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現在のAIガバナンスへの取り組みを、目指すべき基準や規制と比較評価し、改善が必要な領域を特定するプロセス。
既存のポリシー、プロセス、およびツールを対象とするフレームワーク（例：欧州連合AI法、ISO/IEC 42001など）にマッピングする体系的なレビューです。これにより「ギャップ」（欠落している管理策や、陳腐化した手順）を特定し、リスクに基づいて是正措置の優先順位を決定し、検出事項の改善状況を追跡します。ギャップ分析は、コンプライアンス監査への備えや、ガバナンス成熟度の向上を推進するための基盤となります。
実際の導入事例：
EU AI法（欧州連合人工知能法）の初回監査を控えたある製造業者は、ギャップ分析を実施しました。その結果、プライバシー影響評価のテンプレートが存在しないこと、そして人間による監視（ヒューマン・オーバーサイト）のチェックポイントが欠落していることが判明しました。そこで同社は、これらの文書やプロセスを整備し、ワークフローを更新することで、規制当局による審査の前に重要なギャップを解消しました。
