従業員が会社から提供されたAIツールを利用する際、許可される行為および禁止される行為を定義した、組織が適用する一連の規定。

国家認定機関（ANABやUKASなど）から、特定の基準に対する監査を行う適格性があると公式に認められた認証機関によって発行される証明書。

AIエージェントが取り消し不可能な処理を実行する前に、人間が最終承認を行えるよう、その処理がもたらす影響を正確に表示することを義務付けるガバナンス要件。

AIエージェントによる実行を許可するツール、API、およびアクションのみを制限・指定する、セキュリティとガバナンスの制御機能です。

AIモデルに欺瞞的な入力を導入することにより、モデルを操作して誤った出力を生成させる手法。

複数のAIエージェントと、それらが依存するモデル、ツール、データを共にホストし、オーケストレーションし、ガバナンスを効かせる、統合された実行環境基盤です。

攻撃者がエージェントの目的や意思決定プロセスを操作し、その自律的動作を意図しない結果へと偏向させる脆弱性。

AIエージェントが共有インフラストラクチャレイヤーを介して相互に検出し、通信し、タスクを委譲し合う、ネットワーク化されたトポロジー。

人間の介入を最小限に抑え、自律的に複雑な目標を追求し、複数ステップのアクション（ソフトウェアのデプロイや金融取引など）を実行するように設計された、自律型人工知能システムの一種。

エージェンティックAIガバナンスとは、予測やコンテンツの生成のみを行うシステムとは異なり、自律的に計画を立てて行動を実行するAIシステムの制御を指します。これには、エージェントに許可される権限、自律性の制限、行動のログ記録方法、およびエージェントが誤った行動をとった場合の責任の所在などが含まれます。

エージェントのアクションをインターセプトし、実行前に決定論的なガバナンスルール群に照らし合わせて評価を行う、ランタイムソフトウェアコンポーネント。

AIシステムの開発者および運用者が、倫理的基準と法的要件を遵守し、システムが責任を持って設計および使用されることを保証する義務。

AIシステムの目標や挙動が、人間の価値観や意図と確実に一致するように調整するプロセスのことです。

一般に大規模言語モデルを基盤とし、自然言語による対話を通じてユーザーのタスク遂行を支援するために設計された対話型AIシステム。

AIシステムが倫理基準、規制、およびパフォーマンス指標に準拠しているかを評価するための、体系的な検証プロセス。

偏見のある学習データや欠陥のあるアルゴリズムに起因する、AI出力における系統的なエラーであり、不公平な結果をもたらすもの。

基盤モデル、学習用データセット、ライブラリ、依存関係など、AIシステムを構成するコンポーネントを構造化した一覧であり、ソフトウェア部品表（SBOM）のAI版に相当するものです。

組織によるAIの開発、調達、利用に適用される法律、規制、標準、契約条件を満たし、それを証明できる状態にすることです。

法律の要求を超えて、組織がどのAIをどのように開発・利用すべきかを導く原則で、公平性、透明性、説明責任、プライバシー、人間による監視などが含まれます。

AIシステムの内部メカニズムを人間がどの程度理解し、解釈できるかを示す指標。

公認システムとシャドーAIを含め、組織全体で特定の時点で利用されているAIシステム、モデル、エージェント、および組み込み型AI機能の全体像。

組織がどのAIをどのように使うかを決め、そのAIを合意した範囲内に保ち、それを証明するために用いるポリシー、役割、プロセス、コントロールのことです。

金融サービスにおけるAIガバナンスとは、同セクターの監督体制のもとでAIのリスクおよびコンプライアンス管理を適用することです。関連する規則は、管轄区域や企業タイプによって異なります。米国の主要銀行を対象とするSR 26-2、内部モデルの承認を有する英国の銀行を対象とするPRA SS1/23、シンガポールのMAS FEAT、そしてこれらすべてに適用されるEU AI Actなどが挙げられます。

