堅牢なAIコンプライアンス戦略を支える6つの重要な要素

AIは、企業がソフトウェアを開発・リリースする方法の中核を担うようになりました。実際、92%の組織が、開発者はGenAIツールを使ってアプリケーションコードを生成していると回答しています。しかし、導入がIT部門や開発者以外にも広がるにつれ、AIがセキュリティやコンプライアンスに及ぼす影響について、より慎重に考える必要があります。

AIを狙った攻撃や脅威は増加しており、備えが不十分な企業のリスクを高めています。OpenAIやChatGPTのような既存のプロバイダーやモデルを利用する場合も、独自に開発する場合も、堅牢なAIコンプライアンス戦略とセキュリティ体制は、将来にわたってビジネスを守るために欠かせません。

適切なAIコンプライアンス戦略を策定すれば、システムにセキュリティの層を加え、AI攻撃や侵害の影響を抑えるとともに、既存の規則や規制への違反を防ぐことができます。

AIコンプライアンス戦略とは

AIコンプライアンス戦略とは、企業が利用するAIシステムやツールが、地域の法律、規制、倫理基準に準拠するようにするためのものです。また、社内でのAIの利用方法や、大規模言語モデル（LLM）などのAIシステムを開発する際の方針も含まれます。

AIは人、プロセス、テクノロジーのあらゆる領域に新たなリスクをもたらすため、コンプライアンスに万能な方法はありません。包括的な戦略には、明確なポリシー、適切なリスク管理の実践、最新のツールを盛り込み、それらを連携させてセキュリティを強化する必要があります。

AIコンプライアンス戦略が重要な理由

AIツールやシステムには本質的な脆弱性があり、絶えず進化しているため、AIコンプライアンス戦略は企業をリスクから守るのに役立ちます。多くのユーザーは、AIが引き起こす可能性のあるセキュリティ上の問題や、新しいシステムやツールが自社にもたらすリスクを十分に把握していません。専用の戦略や計画がなければ、従業員やユーザーが気づかないうちに、製品や企業を脆弱性やその他のセキュリティ問題にさらす可能性があります。その結果、悪意ある攻撃者にAIシステムやツールを悪用されるおそれがあります。

同様に、開発チームが追加のセキュリティガードレールなしでAIコーディングツールを使用すると、コードベースや製品に脆弱性が入り込む可能性があります。AIコンプライアンスは、こうした問題を防ぎ、多額の金銭的損失や損害から企業を守るのに役立ちます。

AIコンプライアンスが重要な理由は、ほかにもあります。

• 顧客、パートナー、主要なステークホルダーとの信頼関係を築く。

• AIの利用と開発において、透明性と説明責任を重視する文化を育む。

• 機密データや個人情報を保護し、データプライバシー関連法を遵守する。

• 変化する規制を常に把握し、懸念に先回りして対処することで、成長や拡張性への影響を防ぐ。

AIコンプライアンスを取り巻く規制

米国では、AIシステムやツールを対象とする法律はまだ整備されていませんが、州および連邦レベルで策定が進んでいます。また、NISTのAIリスク管理フレームワークのように、AIの利用や開発に伴うリスク管理を支援する任意のフレームワークもあります。

一方、AIシステムやツールは企業のITエコシステムの一部であり、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）で使われることも多いため、州や連邦のコンプライアンスフレームワークや規制の適用対象となる場合があります。金融サービス、医療、保険など、厳しい規制が設けられている業界で事業を展開する企業では、特に注意が必要です。

これらの業界では、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、データガバナンスやサイバーセキュリティに関する厳格な法律が定められています。そのため、AIシステムはプライバシー、セキュリティ、安全性を考慮して設計・使用する必要があります。

また、グローバルに事業を展開している企業や、今後の海外進出を予定している企業は、他国のAI関連法にも注意が必要です。たとえばEUには、AIの開発と利用を規制するAI法があります。同法の下では、市場に参入する前に、リスク評価・軽減の仕組みや詳細な文書化など、厳格な要件を満たす必要があります。

AIコンプライアンス戦略を支える6つの重要な要素

AIコンプライアンス戦略の策定は、決して難しいものではありません。ポリシーや手順の整備には多くの要素が関わりますが、戦略を6つの重要な領域に分けると、管理しやすくなります。

