AIが誤ることは前提です。問題は、誤ったときに誰が説明できるかです。 合同会社データリストは、精度向上ではなく「責任と証跡を成立させる構造」を設計します。
一般的なAI開発はモデル精度を中心に議論されます。しかし経営リスクは精度ではなく、 「統治不在」と「説明不能」によって発生します。 AI品質保証とは、評価指標、受入基準、ログ設計、変更管理、責任分界までを含む構造設計です。
AIを説明できる状態にするために、以下を設計対象に含めます。
AI、組織、人の責任境界を事前に定義します。 最終判断者を曖昧にしないことが、最大のリスク対策です。 RACIモデルを基礎に、実装と運用の責任を分離します。
AIは導入後に劣化します。 ドリフト監視、再学習フロー、ロールバック設計を組み込まなければ、 運用停止リスクは常に存在します。 継続運用を前提とした設計こそが、本質的な品質保証です。
口頭説明や抽象論では終わらせません。経営が判断でき、運用で破綻しないように、 論点を設計成果物として定義し、監査可能な形に落とし込みます。
AIに任せる領域と、人が最終判断する領域を境界づけ、例外処理と停止条件まで仕様化します
当たるかではなく、業務に必要なSLOとして定義し、評価手順と閾値を固定します
説明不能で止まる状態を避けるため、証跡の粒度と保存、閲覧、再現性を先に設計します
責任の真空を潰すため、権限と最終責任を事前定義し、承認と例外処理を運用に載せます
導入後の劣化を前提に、再学習条件、検証、リリース、ロールバックを手順化します
技術だけでなく法務と信用毀損のリスクを含め、軽減策と判断根拠を残します
これらの成果物は、実装前の投資判断材料であると同時に、導入後の運用・監査・再学習を止めないための仕様書になります。
事故や苦情が起きた瞬間に問われるのは、モデル精度ではなく統治不全と説明不能です。 そのため、設計成果は経営会議のGo/No-Go、金融機関の投資判断、監査対応に提出できる形に整形します。
特定の認証取得を断言するのではなく、AIマネジメントシステムや各種ガイドラインの論点に沿って、 リスク、証跡、権限、運用の設計を一貫した仕様として提示します。
規格名は参照規格として扱い、断定表現を避けた設計提示にします
いま必要なのは追加の資料ではなく、責任分界、証跡、評価指標、運用をどこから固めるべきかの論点整理です。 状況だけ共有してください。最短で進め方を定義します。
