拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下から「AI倫理をちゃんとやれ」と言われまして、正直何から手をつければいいのか見当がつきません。論文を読めと言われましたが、専門的すぎて頭に入らないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回扱う論文は「AIと倫理の関係を三つに分類する」というシンプルな枠組みを示しています。まずは要点を掴むために、結論を先に言うと、AI倫理は一枚岩ではなく「Ethics and AI」「Ethics in AI」「Ethics of AI」の三つに分かれ、それぞれ目的も必要な専門性も違う、ということです。
これって要するに〇〇ということ？
素晴らしい確認です！要するに三つに分けるということですよ。もっと平たく言うと、一つは倫理学の議論をAI技術に持ち込む研究、二つ目は実際のAI開発プロセスの中で倫理的配慮を組み込む技術的実務、三つ目はAIそのものが引き起こす社会的・制度的な問題を扱う分析、という分け方です。ここを区別することで、誰に何を依頼すればよいかが明確になりますよ。
なるほど。それぞれで必要なスキルや投資も違うわけですね。うちの現場に落とすとき、何を優先すれば投資対効果（Return on Investment、ROI 回収率）が高くなりますか？
いい質問です。忙しい経営者のために要点を三つにまとめると、1) まずは現場のリスクを減らす実務（ Ethics in AI ）に注力すること、2) 長期のブランドと制度対応のために社会的問題（ Ethics of AI ）を監視すること、3) 倫理的判断が必要な場面では哲学的枠組み（ Ethics and AI ）を外部専門家に頼むこと、です。これで初期投資を最小化しつつ効果を出せますよ。
実務に注力するというのは、現場の設計やチェックリストを作るということでしょうか。うちの現場ではエンジニアも少ないし、外注するとコストが心配です。
具体的には、まず既存プロセスに倫理チェックを「組み込む」ことが安上がりで効果的です。たとえば、データ収集の段階で簡単なチェックリストを置くだけで偏り（bias）やプライバシーリスクを大幅に減らせます。外注は必要最小限にし、内部で回せるルール化を優先すればROIは上がりますよ。
外部の哲学者に相談すると言われましたが、それは本当に必要ですか。コスト対効果の観点から踏み込んだアドバイスをいただきたい。
場合によります。Ethics and AI（倫理とAI）は価値判断や原則の議論が中心で、企業戦略やブランドに直結する場面では外部の視点が有効です。だが、必ずしもフルタイムの哲学者が必要なわけではなく、短期間のワークショップやレビューで十分なことも多いのです。ここでも要点は三つ、1) 問題の深刻度を見極める、2) 内部で対応可能なら内製化、3) 社会的リスクが高ければ外部を活用する、です。
わかりました。最後に確認です。要するにこの論文が教えてくれるのは、AI倫理には三つの役割があって、それぞれで必要な対応と専門性が違うから、投資や人材配置をその区分に合わせて最適化しろ、ということですね？
その通りです。非常に的確なまとめです。これで社内の説明資料も作りやすくなりますよ。最初は小さく始めて、効果が出たら拡大する方針で進めましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます、拓海先生。では私の言葉で整理します。AI倫理は三つに分かれていて、現場で直ちに効く実務対応、制度や社会的影響を監視する分析、価値判断を議論する外部的枠組みがある。まずは現場対応でリスクを下げつつ、必要に応じて外部を動員するという方針で進めます。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本稿の最も重要な示唆は、AI倫理は単一の学問領域ではなく、「Ethics and AI」「Ethics in AI」「Ethics of AI」という三つの異なる関心領域に分かれ、それぞれ目的と必要な専門性が異なるため、企業や機関は目的に応じた人材配置と投資配分を行うべきである、という点である。これにより、倫理への取り組みを曖昧に分散させるのではなく、費用対効果（Return on Investment、ROI 回収率）を高める形で段階的に実装できる。