1. リスク管理

リスク管理は、サイバーセキュリティ戦略やコンプライアンス戦略に欠かせない要素です。リスクを積極的に管理することで、AIシステムのセキュリティを確保しながら、セキュリティインシデントの影響を最小限に抑えられます。企業は次の取り組みを行う必要があります。

• 定期的にリスク評価を実施する: AIシステムを定期的に見直し、潜在的なリスクや脆弱性を特定します。リスクの分類、優先順位付け、分析を行い、重大度と次の対応を判断します。

• リスク軽減の手順を導入する: AIシステムの重大なリスクに対処するための管理策を策定し、実施する必要があります。一般的なリスク軽減策には、プロセスの変更、セキュリティポリシーや対策の追加、人による監督などがあります。

• 継続的な監視とセキュリティツールを活用する: セキュリティ情報イベント管理（SIEM）システムなどの継続的な監視ツールは、AIシステムやITインフラ全体の脆弱性、セキュリティ脅威、コンプライアンス上の問題の検出に役立ちます。

• インシデント対応計画を策定する: コンプライアンスフレームワークや規制では、インシデント対応計画が求められることがよくあります。セキュリティインシデントが発生した際、主要なステークホルダーやチームが影響を最小限に抑えるための対応を把握していることが重要です。

2. データプライバシー

AIはデータを基盤としているため、機密データやプライベートデータを保護する必要があります。厳しい規制がある業界で必要とされるだけでなく、侵害やその他の重大なセキュリティインシデントを防ぐことにもつながります。

• データプライバシー関連の法律や規制を遵守する: 組織は、業界や地域におけるデータプライバシー関連の規則や規制を把握する必要があります。AIシステムでデータを扱う際は、データプライバシー規制を遵守しましょう。AIシステムが処理または収集する情報量を減らすため、データ最小化を実施する方法もあります。

• 強固なデータセキュリティ対策を講じる: 従来のデータセキュリティ対策は、AIシステム向けに設計されたものではありません。多くの場合、企業にはAIデータセキュリティとプライバシーを確保するための多層的なアプローチが必要です。暗号化、アクセス制御、最小権限の原則、セキュリティ監査を活用することで、AIシステムで使われるデータを不正アクセスや悪用から守れます。

3. ガバナンス

データプライバシーに加えて、企業には強固なガバナンスフレームワークも必要です。これにより、データセキュリティと規制遵守を確保しながら、AIを適切かつ倫理的に利用するための指針を示すことができます。

• 倫理的な境界を定める: 責任あるAIの利用とは何かを組織として明確にしましょう。倫理的な境界を定めることで、AIに関する社内ポリシーや手順の策定に活用できます。

• 社内ポリシー、手順、文書を整備する: AIの許容される利用方法やデータの取り扱いを定めます。また、データパイプライン、トレーニング手順、運用パフォーマンスなど、AIシステムのあらゆる側面を記載したAI部品表（AIBOM）も作成しましょう。

• 既存のガバナンスフレームワークに準拠する: 特定のフレームワークへの準拠が義務付けられていない組織でも、採用するメリットがあります。ISO 42001は、利用または作成するAIシステムの確立、利用、維持、改善に関する具体的な要件を定めた国際規格です。

• 監督委員会を設置する: AIシステムの利用には、人による監督が欠かせません。担当者がプロセス、プロジェクト、ログ、システムを定期的に確認することで、リスクを低減し、システムのコンプライアンスを維持できます。

4. データ品質とバイアス

AIは幻覚を起こすことがあり、悪意ある攻撃者がデータポイズニングやその他のプロンプトインジェクションを仕掛け、データや入力、出力の品質に影響を及ぼす可能性もあります。AIシステムが正確かつ一貫して動作するための倫理基準を定めるガイドラインには、次のようなものがあります。

• データ品質を継続的に確認・監視する。 AIはデータに基づいて動作するため、品質が重要です。データ品質を確認することで、不正確さやフィードバックループを防げます。また、学習データに含まれるバイアスを特定し、偏った、あるいは不公平な出力を防ぐことにも役立ちます。

