2025/9/5

#ガイドライン

経産省AI事業者ガイドライン完全解説｜委託先管理・サードパーティリスクマネジメント（TPRM）で押さえるべき指針とは？

急速な技術革新により、AI（人工知能）はビジネスのあらゆる場面で活用され、企業の競争力を左右する重要な要素となりつつあります。しかしその一方で、AIの判断の偏り、セキュリティの脆弱性、説明責任の所在など、これまでにない新たなリスクも顕在化しています。

このような状況を受け、経済産業省と総務省は、AIの開発・提供・利用に関わる全ての事業者が参照すべき指針として「AI事業者ガイドライン（第1.1版）」を公表しました。このガイドラインは、AIを安全・安心に社会実装していくための羅針盤となるものです。

本記事では、この「AI事業者ガイドライン」の要点を分かりやすく解説するとともに、AI活用における本質的な課題、特にサプライチェーン全体で考慮すべき「委託先管理・サードパーティリスクマネジメント（TPRM）」の重要性について、専門的な視点から深掘りします。

「AI事業者ガイドライン」の全体像：目的と対象

まず、ガイドラインが何を目指し、誰を対象としているのかを正確に理解することが重要です。

ガイドライン策定の背景と目的

AI技術の進化は、生産性の向上や新たなサービス創出といった多大な恩恵をもたらしつつも、判断プロセスの不透明性（ブラックボックス問題）や、学習データに起因する差別的なアウトプット、サイバー攻撃の新たな標的となる可能性など、多様なリスクを内包しています。

そこで本ガイドラインは、AIに関わる事業者が自主的にリスクを認識し、適切な対策を講じることを支援するために策定されました。イノベーションを阻害せず、人権の尊重や安全性の確保といった価値を両立させることを目指しています。これは、法律による硬直的な規制ではなく、事業者の柔軟な取り組みを促す「リビングドキュメント（継続的に更新される文書）」として位置づけられています。

対象となる3つの事業者

ガイドラインは、AIのライフサイクルに関わるプレイヤーを以下の3つに分類し、それぞれの役割と責任について言及しています。

AI開発者：AIモデルやAIシステムを研究・開発する事業者。
AI提供者：AI開発者が開発したAIを、自社または他社のサービスに組み込んで提供する事業者。（例：AIチャットボットを自社ウェブサイトに導入するSaaSベンダー）
AI利用者：AI提供者が提供するAIシステム・サービスを事業で利用する事業者。（例：顧客対応のためにAIチャットボットを導入する企業）

重要なのは、多くの企業が「AI提供者」であり、同時に「AI利用者」でもあるという点です。自社でAIを開発していなくても、外部のAIサービスを利用する時点で、ガイドラインの対象者となるのです。

ガイドラインが示す「10の共通指針」と「各事業者の責務」

ガイドラインの中核をなすのが、全ての事業者に共通して求められる10の指針です。これらは、AIを安全かつ倫理的に社会実装していくための基本原則と言えます。

全事業者に共通する10の指針

人間の尊厳（Human Dignity）：人間の尊厳と個人の自律を尊重する。
多様性及び包摂性（Diversity & Inclusion）：多様な背景を持つ人々がAIの恩恵を受けられるように配慮する。
持続可能性（Sustainability）：地球環境、社会、経済の持続可能性に配慮する。
安全（Safety）：AIシステムのライフサイクル全体を通じて、利用者や社会の安全を確保する。
セキュリティ（Security）：AIシステムに対するサイバー攻撃などの脅威から保護する。
プライバシー（Privacy）：個人のプライバシーを尊重し、適切に保護する。
公平性（Fairness）：AIの判断によって特定の個人や集団が不当な差別を受けないようにする。
透明性（Transparency）：AIシステムの意思決定プロセスや判断理由を説明できるように努める。
アカウンタビリティ（Accountability）：AIシステムの開発・提供・利用に関する責任の所在を明確にし、説明責任を果たす。
教育（Education）：AIを適切に利用するためのリテラシー向上に努める。

