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開発者、導入者、運用者を含め、AIに関連する損害や不具合に対して誰が責任を負うのかを明確にする体系的なアプローチ。
データ提供者、モデル構築者、インテグレーター、エンドユーザーなどのステークホルダー間で、発生した不利益（バイアス、安全性に関するインシデント、データ侵害）に対する責任を配分するための、契約、組織、および法律上の仕組みの一群です。これにより、免責基準、補償条項、および保険要件が定義されます。ガバナンスは、このフレームワークをベンダー契約、プロジェクト憲章、インシデント対応計画に統合し、説明責任と明確な救済経路を確保します。
実際の導入事例：
ある病院が、診断用ソフトウェアについてサードパーティのAIベンダーと契約しています。同社の責任フレームワークでは、モデルのエラーに起因する誤診についてはベンダーが責任を負い（かつ補償しなければならない）とし、一方でデータの品質に関する問題については病院側が責任を維持することを規定しています。このように責任の所在を明確に区分しておくことで、事案発生後の調査や保険金請求を円滑に進めることができます。
