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設計から廃棄に至るシステムライフサイクル全体にわたり、AIリスクに体系的に対処するための構造化されたガイドラインおよびプロセスの枠組み。
主に業界標準（例：NIST AI RMFなど）に準拠した包括的なフレームワークであり、リスク原則、役割、プロセス（評価、軽減、監視）、およびガバナンス成果物（ポリシー、テンプレート）を定義します。リスク活動（影響評価、監査）をプロジェクトのゲートウェイに組み込み、組織のリスク成熟度を継続的に測定することで、一貫したリスク管理を実現します。
実際の導入事例：
あるグローバル保険会社が、ISO/IEC TR 24028に基づくAIリスク管理フレームワークを導入しました。これにより、リスクカテゴリの確立、リスクオーナーの割り当て、主要なマイルストーン（設計、パイロット、本番稼働）におけるリスクチェックポイントの義務付けが行われ、企業向けダッシュボードを活用して、すべてのAIプロジェクトにおけるリスク指標とフレームワークの適用状況を追跡しています。
