社会と共に歩むガバナンス体制

技術が発展するにつれ、AIの利用方法やもたらされる効果・影響も変化していきます。こうした変化に伴い、社会における受容の程度や求められるガバナンスのあり方も変化し続けるため、一定の答えや完成形があるものではないと考えています。
そのため、私たちは、責任あるAI活用を実現するために、社内の専門知識と、社外のステークホルダーの多様な視点を掛け合わせ、変化し続ける社会の期待に応えていく プロセスを大切にしています。

専門組織による多角的な議論と連携

私たちは、さまざまな専門知識や、異なるバックグラウンドを持つ多様な人材 （弁護士、公共政策の専門家、データサイエンティストなど）で構成されたAIガバナンスの専門組織を設置しています。

この組織が中心となり、私たちがAIを活用することで社会に提供したい価値や、AI活用によるリスクなどを多角的な視点から議論し、あるべきガバナンスのルールを検討、整備しています。それを元に、各サービスの開発を担当する部署、法務、品質管理、ITセキュリティの担当部署といった関係組織と密に連携することで、現場の実務に即した実効性の高い運用を追求しています。

社会との対話を通じた「気づき」とガバナンスの進化

自社の基準だけに依拠するのではなく、客観性と透明性の向上の観点から、国内外の指針を参照するとともに、ユーザーやアカデミア・専門家の皆さまとの「対話」をガバナンスのプロセスそのものとして組み込んでいます。私たちだけでは気がつきにくいリスクや社会の変化に真摯に向き合い、ガバナンスを継続的にアップデートしています。

• ユーザーとの対話：ワークショップの開催や、定性・定量調査に基づくユーザーの声を反映しています。
• アカデミア・専門家との連携：大学との共同研究や論文発表、有識者との意見交換を通じた学術的・専門的な知見を反映しています。

これらのプロセスを通じて、外部知見を反映しながら、継続的に見直すアジャイル・ガバナンスを実践し、各サービスの特性に応じた責任あるAI活用を推進しています。

リスクベースアプローチ

AIは、その種類や利用用途、場面によってそのメリットもリスクも異なります。そのため、全てのサービスに一様のリスク対策を講じることは難しく、またそうした対応によって、AI活用により本来ユーザーが享受できる利益や機会を損なう可能性もあります。

そのため私たちは、リスクベースのアプローチを採用しています。AIの利用ケースに応じて、安全性評価基準の策定、およびモニタリングの仕組みを構築し、継続的なリスクの特定・評価・軽減を行っています。

特に雇用など、人生の選択に大きな影響を与える可能性がある分野のサービスについては、専門組織による厳格な事前審査に加え、リリース後も独立したモニタリング体制のもとで継続的にリスクを監視し、サービスのライフサイクル全体を通じて適切な措置を講じています。

人を中心にしたレビューの仕組みづくりと文書化

サービスの企画・設計段階からリリースまでのそれぞれの段階において、専門的知見を持つ組織による審査を実施する仕組み（「標準プロセスレビュー」）を運用しています。AIを活用したサービスのリリースを検討する場合、標準プロセスレビューを通じてサービスの企画や開発を担う組織と議論を重ね、人間中心の設計や公平性・公正性などを含むAI固有のリスクに関する審査を行っています。

特に雇用に関連するサービスのAI活用については、求職者のスキルや仕事を遂行する能力とは関係のない事由による不当な差別の助長が行われないよう、公平性・公正性を追求しています。

こうした審査プロセスにおけるAIの利用目的、インプット・アウトプットのデータ項目、アルゴリズムの特性、およびレビュー結果の判断の根拠は、標準プロセスレビューを管理するシステムに記録・保存されています。これにより、自分たちの判断を振り返ることができる状態を維持しています。

AIリスクモニタリング

AIの特性上、アルゴリズムやアウトプットは日々変化する可能性があります。そのため私たちは、事前審査のみならず、実際のサービスがリリースされた後においても、モニタリングを実施しています。

これにより、事前審査の段階で見つかっていなかった人権侵害、差別の助長、多様性の排除につながりうるリスクがないかを検討しています。

• Responsible AIモニタリング会議：モニタリングの結果は、議長であるAIガバナンス担当執行役員、サステナビリティ担当執行役員、プロダクト担当執行役員で構成するResponsible AIモニタリング会議にて定期的に報告・確認されます。 リスクがあると疑われた場合には、事業部門と連携し、迅速に改善方針を検討します。
• トレーサビリティの確保：AIの利用目的、インプットとアウトプットのデータ項目、アルゴリズム、レビュー結果などは、標準プロセスレビューを管理するシステムに記録されています。

AI活用サービスに対するレビュー観点の一例

レビュープロセスや観点については、技術の発展や社会環境の変化、ユーザーの声や第三者の専門家との対話を通じて、常に改善を行っています。

AIを活用したサービスのレビューを実施する際の主な観点は以下の通りです。

○ユーザーにとっての利便性と納得感：

• AI活用により、ユーザーの機会拡大や利便性の向上が実現できているか。
• AIの活用事実や特性に伴うリスクについて、ユーザーが正しく理解・納得できるよう、わかりやすい説明がなされているか。

○適切なデータ利用：

• データの取得経路や利用目的が、ユーザーに説明した範囲を逸脱していないか。

○不当な差別や不利益の防止

• 学習・推論データに、不当な差別の助長に繋がる項目が含まれていないか。
• ユーザーの意図に反する機微な情報の利用や、不利益を与えるプロファイリングが行われていないか。

○公平性・公正性の継続的追求

• サービス提供後も、技術の発展や社会環境の変化に照らし合わせ、公平性・公正性が損なわれるような状況が生じていないか。
• アルゴリズムの改良や新たな技術的手法の導入により、さらに公平性・公正性を高めるために、技術的な改善ができないか。