど。要するに、導入前に合格を取るだけじゃなくて、実際に使い始めてからもきちんと監視しなさい、ということですね？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！さらに言えば、導入前の「適合性評価（Conformity Assessment、以降AIA文脈ではconformity assessment）」は機能や設計が基準を満たすかを確かめるもので、導入後の「市場後監視（Post-market Monitoring、以降post-market monitoring）」は実際の運用でどんな影響が出るかを見るものです。
ただ、うちの現場は変化が速く、モデルが学習して動作が変わることもあります。そういう場合でもこの監視は効くのでしょうか。
大丈夫、そこが重要点です。継続学習するシステムではポストマーケット監視が特に重要になります。実運用での出力の偏りや誤用、性能劣化を早期に検知して是正する仕組みを求めているのですから、学習更新の管理やログ記録の体制づくりが求められます。
監査というと外部の認証機関が来るイメージです。社内チェックで済ませるのはダメですか？投資対効果を考えると外部監査は負担になります。
良い質問ですね。結論から言うと、規制案はセルフアシュアランス（自己適合宣言）と第三者評価の組合せを想定しています。要点は三つです。まず、リスクの高い用途は第三者の関与が強く求められること。次に、内部チェックで足りる領域もあるが、その場合は検証可能な証跡が必要なこと。最後に、外部監査は一度きりではなく、変更があるたびに注視される点です。
これって要するに、リスクの高い案件はちゃんと第三者でチェックして、低リスクは記録を残しておけばいいということですか？
ほぼその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！高リスクかどうかを見極めるルールをまず社内で作り、その基準に基づいて外部監査の適用を判断する。低リスクでも追跡可能なログと説明責任を果たせる体制を整えることが重要です。
よく分かりました。では実務的には何から手を付けるべきか、最後に簡潔に三点で教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つ。第一、社内でAIの用途ごとにリスクランクを決めること。第二、リスクに応じた適合性評価と監査計画を作ること。第三、ログやモニタリング指標を定めて、定期的に評価する仕組みを運用することです。
分かりました。私の言葉で整理しますと、まず用途ごとに危険度を決め、危険なものは外部も巻き込んで厳しくチェック、そうでないものも記録を残して運用を見張る、ということですね。ありがとうございます、やってみます。
