【ISO/IEC 42001とは？】AIリスクマネジメントの国際標準と説明可能なAI（XAI）の重要性【AIMS】

2025/4/23 16:042025/6/11 13:25

[updated: 2025-06-11]

はじめに

私たち株式会社Elcamyでは、AI技術を活用したサービス開発に取り組む中で、常に「AIリスクマネジメント」の必要性を強く感じています。

最近では、オプティマソリューションズ株式会社様が主催された「国際規格ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム認証）セミナー」に参加し、AIリスクマネジメントが今後ますます重要になることを改めて認識しました。

セミナーの動画は、下記からダウンロードできます。

▼動画配信視聴・資料ダウンロード

【動画配信】ビジネスでのAI活用を加速！国際規格ISO42001（AIマネジメントシステム認証）紹介セミナー（2025年4月開催） | オプティマ・ソリューションズ株式会社

(*)のついた事項は必須項目です。お申込内容(*) 2025年4月開催「ISO42001（AIマネジメントシステム認証）紹介セミナー」の動画配信視聴・資料ダウンロードを申し込む御社の現状について(*) 　既にISMS（ISO27001）

https://www.optima-solutions.co.jp/seminar/aims-video/

ついに制定された「AIマネジメントの国際基準」

AIの導入が進む現代において、信頼性や安全性、倫理的な課題をいかにマネジメントするかは、企業にとって避けて通れない重要テーマです。

2023年12月、国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）は、AIマネジメントシステムの国際規格「ISO/IEC 42001」を発行しました。この規格は、AIを安心して社会実装するためのリスク管理の新たな基準となります。

本記事では、ISO/IEC 42001の概要とともに、そこで重要視される説明可能なAI（XAI：Explainable AI）の役割について、公式情報などからわかりやすく解説します。

ISO/IEC 42001とは？AI時代の「安心」を支える国際規格

ISO/IEC 42001は、AIシステムの設計、開発、導入、運用、保守におけるリスクを適切に管理するための国際的なマネジメントシステム規格です。

規格名	内容
ISO/IEC 42001	AIリスクマネジメントの国際標準
発行元	ISO（国際標準化機構）、IEC（国際電気標準会議）
発行年	2023年12月

従来の「情報セキュリティ（ISO 27001）」や「品質管理（ISO 9001）」ではカバーできなかった、AI特有の課題──たとえばアルゴリズムの不透明性や倫理的問題──に対応するために、この規格が策定されました。

出典

ISO/IEC 42001:2023

Information technology — Artificial intelligence — Management system

https://www.iso.org/standard/81230.html

なぜAIリスクマネジメントが必要なのか

AI導入は効率化や新たな価値創出につながりますが、その一方で以下のようなリスクが潜んでいます。

リスクカテゴリ	具体的なリスク事例
バイアス（偏り）	採用AIが特定の性別や人種を不当に優遇・排除する
ブラックボックス問題	なぜその結果になったのか説明できない
安全性・信頼性	誤作動による事故（例：自動運転の誤判断）
プライバシー侵害	個人データの過剰取得や誤使用

こうしたリスクは、企業の信用失墜や法的トラブルを招く要因となります。特にEUにおける「AI法（EU AI Act）」をはじめ、世界的にAIへの規制強化が進んでおり、リスク対応は今後ますます重要になります。

出典

Home

🔔 Alert: The EU Commission has announced it will soon be looking for third-party contractors relating to 'Technical Assistance for AI Safety', covering the topics of CBRN, Cyber offence, Loss of control, Manipulation, and other AI risks. | More details here

https://artificialintelligenceact.eu/

ISO/IEC 42001が求めるAIマネジメントのポイント

AIMS（AIマネジメントシステム）とは？

ISO/IEC 42001が提供する中心的な仕組みが、「AIMS（AI Management System：AIマネジメントシステム）」です。

これは、AIのリスクを計画的かつ継続的に管理するためのフレームワークで、ISO/IEC 42001 では PDCA を基本とした運用が推奨されており、一般的には次のような 5 段階で整理されることが多いです。