組織が開発、購入、利用するAIを検出、レビュー、評価、統制し、そのエビデンスを1つの記録で管理できるようにするソフトウェアです。

組織が開発、購入、利用するすべてのAIシステムを、ツールやモデルからエージェントまで、それぞれのオーナーと目的とともに記録した最新の台帳です。

本提案は、因果関係の反証可能な推定を導入することにより、AIシステムによって生じた損害の賠償請求プロセスを簡素化することを目的とした、EUの指令案です。

業務でAIを適切に使うために必要なスキル、知識、理解のことで、AIにできること、うまく機能しない場面、引き起こしうる害を知ることも含まれます。

AIの責任ある開発または利用に向けた、方針、目標、およびプロセスを確立するための、組織における相互に関連する、または相互に作用する要素の集合体。

AIモニタリングとは、本番環境におけるAIシステムを継続的に監視し、精度の低下やドリフト、不安全な動作、および制御の失敗を検知することです。これには、モデルのパフォーマンス、入出力の分布、公平性の指標、コストや遅延の監視、さらにはエージェント型システムにおけるシステムのアクションの監視までが含まれます。

AIシステムが組織やその影響を受ける人々に害を及ぼす可能性と、その害の深刻さを組み合わせたものです。

AIシステムが組織や影響を受ける人々にもたらすリスクを、特定、評価、対応、監視する継続的なプロセスです。

企業内におけるAIツールの容易な利用や、効果的な導入・管理プロセスの不足によって引き起こされる、管理の行き届かないAIシステムの一方的な拡大（スプロール化）。

AIシステムの導入が、個人、集団、そして社会全体に及ぼす潜在的な影響を評価するための正式なプロセス。

AIシステムがその動作、意思決定、およびデータ使用について、オープンかつ明確であるべきであるという原則。

Gartner社が提唱した、AIの信頼性（Trust）、リスク（Risk）、セキュリティ管理（Security Management）の頭文字をとった略語。ガバナンス、信頼性、セキュリティを単一の運用戦略に統合するフレームワークを指します。

高影響を及ぼすAIシステムが、安全に、かつ偏見なく開発・利用されることを保証することを目指した、カナダの連邦規制の枠組み（法案C-27の一部）。

機械学習プロセスにおける誤った仮定により、アルゴリズムが系統的に偏った結果を生成することによって生じるバイアス。

社会的な機能を管理および規制するためのアルゴリズムの活用であり、意思決定プロセスに影響を与える可能性があります。

従業員が処罰を恐れることなく、未承認のAIツールの使用を申告できるよう促す、期間限定のガバナンスイニシアチブ。

欧州連合（EU）の安全衛生法によってすでに規制されている製品（機械、医療機器など）のリスト。これらの製品に統合されたAIは、EU AI Actに基づき、自動的に高リスクに分類されます。

EU AI Actによって定義された、義務的なコンプライアンス要件の対象となる、特定の高リスクAIアプリケーション分野のリスト。

外部AIサービスプロバイダーに対して行われるネットワークコールの監視および検証を行う技術的プロセス。

EU AI Actに基づき、提供者が附属書IIIに該当するAIシステムについて、重大な危害を及ぼさないと判断される場合に「高リスクではない」と自己判定することを可能にする仕組み。

高リスクAIシステムの提供者と導入者の間に直接的な義務の連鎖を生み出すEU AI Actの規定。これには、システムが大幅に変更された場合の責任移転が含まれます。

EU AI Actの規定であり、人と対話するAIシステム、シンセティックコンテンツ（合成コンテンツ）を生成するシステム、またはディープフェイクを作成するシステムに対して、透明性義務を課すものです。

オーストラリア連邦政府の公務および政府機関におけるAI利用を規定する方針。

手動の介入を必要とせず、ソフトウェアとAPI連携を活用して、継続的かつリアルタイムなコンプライアンスチェックおよびリスク監視を実行すること。