AI経営のリスクマネジメント

寺嶋正尚

maalis 2021 · 日経BP

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【ケース】
　貴社は、高額なAIエンジンを購入し、導入した。主要な機能は需要予測機能だ。しかし実際に動かしてみると予測はまったく当たらない。その判断にしたがって経営した結果、巨額の損失が発生した。ベンダーに問い合わせたところ、貴社が用意したデータに問題があるそうだ。さて、この責任は誰が負うのか？

　これは架空のストーリーです。しかしこれからの時代、こうした事例がどんどん発生することが想像されます。
　ビッグデータの時代、企業はさまざまなデータを容易に入手できるようになりました。そしてそのデータを使用することで、自社にとって最適な解を導き出すエンジンを手に入れました。いわゆるAIでです。
　しかしAIは、製品として提供されているものの、そのロジックやアルゴリズムは企業秘密とされブラックボックス化されており、導入した企業側にその仕組みは開示されません。

　そのエンジンで何が行われているのか？　果たしてその解は本当に最適なのか？　それを信じていいのか？　どのように判断すれば良いのか？　AIが判断ミスを犯した場合、責任は誰が取るのか？

　本書は、上記のような問題意識をもとに、AI経営のリスクマネジメントについて技術的、法的、ガバナンス的観点から論じます。
　AIの意義を十分に認めつつ、そのリスクをきちんとマネジメントすることの必要性およびその方向性を具体的に解説する画期的な書です。