AI倫理とは丨プロダクトマネージャー用語集
最終更新日:
2025年5月8日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
プロダクトマネージャー転職についての情報はこちらをご覧ください！
① AI倫理の定義
AI倫理（AI Ethics）とは、人工知能が人間・社会・環境に与える影響を最小化しつつ利益を最大化するための 価値観・原則・プロセス の総称です。プライバシー、透明性、公平性、説明可能性、責任、セーフティなどを包含し、実務では 「原則 → リスク分類 → ガバナンス体制 → 技術的対策」 の四層構造で設計されることが多い。
② AI倫理の重要性／目的
効果 | 説明 | 補足データ |
|---|---|---|
規制コンプライアンス | EU AI Act（2024採択）や各国法に対応し、罰則・訴訟を回避 | EU AI Act はリスク階層ごとに義務を規定(Shaping Europe’s digital future, 欧州議会) |
ブランド信頼の向上 | 「責任あるAI」を掲げる企業は採用・顧客維持で優位 | AI関連インシデントは 2024年に233件へ急増（前年比+56%）(Home | Stanford HAI) |
投資の最適化 | 倫理基準を導入するとPoC失敗コストやリコール率が減少 | 13%がAIコンプライアンス専任者を配置、6%がAI倫理専門家を雇用(McKinsey & Company) |
社会的受容性 | バイアス・差別・誤情報を抑えてイノベーションを持続 | OECD原則は47か国が採択し「人間中心」を第一原則に掲げる(oecd.ai) |
③ AI倫理の実務フレームワーク 3選
フレーム | 概要 | キーコンセプト | 採択・適用例 |
|---|---|---|---|
EU AI Act | 世界初の包括規制。不当リスク→禁止 / 高リスク→事前審査 / 限定リスク→情報開示 | リスクベース、CEマーキング、罰則高額 | 2026年より段階的適用（生成AIは透明性義務）(Shaping Europe’s digital future, 欧州議会) |
OECD AI Principles (2019→2024改訂) | ①人間中心 ②公平 ③透明 ④堅牢 ⑤責任あるAIエコシステム | 政策ガイドライン、国際比較指標 | |
NIST AI RMF 1.0 | Govern → Map → Measure → Manage の4段メソッドでリスク低減 | 信頼性特性×リスクタイプマトリクス | 米連邦機関・医療・金融で参照標準(NIST, NIST パブリケーション) |
④ AI倫理の実務導入ステップ（企業向けブループリント）
- ガバナンス設計
- 取締役会に AI倫理責任者（CAIO/CAE）を指名
- 社内ポリシーを OECD/NIST 基準にマッピング
- リスクアセスメント
- EU AI Act のリスク階層チャートで全ユースケースを棚卸し
- 高リスクは IMPACT × PROBABILITY で優先度付け
- 技術的コントロール
- データバイアス検査、差分プライバシー、モデルカードを実装
- 生成AIには RAG＋ハルシネーション検出 を必須化
- 監査 & 透明化
- NIST RMF の Measure → Manage サイクルを四半期運用
- 外部監査報告を ESG レポートに統合（投資家向け）
- 継続教育 & インシデントレスポンス
- 全社員に“AI倫理ファースト”E-ラーニングを年1回実施
- インシデントDB連携で類似事例を自動通知、72 h 以内に報告
⑤ 関連用語
⑥ 外部参考リソース
種類 | 出典 |
|---|---|
国際原則 | OECD AI Principles (2024改訂版)(oecd.ai) |
規制 | EU AI Act 公式ポータル(Shaping Europe’s digital future) |
リスク枠組み | NIST AI RMF 1.0 PDF(NIST パブリケーション) |
市場調査 | McKinsey State of AI 2024（倫理関連雇用比率）(McKinsey & Company) |
インシデント統計 | Stanford HAI AI Index 2025 Responsible AI 章(Home | Stanford HAI) |