特に、ガバナンスやリスク管理の観点からは「セキュリティ」「透明性」「アカウンタビリティ」が極めて重要です。

各事業者に求められる具体的な取り組み

ガイドラインでは、上記の共通指針に基づき、各事業者が実施すべき具体的な取り組み例が示されています。

AI開発者：
- 学習データの品質確保（偏りや不適切な内容の排除）
- AIモデルの性能や挙動に関する検証と評価
- セキュリティ脆弱性への対策
AI提供者：
- 開発されたAIの特性やリスクの十分な理解
- 利用者に対する適切な情報提供（利用目的、性能の限界など）
- インシデント発生時の対応体制の構築
AI利用者：
- AIの利用目的の明確化と、それに伴うリスクの評価
- AIの判断を鵜呑みにせず、最終的な判断は人間が行う体制の整備
- 従業員へのAIリテラシー教育の実施

AI利活用におけるセキュリティ課題と法規制

AIの導入は、従来の情報セキュリティやコンプライアンス体制に新たな課題を突きつけます。

AI特有のセキュリティリスク

従来のサイバー攻撃に加え、AIシステムは以下のような特有のリスクに晒されます。

敵対的攻撃（Adversarial Attacks）：入力データに微細なノイズを加えることで、AIに意図的な誤認識を引き起こさせる攻撃。
データ汚染（Data Poisoning）：学習データに悪意のあるデータを混入させ、AIモデルの性能を劣化させたり、バックドアを仕込んだりする攻撃。
モデルの窃取：AIモデルそのものを不正にコピーし、悪用する行為。

これらのリスクは、自社だけでなく、AIの開発を委託しているベンダーや、利用しているAIプラットフォームから発生する可能性があります。

ガイドラインの本質：AI時代のサードパーティリスクマネジメント（TPRM）の重要性

ここまでガイドラインの概要を見てきましたが、最も重要な論点は、AIの活用が自社単独で完結することは稀であり、必然的に外部の事業者（サードパーティ）との連携が不可欠になるという点です。

複雑化するAIサプライチェーン

現代のAI開発・利用環境は、以下のように多様なサードパーティが関与する複雑なサプライチェーンを形成しています。

AIアルゴリズムを開発するAI開発者
学習データを提供するデータベンダー
開発・実行環境を提供するクラウドプラットフォーム事業者（IaaS/PaaS）
特定の機能を提供するAI-SaaSベンダー

自社が「AI利用者」である場合、利用しているAIサービスの裏側には、これら複数の事業者が存在します。つまり、自社のAIガバナンスは、これらサードパーティのリスク管理レベルに大きく依存するのです。

ガイドラインが示唆する委託先管理の新たな視点

AI事業者ガイドラインが求める「透明性」や「アカウンタビリティ」は、まさにこのTPRMの文脈で極めて重要になります。

委託先の選定：委託先がAI事業者ガイドラインを理解し、遵守する体制を構築しているか、学習データの品質や倫理性をどのように担保しているか
契約：AIの性能、セキュリティ、インシデント発生時の責任分担などを契約書に明記できているか
継続的なモニタリング：委託先が提供するAIモデルに新たな脆弱性が発見されていないか、継続的にセキュリティ対策を実施しているか

従来の委託先管理で評価していた情報セキュリティ体制や財務状況に加え、AI特有のリスク（モデルの品質、データの倫理性、敵対的攻撃への耐性など）を評価・管理する新たな枠組みが求められています。

AIの「ブラックボックス」問題は、技術的な側面だけでなく、サプライチェーンの不透明性という側面も持っています。委託先が何をしているか分からない状態では、自社のアカウンタビリティ（説明責任）を果たすことはできません。

AI時代の健全な事業成長とリスク管理のために

AI事業者ガイドラインへの対応は、単なるコンプライアンス上の義務ではありません。AIをめぐるリスクを適切に管理し、社会からの信頼を獲得することは、企業の競争力そのものに直結します。そして、その鍵を握るのが、AIサプライチェーン全体を俯瞰したTPRMの実践です。

しかし、AIベンダーを含む多数の委託先について、Excelやスプレッドシートを用いてリスク評価や情報収集を行うのは、管理が煩雑になり、形骸化しやすい課題があります。

Lens RMでは、委託先管理・サードパーティリスク管理ソリューションを提供しています。本記事で解説したAIの利活用における委託先管理や、サプライチェーン全体のリスク対応について、お気軽にご相談ください。

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