内部監査人協会（ＩＩＡ）情報グローバルな視点と洞察特別版−ＡＩ 第１部

人工知能－内部監査の専門家が考慮すべきこと
内部監査人協会（ＩＩＡ）
訳者：堺咲 子
内部監査財団（Internal Audit Foundation） 評議員
インフィニティコンサルティング 代表
ＣＩＡ，ＣＣＳＡ，ＣＦＳＡ，ＣＲＭＡ，ＣＰＡ（ＵＳＡ）目次

はじめに……………………………………… 52

ＡＩ能力：理解ギャップを埋める……… 56

ＡＩを分かりやすく説明する……………… 52

サイバーレジリエンスを改めて重視する

ＡＩの基本…………………………………… 53……………………………………………… 57

ビッグデータとアルゴリズム…………… 53… ……………… 58
ＡＩ監査『フレームワーク』

ＡＩの種類………………………………… 54

ＡＩ戦略…………………………………… 58

ＡＩの機会とリスク………………………… 54

ガバナンス………………………………… 58

機会………………………………………… 55

人的要因…………………………………… 59

リスク……………………………………… 55

最後に………………………………………… 59

内部監査の役割……………………………… 55

諮問委員会
ＩＩＡアラブ首長国連邦

ＩＩＡマレーシア
CIA, CCSA, CFSA, CGAP, CRMA

CIA, CCSA, CRMA

ヌル・ハヤティ・バハルディン氏

カレム・オベイド氏

ＩＩＡ北米

ＩＩＡアフリカ地域連合
CIA, QIAL

CIA, CRMA, CPA

レセディ・レセテディ氏

キャロライン・セイント氏

ＩＩＡコロンビア

ＩＩＡオランダ
CIA, CCSA, CGAP

CIA, CCSA, CRMA

ハンス・ニューランド氏

アナ・クリスティーナ・ザンブラノ・プレシアド氏

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月刊監査研究2018．2（No.531）

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報Ｉ）社のディスカッションペーパー「Artificial

注
本文書は３部シリーズの第１部として、■ ＡＩの基本を概説する。
■ ＡＩにおける内部監査の役割を探る。
■ ＡＩのリスクと機会を検討する。
■ 内部監査人のためのフレームワーク（以下『フレームワーク』）を紹介する。
第２部と第３部では、ＡＩ監査『フレームワーク』を実務へ適用するための情報を提供しており、組織のリスクプロファイル
や戦略目的に合わせて内部監査部門がＡＩ
監査プログラムをカスタマイズする際に利用できる監査目的や手続が含まれている。

Intelligence: The Next Digital Frontier（人工知能：ネクスト・デジタル・フロンティア）」によると、ＡＩの発想はアラン・チューリング氏が、「マシンは、人間の判定者が人間であるかと思うほど十分なコミュニケーシ
ョンをとることができる」という説を最初に出した1950年に遡る。
ＡＩはテクノロジーにおける一連の重要な進歩を表しているが、それは初めての重要な進歩ではなく、おそらく最後のものでもないだろう。ここ数十年を振り返ってみると、コンピュータ、ＰＣ、表計算ソフト、リレーショナルデータベース、非常に高度な接続機能などの出現と、それと同様のあらゆる技術的
進歩は、組織の運営方法や目的達成方法に影響を与えてきた。ＡＩはこれまでの多くの技

はじめに術進歩と同じかそれ以上に破壊的である可能

人工知能（ＡＩ）とは幅広い意味を持つ用性を秘めている。

語であり、マシンを「賢く」するテクノロジ

ＡＩはテクノロジーの向上によって起きたーを指している。組織はヒューマンインテリ

一連の進歩に関する、最新の重要な進歩と考ジェンス（ヒューマン分析や意思決定）を自えることができる。何が新しいのかと言うと、動化、拡張、または複製するためにＡＩの研テクノロジーの進歩と拡張性であり、それが究やアプリケーションに投資しているので、ＡＩの実用的なアプリケーションの発表に至

内部監査の専門家は組織のＡＩ施策に本格的った。

に参加する準備ができていなければならない。

このアプリケーションは、ＩＢＭ社のＡＩ

ＡＩには他にも深層学習（ディープラーニ

プラットフォームであるワトソンが米国の人

ング）、機械学習（マシンラーニング）、画像

気クイズ番組「ジョパディ！」の勝者となっ

認識、自然言語処理、認知（コグニティブ）

た2011年に公の場で実証された。ＩＢＭリ

コンピューティング、知能増幅、認知強化、サーチ社によると、ＩＢＭ社は「『人工知能』

機械拡張知能、拡張知能などの多くの用語がというよりは『拡張知能』で動いて」おり、ある。ここで使用されるように、ＡＩはこれ「明確なタスクを持つ人々を支援する実用的らすべての概念を網羅している。