• バイアス軽減の手法を導入する。 データのバイアスを確認するだけでなく、データの再処理やバイアス検出ツールを導入することで、AIシステムに偏りのパターンが生じるのを防げます。

5. トレーニングと意識向上

AIは比較的新しいテクノロジーであり、すべてのユーザーが詳しいとは限りません。従業員にAIシステムに関するトレーニングや意識向上の機会を提供することで、導入を促進し、コンプライアンスを確保できます。戦略にセキュリティの層を加える方法としても有効です。システムの不具合やセキュリティ上の問題の兆候、必要な対応を従業員が把握していれば、影響を抑えられます。

トレーニングは、透明性、説明責任、責任あるAIの利用を重視する文化の醸成にもつながります。これにより、コンプライアンス手順や倫理的な境界、社内ポリシーをより簡単に導入できます。

6. コンプライアンスと規制を監視する

AIコンプライアンス戦略を策定する際は、常に最新の情報を把握することが重要です。より多くの企業がAIシステムを導入・開発するにつれ、コンプライアンス規制や要件は変化し続けます。動向や自社への影響を把握しておけば、変化にも対応しやすくなります。また、新しい市場に進出したり法律が制定されたりした際に戦略を一新するのではなく、常に最新の状態に保つことができます。

AIコンプライアンス戦略の導入方法

AIの利用場所や利用方法によって、組織ごとに最適なアプローチは異なります。まずは、次のような大まかな手順から始めましょう。

1. コンプライアンス戦略を周知する: 経営層からエンジニアリング、法務、コンプライアンス担当者まで、全員が自分の役割を把握できるようにします。

2. 明確な目標を設定し、導入の優先順位とスケジュールを決める: リスクの高い領域から着手し、ポリシーやトレーニングをいつ展開するかを定めます。義務付けられたコンプライアンスフレームワークなど、緊急性の高い項目は、直ちに、または短期間で対応する必要があります。

3. セキュリティとリスク管理の手順を追加する: 堅牢なセキュリティ体制は、AIコンプライアンス戦略の最も重要な要素の一つです。AI専用のセキュリティツールを導入し、AIに特化したインシデント対応計画を策定すれば、コンプライアンスに影響を及ぼす可能性のあるAIセキュリティの問題に対処できます。

4. トレーニングプログラムを開始・継続する: AIシステムを利用する従業員やユーザー全員が、トレーニングや意識向上プログラムを受講する必要があります。一般的に、責任ある利用、社内ガイドライン、倫理基準、データセキュリティとプライバシーを扱います。

5. 継続的な改善に向けてフィードバックを募る: チームが導入状況について気軽にフィードバックできる環境を整えましょう。戦略が不十分な点や、導入上の課題を特定できます。

6. AIコンプライアンス戦略を定期的に見直し、更新する: 戦略が引き続き適切かつ効果的であることを確認するため、四半期ごとのレビューを検討しましょう。規制や要件の変更がなくても戦略を最新に保つことで、長期的な維持が容易になります。

SnykがAIコンプライアンス戦略を強化

堅牢なAIコンプライアンス戦略を策定し、ベストプラクティスを実践するには、適切なツールが必要です。AIを活用した開発者向けセキュリティプラットフォームSnykなら、AIシステムやツールを含むSDLCのあらゆる段階に、セキュリティを簡単に組み込めます。AIを安全に導入できるだけでなく、コンプライアンス目標の達成も支援し、プロセスを効率化して、世界各地のセキュリティ基準への準拠を後押しします。

Snykを活用すれば、DevOpsチームはSDLCのセキュリティを維持しながら、生産性を高める生成AIを活用できます。DeepCode AIを搭載したSnyk Codeを使えば、開発者はツールや作業コンテキストを切り替えることなく、コードの脆弱性を検出、修正、優先順位付けできます。これにより、AIが生成したコードも人が書いたコードも安全に保てます。Snyk Codeのリアルタイムスキャンと自動修正は、企業のリスクを低減し、製品ライフサイクルの早い段階からセキュリティを組み込むことで、フレームワーク、規制、ポリシーへの準拠を容易にします。 

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