組織が適用するルール一式であり、従業員が会社提供のAIツールとどのように利用・連携できるかについて、許可される方法および禁止される方法を定めたものです。

特定の規格に対する監査を実施する能力があると、ANABやUKASなどの国家認定機関によって正式に認定された認証機関が発行する証明書です。

AIシステムの出力が実世界のデータや意図された結果を正確に反映する程度。

AIエージェントが、人間による最終承認の前に、取り消し不可能な操作によって何が実行されるのかを正確に表示しなければならないガバナンス要件です。

AIエージェントが実行を許可されるツール、API、およびアクションを厳格に定義する、セキュリティおよびガバナンスの制御です。

不正な出力を引き起こすために、誤解を招く入力を導入してAIモデルを操作する技術です。

複数のAIエージェントを、それらが依存するモデル、ツール、データとともにホストし、オーケストレーションし、ガバナンスする統合ランタイム基盤。

攻撃者がエージェントの目標や意思決定経路を操作し、その自律的な動作を意図しない結果へ誘導する脆弱性。

共有インフラストラクチャ層を通じて、AIエージェントが互いを検出し、通信し、作業を委任し合うネットワーク型トポロジー。

複雑な目標を自律的に追求し、ソフトウェアの展開や金融取引などの多段階のアクションを最小限の人間の介入で実行するように設計された人工知能システムのクラスです。

自律型AIシステムのガバナンスに関する説明です。これらのシステムは、予測AI（インサイトを提供するもの）や生成AI（コンテンツを作成するもの）とは異なり、独立した行動（例：取引、コードの展開）を実行する能力を有しています。

エージェントのアクションを実行前に捕捉し、あらかじめ定義された決定論的なガバナンスルールに照らして評価する実行時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は、そのシステムが責任を持って設計および使用され、倫理的基準と法的要件を遵守することを保証する義務があります。

AIシステムの目的と行動を人間の価値観や意図に合わせるプロセス。

自然言語による対話を通じてユーザーのタスク完了を支援するよう設計された会話型AIシステムであり、通常は大規模言語モデルによって駆動されています。

AIシステムの倫理基準、規制、および性能指標への適合性を評価するための体系的な評価。

偏見のあるトレーニング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誤差は、不公平な結果をもたらす可能性があります。

基盤モデル、学習データセット、ライブラリ、依存関係など、AIシステムを構成する要素を体系的に一覧化したインベントリです。ソフトウェア部品表（SBOM）に相当する、AI向けの部品表といえます。

AIシステムがそのライフサイクル全体を通じて適用される法律、規制、および倫理指針を遵守すること。

AI技術の開発と導入に関連する倫理的影響と責任に関する分野です。

AIシステムの内部メカニズムが人間によってどの程度理解され解釈されるか。

組織全体で、ある時点に使用されているAIシステム、モデル、エージェント、および組み込みAI機能の総体。承認済みシステムとシャドーシステムの両方を含みます。

AIシステムの倫理的かつ効果的な開発と利用を支援するポリシー、プロセス、制御の枠組み。

銀行・保険業界に求められる厳格な健全性規制および行動規範要件に対応するための、AIリスク管理フレームワークの専門的な適用。

人工知能システムの在庫管理、リスク評価、ならびに規制遵守を自動化するために使用される、専門的なエンタープライズ向け専用ツールです。

組織全体で使用されている全てのAIシステム、モデル、エージェントの包括的かつ集中管理されたカタログであり、そのビジネス目的、リスクレベル、所有権を追跡します。

AIシステムによって生じた損害について、請求者が損害賠償を求める手続きを、因果関係についての反証可能な推定を導入することにより簡素化することを目的としたEU指令案です。

AIの概念、能力、限界を理解し、AI技術との適切な交流を可能にします。

組織の相互に関連する、または相互に作用する要素の集合であり、AIの責任ある開発または利用のための方針、目的、およびプロセスを確立するもの。

AIシステムのパフォーマンスを継続的に観察および分析し、信頼性、安全性、コンプライアンスを確保します。

AIシステムが引き起こす可能性のある損害や意図しない結果には、倫理的、法的、運用上のリスクが含まれます。

AIシステムに関連するリスクの特定、評価、軽減のプロセス。

AIツールへの容易なアクセスと、効果的な導入受付およびインベントリ管理プロセスの欠如により、組織全体でAIシステムが統制されずに拡大していく状況。

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

AIシステムはその運用、意思決定、データの使用に関して開かれており、明確であるべきという原則。

Gartnerによって作られた頭字語であるAI Trust、Risk、Security Management（AI信頼性、リスク、およびセキュリティ管理）を指します。ガバナンス、信頼性、および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です。

カナダの連邦規制枠組み（C-27法案の一部）は、影響の大きいAIシステムが安全かつ偏りなく開発・利用されることを確保することを目的としています。

AIシステムが独自に学習するのを助けるための一連の規則または指示。

アルゴリズムが機械学習プロセスの誤った仮定により系統的に偏った結果を生成する際に発生するバイアス。

アルゴリズムを活用して社会的機能を管理および規制することは、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、懲戒処分を受ける不安なく、承認されていないAIツールの使用を申告できる、期間限定のガバナンス施策です。

EUの健康・安全に関する法令（例：機械、医療機器）により既に規制されている製品の一覧であり、EU AI Actの下で組み込まれたAIは自動的に高リスクに分類されます。

EU AI Act により定義された、必須のコンプライアンス対応が求められる高リスク AI アプリケーション領域の具体的な一覧。

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呼び出しを監視・検査するための技術的なプロセスです。

EU AI法に基づく自己判定メカニズムであり、重大な害を及ぼさない場合に、提供者が附属書IIIのAIシステムを高リスクではないと分類できる仕組み。

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連鎖を構築し、システムが大幅に改変された場合の責任移転も含む、EU AI 法の規定。

人と対話するAIシステム、合成コンテンツを生成するAIシステム、またはディープフェイクを生成するAIシステムに対して、透明性義務を定めるEU AI法の規定。

人間の知能に類似した一般的な方法で理解し、学習し、知識を適用する能力を持つAIの一種です。

機械による人間の知能プロセスのシミュレーション、特にコンピューターシステムによるものであり、学習、推論、自己修正を含みます。

オーストラリア連邦における、公共サービスおよび政府機関でのAIの利用を規定する方針。

ソフトウェアとAPI連携を活用し、手動介入なしで継続的かつリアルタイムにコンプライアンスチェックとリスク監視を実施すること。