なぜこの区別が重要かと言えば、AIに関わる問題は多層的であり、技術的な実務、規範的な判断、制度的な影響という異なる次元で発生するからである。ここでいうEthics and AIは倫理学的議論をAI問題に適用する領域であり、主に哲学や倫理理論の専門知が必要になる。Ethics in AIは開発現場における手続きや設計上の配慮を扱い、ソフトウェア工学やデータサイエンスの実務的知識が必要である。Ethics of AIは社会制度や政策、規制の観点からAIを問う領域であり、法制度や社会科学の視点が求められる。
企業にとっての実務上の含意は明確だ。まずは現場でリスクを減らすためのルール整備とチェックを優先し、次にブランドや法的リスクを管理するための制度的監視、そして重要な価値判断については外部の専門家を部分的に活用する、という三段階の戦略が現実的である。これにより内部リソースで対応可能な部分を最大化しつつ、外部支援はコスト対効果の高い場面に限定できる。
基礎と応用の順に整理すると、まず基礎的には倫理理論とAIの交差点を理解することで議論の枠組みを得られる。応用面ではその枠組みを用いて開発プロセスやガバナンスを設計することで、実務上のリスク軽減と法令順守を達成できる。したがって経営層は、どの種類のAI倫理が自社の課題に当てはまるのかを見極める能力を持つべきである。
2.先行研究との差別化ポイント
従来のAI倫理に関する研究は、断片的に技術的ガイドラインや哲学的論考、規制提言が存在してきたが、本稿の差別化点はそれらを「三つの役割」に機能的に分解して提示した点にある。多くの批判が発生する理由は、異なる種類の問題を同列に扱い、期待する成果や方法論が混在してしまう点にある。この論文はその混乱を整理する役割を果たす。
具体的に言えば、技術者向けの実践ガイドと倫理哲学の議論は目標が異なるため、同じ評価軸で批評することは不適切である。本稿はCapability Approach (CA)（Capability Approach (CA) — ケイパビリティ・アプローチ）などの normative フレームワークを用いて、同一の規範理論が三つの異なる目的にどのように使われうるかを示すことで、従来の単線的批評に対して反証的に機能する。
これにより、教育や研修の設計も変わる。企業や大学で求められるトレーニングは、対象とするAI倫理の種類によって大きく異なるため、汎用的な「AI倫理入門」では不十分である。現場技術者には実務的チェックリストと設計原則を、政策担当者には制度設計のための社会科学的技能を、倫理理論家には価値理論の深い理解を提供する必要がある。
したがって本論文の価値は、単に分類するだけでなく、実務と学術の橋渡しを可能にする点にある。これにより、評価や批判を行う際に「どの種類のAI倫理の視点から言っているのか」を明確にすることができ、無用な混乱を避ける土台が整うのである。
3.中核となる技術的要素
本稿は主に概念的な整理を行うものであるが、Ethics in AIに関しては具体的な技術的要素が重要である。ここでいう技術的要素とは、データ収集・前処理、モデル設計、評価指標、説明可能性（Explainable AI、XAI 説明可能なAI）など開発サイクルの各段階に組み込むべき実務的手法を指す。これらはプラクティカルであり、現場で実行可能でなければ効果を発揮しない。
たとえばデータバイアスの検出と修正は、単なる理論ではなく具体的な測定方法とツールを必要とする。ここで使われる評価指標は従来の精度だけでなく、公平性（fairness）、ロバスト性（robustness）、プライバシー保護といった複数の軸を同時に評価する必要がある。導入コストと運用コストを見積もり、ビジネス上の意思決定と照らし合わせることが欠かせない。
一方でEthics of AIに関しては、技術そのものの詳細よりも制度設計や政策対応が主題となる。ここでは規制の枠組み、説明責任（accountability）の定義、補償手続きの整備などが技術的課題と直結する。企業はこれらを外部ステークホルダーと協調して設計する能力を備えるべきである。
最後にEthics and AIは価値理論をAIに当てはめる作業であり、直接的なコーディング作業よりも理念形成に重心がある。しかし、その成果は設計原則や評価基準となって現場に落とされるため、学術的議論と技術的実装の橋渡しが常に必要である。
4.有効性の検証方法と成果
論文は有効性の検証を通じて三つの領域の違いを示している。まず実務レベルでは、簡便なチェックリストや設計ガイドを適用することで、データ漏洩や明白な偏りの発生頻度が低下するという実証的結果が示される。これは短期的かつ局所的な改善であり、ROIが比較的高い施策である。
