用語集
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AIインベントリとは？
AIインベントリは、AIレジストリとも呼ばれ、AIガバナンスの他のすべての取り組みの土台となる一覧です。使用中の各AIシステムを記録します。従業員が使うツール、社内で開発したモデル、ベンダーから購入したAI製品、既存ソフトウェアで有効化されたAI機能、そしてAIエージェントです。それぞれについて、何をするものか、誰がオーナーか、現在どの段階にあるかを記録します。把握していないAIは、評価することも、管理することも、報告することもできません。
各レコードに含めるべき項目は？
最低限必要なのは、名称と説明、ビジネスオーナー、利用目的、自社開発か購入か（購入の場合はベンダー名）、その基盤となるモデルとデータ、そしてアイデア段階からパイロット、本番運用を経て廃止に至るライフサイクルの段階です。そのうえで、ガバナンスに関する情報を加えます。リスク分類、EU AI Actなどの法律における役割、個人データを処理するかどうか、そしてアセスメント、リスク、承認へのリンクです。オーナーのいないレコードは、真っ先に手を打つべき点です。
AIインベントリは義務付けられている？
いくつかの規制やフレームワークは、インベントリがあることを前提としています。NIST AI RMFは、GOVERN 1.6でAIシステムを棚卸しする仕組みを求めています。ISO/IEC 42001は、マネジメントシステムの対象とするAIシステムを定めることを求めています。米国の連邦機関はOMB M-25-21に基づきAIユースケースのインベントリを公表しており、米国の銀行監督当局はSR 26-2に基づきモデルインベントリを求めています。EU AI Actは、インベントリそのものを明示的には求めていません。
モデルレジストリとの違いは？
モデルレジストリはエンジニアリング用のツールです。MLOpsチームがモデルのバージョン、学習の実行、デプロイメントを追跡するために使い、通常は自社で開発したモデルだけを管理します。AIインベントリはガバナンスのための記録です。購入したAIや既存製品に組み込まれたAIも含み、システムのオーナー、用途、適用されるルール、承認の有無といった背景情報を管理します。両者は連携しており、レジストリやクラウドプラットフォームからモデルをインポートすることで、インベントリを最新の状態に保てます。
構築と維持の進め方は？
まずは手元にあるものから始めます。ベンダー契約や調達記録、モデルレジストリ、そして各チームへの簡単なアンケートです。次に、新しいAIの申請はすべて申請受付を通すようにし、新しいシステムが承認と同時にインベントリに加わるようにします。そのうえで、誰も登録していないAIを探します。従業員がAIツールを取り入れるスピードには、どんなアンケートも追いつけないからです。オーナーと段階を定期的に見直し、システムが停止されたらレコードを廃止します。各ステップはAIインベントリの構築方法に関するガイドで詳しく解説しています。
Enzaiでは、AI検出が社内で使われているAIツールを見つけ、エージェントはMicrosoft Copilot Studioから、モデルはAmazon Bedrock、Azure AI Foundry、Databricksなどのプラットフォームからインポートされます。また、ユースケース申請が入力されるとレコードが追加されます。検出されたものは同じAIインベントリに追加し、各レコードにオーナーを割り当てます。
例
ある小売企業のAIポリシーには、承認済みのツールが6つ記載されています。インベントリを構築するにあたり、同社は調達記録から着手してAI機能を含む契約を14件見つけ、各部門にほかに何を使っているかを確認します。マーケティング部門からは、顧客との通話で使っている無料の文字起こしツールが3つ報告され、人事チームが人事サイトの情報をもとに社内規程に関する質問に答えるエージェントを構築していたこともわかります。それぞれが、オーナーを持つレコードになります。文字起こしツールのうち2つは承認済みのツールに置き換えられ、3つ目は申請受付を通り、人事のエージェントはレビューを経て、読み取り専用のアクセス権で承認されます。