ステップ	内容
1. リスクの特定	どの部分にリスクが潜んでいるかを洗い出す
2. リスク評価	そのリスクがどれほど深刻か、どれくらいの確率で起こるかを評価
3. リスク対策の計画と実行	対策案を立て、実際に行動に移す
4. 説明責任とトレーサビリティ	判断の過程や責任者、根拠を記録し、後から確認できる状態にする
5. 継続的改善	PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルで改善を続ける

なぜ「説明責任」が重視されるのか？

AIが出す判断は、ときに人間の意思決定よりも複雑です。そのため、「なぜその判断をしたのか」を説明できないと、ユーザーや社会の信頼を得ることができません。

説明責任を果たすことで、以下のようなメリットがあります。

社会的な安心感の確保

法的リスクへの備え

社内外ステークホルダーへの透明性の提供

XAI（説明可能なAI）の役割と必要性

XAIとは何か？

XAI（Explainable AI：説明可能なAI）とは、AIが出した予測や判断について、その根拠を人間が理解できる形で説明する技術や手法の総称です。

AIの判断はしばしば「ブラックボックス」と呼ばれ、内部で何が起きているのかがわかりづらいという課題があります。これを解消するのがXAIです。

なぜXAIが必要とされるのか？

理由	説明
ユーザーの納得感向上	結果の理由がわかれば受け入れやすい
バイアスや誤作動の検証が可能	不公正や異常な判断を早期に発見できる
法規制への対応	説明責任を果たし、監査や審査に耐えられる

代表的なXAI手法

手法	特徴
LIME	各予測の周辺データを用いて説明する手法
SHAP	予測結果に影響を与えた各特徴量の寄与度を可視化する手法
決定木（Decision Trees）	シンプルなルールと条件分岐で説明可能なアルゴリズム

出典

Explainable artificial intelligence

Explainable AI (XAI), often overlapping with interpretable AI, or explainable machine learning (XML), is a field of research within artificial intelligence (AI) that explores methods that provide humans with the ability of intellectual oversight over AI algorithms.[1][2] The main focus is on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI algorithms,[3] to make them more understandable and transparent.[4] This addresses users' requirement to assess safety and scrutinize the automated decision making in applications.[5] XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.[6][7]

https://en.wikipedia.org/wiki/Explainable_artificial_intelligence

GitHub - shap/shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model.

A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model. - shap/shap

https://github.com/shap/shap

GitHub - marcotcr/lime: Lime: Explaining the predictions of any machine learning classifier

Lime: Explaining the predictions of any machine learning classifier - marcotcr/lime

https://github.com/marcotcr/lime

実務での活用法：ISO/IEC 42001とXAI導入ステップ

ISO/IEC 42001を自社で導入する際は、次のようなステップを踏むことが効果的です。

ステップ	内容
1. 現状評価（ギャップ分析）	現在のAI活用状況と潜在リスクを洗い出す
2. AIMS設計と導入	必要なルールやプロセスを設計し、ドキュメント化する
3. XAIの選定と適用	使用するAIモデルに適した説明手法（SHAPやLIMEなど）を組み込む
4. 社内教育と文化醸成	社員全体への教育を行い、AIリスクマネジメントの意識を共有する

実践事例（海外）

ドイツ製造業の事例

製造ラインの異常検知にAIを活用。異常の原因をSHAPで可視化し、品質保証部門と連携して説明責任を強化。

出典

View of Artificial Intelligence for Quality Assurance and Troubleshooting in Industry

https://journals.hs-offenburg.de/index.php/urai/article/view/8/18

まとめ：AIリスクマネジメントとXAIは企業の信頼基盤

項目	ポイント
ISO/IEC 42001	AIリスクマネジメントの国際標準
AIMS	継続的なリスク管理を可能にする仕組み（PDCA）
XAI（説明可能なAI）	判断根拠を可視化し、安心と透明性を提供
導入による企業メリット	法規制への対応、ステークホルダーからの信頼獲得、社会的信用の向上