ほとんどのAIコンプライアンス対応は、規制が変わるたびに一からやり直す必要があります。Enzaiなら、一度の対応で済みます。

多くのAIコンプライアンスプログラムでは、最初のフレームワークマッピングを自社内（通常はEU AI法、多くの場合はコンサルティング会社の協力のもと）で構築します。その後、ISO 42001が登場すると、2回目のカスタム構築が行われます。さらにNIST AI RMFが登場すると、3回目の構築が行われます。そして、EU AI法の施行スケジュールが進行すると、最初の構築結果を修正する必要が生じます。ここで、4つの構造的な課題が浮き彫りになります。

• フレームワークは、相違点よりも共通点のほうが多い：ISO 42001の箇条8.2、NIST AI RMFのMap-3.2、およびEU AI法第9条は、いずれもほぼ同様の入力データを用いたリスクアセスメントを求めています。これらをそれぞれゼロから構築するのは非効率的です。適切なマッピングを行うことで、一度収集したエビデンスをこれら3つのフレームワークすべてで再利用できます。

  
  

• 規制は変化するが、個別構築されたものは自動で更新されない：EU AI法の実施ルール（Code of Practice）が公開（または改訂）されるたびに、個別に構築したすべてのEU AI法のマッピングを更新する必要があります。一元管理されたライブラリを使用すれば、一度の変更吸収で対応できます。

  
  

• コンプライアンス評価と本番環境の乖離：スプレッドシートによるコンプライアンス評価の更新は、頻繁であっても四半期に一度程度です。しかし、AIシステムは毎週のように変化します。その結果、スプレッドシート上の評価と実際のシステムの状態に乖離が生じます。

  
  

• 監査のたびに同じ証跡の提出が求められる：システムごと、あるいはフレームワークごとの証跡管理（エビデンス・トレイル）が確立されていない場合、監査のたびに同じチームに対して同様の成果物の提出を何度も依頼することになります。これにより担当チームの負担が増大し、監査の対応待ちが発生し、プログラム全体の推進力が失われます。