次に制度・社会レベルの検証は観察的であり、法制度や規制の変更がどのように企業行動を変えるかを追跡することに重きが置かれる。ここでの成果は長期的な影響に関する知見であり、短期的な費用対効果とは別の評価軸が必要である。したがって経営判断は時間軸を明確に分離して行うべきである。
最後に理論的枠組みの有効性は、Capability Approach (CA) のような正義論を用いて、異なる倫理的目標が実際の政策や設計にどう転換されうるかを示すことで検証される。これにより同一の normative 理論が複数の応用に耐えうることが明らかになる。こうした結果は、評価の多様性を認める必要性を支持する。
総じて、本稿は短期的な現場改善と長期的な制度整備、そして価値判断の整合という三層構造を提示し、それぞれの検証方法と成果が相互に補完的であることを示している。経営層はこれを踏まえ、期待値を適切に設定する必要がある。
5.研究を巡る議論と課題
本稿が指摘する主要な課題は、AI倫理という言葉が曖昧に使われることで生じる誤解である。批判が的外れに感じられる場合、その多くは発言者がどの種類のAI倫理を念頭に置いているかを明示していないことに起因する。したがって議論を建設的にするためには、問題の階層を明示する慣行が必要である。
また、トレーニングや教育の設計という面でも課題が残る。企業が求めるスキルセットは分野ごとに異なるため、汎用的な研修では効果が薄い。現場向けの実務研修、政策立案者向けの制度設計研修、倫理理論家向けの専門教育を適切に分離して設計する必要がある。
技術的な課題としては、複数の評価基準を同時に満たすことの困難さがある。公平性や精度、プライバシーなど相互にトレードオフを伴う指標をどう折り合いをつけるかが問われる。ここでの解決策は単一の万能指標ではなく、状況に応じた優先順位づけと透明性の確保である。
最後に今後の研究課題としては、三つの領域間の橋渡しをするための実証的手法と、企業が実装可能なコスト評価モデルの構築が挙げられる。経営判断に直結する知見を増やすことで、AI倫理の実効性は一層高まるであろう。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の調査は、まず現場実装の最適化に向けた比較実験を増やすべきである。どのようなチェックリストやプロセス変更が最も効率的にリスクを低減するのか、業種別のベンチマークを整備することが求められる。これにより企業は限られたリソースで高い効果を得られる。
次に制度面では、規制の影響を前向きにとらえ、企業が適応するためのロードマップを共同で作ることが重要である。公的機関や業界団体と連携して標準化を進めることで、長期的なブランドリスクの低減につながる。
教育面では三種類のAI倫理に対応したカリキュラムの分離を進めるべきである。現場技術者向けには実務的な手法とツールの研修を、マネジメント層には戦略的判断のための概念的枠組みを、政策担当者には制度設計のためのケーススタディを提供することが望ましい。
最後に経営層に向けて助言するとすれば、小さく試し、学びを積み重ねて拡大することが最も現実的である。三つの領域の違いを理解し、段階的に対応することで、無駄な支出を抑えながら組織の信頼性を高めることができる。
会議で使えるフレーズ集
「まずはEthics in AIを優先して現場のチェックを固めましょう」、という言い方は実務優先であることを示す際に有効である。法務や広報を交えて制度的リスクを議論したいときは、「Ethics of AIの観点からステークホルダー対応と規制対応のロードマップを作成しましょう」と提案すると分かりやすい。価値判断が必要な戦略的判断については、「この点はEthics and AIの専門家に短期レビューを依頼し、意思決定を支援してもらいましょう」と言えば外部活用の意図が伝わる。
検索に使える英語キーワード
“AI ethics” “Ethics and AI” “Ethics in AI” “Ethics of AI” “Capability Approach” “explainable AI” “fairness in machine learning” “AI governance”
引用元
E. Ratti, “Three kinds of AI Ethics,” arXiv preprint arXiv:2001.00001v1, 2021.
