用語集
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AI RMFプロファイルにはどのような種類がありますか？
ユースケースプロファイル： 採用や公正な融資など、特定のユースケースやシナリオに向けてAI RMFの機能を特化して実装したものです。
部門横断的（クロスセクター）プロファイル： 特定の業界や技術に限定されることなく、さまざまな産業やユースケース全体に適用できるものです。
時間的プロファイル： 「現状プロファイル（Current Profile）」は、現在のAIリスク管理の状況を示します。「目標プロファイル（Target Profile）」は、望ましい状態に達するために必要な成果を示します。両者のギャップがロードマップとなります。
1つのプロファイルが複数の種類に属することもあります。例えば、ジェネレーティブAIプロファイルは、ユースケースプロファイルであると同時に、部門横断的プロファイルでもあります。
ジェネレーティブAIプロファイルとは何ですか？
2024年7月に公開されたNIST AI 600-1は、AI RMF 1.0に対する初の部門横断的なコンパニオンガイドです。このガイドでは、ジェネレーティブAIに特有、あるいはジェネレーティブAIによって悪化する12のリスクカテゴリを特定し、フレームワークの4つのコア機能（ガバナンス、マップ、測定、管理）に関連付けられた推奨アクションを提示しています。これらのアクションは既存の「コア」に対応しているため、すでにAI RMFを導入している組織は、別のプログラムを立ち上げる必要はなく、拡張機能としてこれを取り入れることができます。
現状プロファイルと目標プロファイルは、実務においてどのように機能しますか？
時間的プロファイルは、多くの組織が見落としがちな仕組みです。「現状プロファイル」は現在の状況を客観的に評価するものであり、通常、把握されていなかったAIシステムがここで明らかになります。「目標プロファイル」は、リスク許容度、業界の期待、法的義務を踏まえた上で、目指すべき成果を定義します。これにより、ガバナンスへの取り組みは、終わりなきコンプライアンス活動ではなく、担当者が明確化された進捗管理可能なギャップ分析タスクへと変わります。ここでの課題は、ほぼ常に現状プロファイルの作成にあります。なぜなら、把握できていない棚卸資産に対してプロファイルを作成することはできないからです。
金融サービスやエージェンティックAI向けのプロファイルはありますか？
はい、あります。この領域こそ、プロファイルの開発が最も急速に進んでいる分野です。2026年2月に米国財務省とCyber Risk Institute（CRI）が共同で公開した「FS AI RMF」は、NIST AI RMFに準拠しており、230のコントロールオブジェクトを備えた金融サービス向けのオーバーレイとして機能します。また、Cloud Security Alliance（CSA）は、自律的にツールを使用するシステムに特有のリスクをカバーするエージェンティックAIプロファイルを公開しています。これらはいずれも、NISTが「コア」を提供し、各コミュニティがその上に業界や技術固有のレイヤーを構築するという、意図された開発パターンを示しています。
例
臨床メモ作成にLLMを採用したある医療提供者が、現行プロファイル（Current Profile）を構築したところ、2つの部門にわたって正式に登録されていない3つの独立したLLMデプロイメントが存在することを発見しました。同プロバイダーは、ジェネレーティブAIプロファイル（Generative AI Profile）を適用して、これらを12のGenAIリスクカテゴリに照らして評価し、書き起こし（スクライビング）のユースケースにおいてデータ漏洩とコンファブレーション（捏造）のリスクが軽減されていないことを特定しました。ターゲットプロファイル（Target Profile）は、必要な成果として、患者の識別情報をサードパーティのエンドポイントに送信しないこと、およびメモが記録に入力される前に臨床医が確認することを設定しました。これら2つのプロファイルのギャップは、担当者と期日が指定された、追跡可能な改善計画へと落とし込まれます。