NIST AI RMF（人工知能リスクマネジメントフレームワーク）自体は任意です。しかし、米国の連邦調達チームは、特に行政管理予算局（OMB）のAIに関するガイダンスや各機関の調達規則に基づき、契約授与の条件としてNIST AI RMFへの準拠を証明する文書を要求するケースを増やしています。連邦政府のコントラクターにとって、このフレームワークへの準拠は調達における事実上の必須要件となりつつあります。
関数のガバナンス
NIST AI RMFのサブカテゴリに対応した、ポリシー、アカウンタビリティ、およびライフサイクル統合
マップ関数
AIインベントリの作成、ユースケース分類、およびMap-1からMap-5に準拠したリスクの顕在化。
測定機能
メトリクス、TEVV、継続的監視 - 測定1（Measure-1）から測定4（Measure-4）まで稼働中。
機能の管理
リスク対応ワークフロー、低減状況の追跡、およびサードパーティ製AI連携。
GenAI プロファイル (AI 600-1)
各機能に組み込まれた、ジェネレーティブAIプロファイルの実装ガイダンス。
政府調達基準適合
政府調達審査および米国国防総省（DoD）のAI保証要求に対応するエビデンスパックが整いました。
米国連邦政府の調達基準において、NIST AI RMFへの準拠が求められるようになりました。Enzaiを導入すれば、システムを再構築することなく、この基準を満たすことができます。
ガバナンス、マッピング、測定、管理 — NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（RMF）における4つの機能を実務で運用する
NIST AI RMF（人工知能リスクマネジメントフレームワーク）は、4つのコア機能を中心に構成されており、それぞれにサブカテゴリと具体的な期待される成果が定義されています：
Govern（ガバナンス）。リスクマネジメントの文化（ポリシー、責任体制、広範な企業リスクとの統合など）を醸成します。サブカテゴリ：Govern-1（ポリシー）、Govern-2（責任体制）、Govern-3（労働力の適性）、Govern-4（エンゲージメント）、Govern-5（ライフサイクル統合）、Govern-6（サードパーティリスク）。
Map（マッピング）。AIシステムの文脈（目的、範囲、想定される用途、機能、リスクなど）を確立します。サブカテゴリ：Map-1（文脈の確立）、Map-2（カテゴリ分類）、Map-3（機能）、Map-4（リスク）、Map-5（影響評価）。
Measure（測定）。AIリスクの分析、評価、ベンチマーク測定、および監視を行います。サブカテゴリ：Measure-1（指標の特定）、Measure-2（システムの特性）、Measure-3（TEVV - テスト、評価、検証、確認）、Measure-4（継続的監視）。
Manage（管理）。最も優先度の高いリスクにリソースを割り当てます。サブカテゴリ：Manage-1（リスクの割り当て）、Manage-2（緩和戦略）、Manage-3（サードパーティリスク管理）、Manage-4（ライフサイクル対応）。
生成AIプロファイル（NIST AI 600-1）は、これら4つの機能すべてにわたって生成AI特有の導入ガイダンスを追加するものであり、基盤モデル、生成AI機能、または微調整された大規模言語モデル（LLM）を使用するあらゆる展開において極めて重要となります。
NISTの機能 | 要件 | Enzaiの運用ワークフロー |
|---|---|---|
ガバナンス（Govern） | ポリシー、説明責任、ライフサイクルへの統合 | AIMS構造 ＋ 役割の割り当て ＋ ポリシーの適用 |
マッピング（Map） | コンテキスト、分類、リスクの特定 | AIインベントリ ＋ ユースケース分類 ＋ リスクの可視化 |
測定（Measure） | メトリクス、TEVV（テスト・評価・検証・妥当性確認）、継続的な監視 | リアルタイムのコンプライアンススコア ＋ 自動評価 ＋ ドリフト検出 |
管理（Manage） | リソース配分、リスク軽減、サードパーティリスク | リスク対処ワークフロー ＋ 改善状況の追跡 ＋ TPRM（サードパーティリスク管理）の統合 |
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