なＡＩアプリケーションを構築すること」に重点を置いている。人間の専門知識はマシン

ＡＩを分かりやすく説明する
ＡＩは新しいものではない。マッキンゼー・グローバル・インスティテュート（ＭＧ１

を賢くする技術を開発しており、その代わりにスマートマシン１ は人間の能力を強化している。
ＡＩは既に様々な分野（上場企業、非上場

訳者注：自律的に行動し、学習を重ね、これまで人間にしかできないと思われていた作業をこなすマシンのこと。

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報なり得る。しかし内部監査人は、組織や政府

ＡＩ技術の利用や一般社会のためにＡＩができることを理解■ 自動車メーカーが自動運転車を開発する。

しようとしてデータサイエンティストや計量■ オンラインの検索エンジンが検索結果をアナリストになる必要はない。

絞り込む。
■ ソーシャルメディア組織が写真の中の顔を認識し、ニュースフィードをフィルタ

ＡＩの基本

リングする。

ビッグデータとアルゴリズム■ メディア企業が書籍や番組を購読者や加ＡＩはアルゴリズムで動きアルゴリズムは入者に推奨する。

ビッグデータに支えられているので、組織は■ 小売業者が買い物客のためにカスタマイ

ＡＩに着手する前にビッグデータに関するしズされたオンライン・ショッピング体験

っかりした基礎知識を身に付けなければならを提供する。

ない。また内部監査は、ＡＩに対処すること■ 物流会社が配達に最適な経路を決める。

を考える前にビッグデータに関するしっかり■ 政府機関が伝染病の蔓延を予測する。

した基礎知識を身に付けなければならない。

■ マーケティングの専門家がリアルタイム

ビッグデータの機会とリスクおよび監査プロ

で顧客にピッタリの情報を提供する。

グラム見本が含まれた、ビッグデータを理解■ 仮想アシスタントが消費者と会話するた

して監査するための包括的なガイダンスにめに音声制御された自然言語を使用す

ついては、ＩＩＡの「GTAG: Understanding

る。

and Auditing Big Data（ビッグデータの理解

企業、政府機関、非営利団体）や産業にわたと監査）」を参照のこと。このガイダンスは、って普及している。例えば、ＡＩがほんの数

ＩＩＡ会員は無料で、非会員は有料でＩＩＡ

年前には不可能だった数々の斬新な機能を可のブックストア（www.theiia.org）から入手

能にしていることを考えてみよう。しかし、できる２。

ＡＩの影響を受けるのは斬新な機能だけではビッグデータには、単に大量のデータといない。損失モデリング、信用分析、査定、取う以上の意味がある。ビッグデータとは大量引処理、その他多数の作業のように、何十年で多様で高速で可変性の高いデータ（情報）にもわたって起きているより日常的な作業がを指し、組織はそのデータを処理するために

ＡＩによって改善されている。

特別に設計されたシステムアーキテクチャー

内部監査人はビジネスにおけるＡＩの実用とツールと業務に投資している。ビッグデー

化に注意を払うことが不可欠であり、内部監

タの大半は組織自身が生成しているが、一般査の専門家はあらゆる業界や産業の組織にＡ公開されているデータや外部から購入していＩ関連のアドバイザリーやアシュアランス業

るデータもある。

務を提供することができるように能力を磨く

組織はビッグデータを有効に活用するためことが重要である。

にアルゴリズムを開発している。アルゴリズ

ＡＩはビッグデータとアルゴリズムに依存

ムとはマシンが従うべき一連のルールであしているので、特にビッグデータに精通してる。アルゴリズムとは、人間が無理なく処理いない内部監査部門や組織にとっては脅威にできない、または理解さえできない膨大な量

２

訳者注：日本語訳は『月刊監査研究』2018年１月号に掲載。

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53内部監査人協会（ＩＩＡ）情報のデータをマシンが素早く処理できるようにきない。その一例は自動運転車でするものである。アルゴリズムの性能と正確あり、進路にある障害物を瞬時に性は大変重要である。アルゴリズムはそもそ認識して車線を変更することがでも人間が開発するので、（意図的であってもな

きる。

くても）人間の誤りや偏見がアルゴリズムのタイプⅢ．心の理論：心の理論とは、マシン性能に影響する。不完全なアルゴリズムは組

はマシンとやり取りする相手が思織の業務に望ましくない問題や大惨事をもた

考、感情、期待を持っていることらす場合がある。2008年の世界金融危機を引を認識できるという考えである。

き起こした原因の少なくとも一部は欠陥のあタイプⅢのＡＩを組み込んだマシ

るアルゴリズムであると一般には認識されてンは、相手の思考、感情、期待をいる。

理解し、それに応じて自分自身の行動を調整することができる。

ＡＩの種類

タイプⅣ．自己認識：タイプⅣのＡＩを組み
３「The Conversation 」の「Understanding

込んだマシンは自己認識する。
「心the four types of AI, from reactive robots toの理論」を延長した、意識や自己

self-aware beings （リアクティブロボットか認識のあるマシンは、マシン自体

ら自己認識する存在までの４種類のＡＩを理を認識してその内部状態を知り、解する）」という論文の中で、ミシガン州立さらに相手の感情を予測すること

大学統合生物学・コンピュータサイエンスの

ができる。

４

別の言い方をすると、タイプⅡの自動運転

アラン・ヒンツェ準教授は４種類のＡＩの概要を次のように説明している。

車は歩行者を単なる障害物として認識するのタイプⅠ．リアクティブマシン：これは最もで、歩行者が自動車の進路にいる場合は車線

単純なＡＩである。リアクティブを変更しようと判断する。タイプⅢの自動運

マシンは同じ状況に対して毎回ま

転車は、車両が停止することを歩行者が期待

ったく同じ方法で反応する。そのすると予想する。タイプⅣの自動運転車は、

一例は世界の一流チェスプレーヤ

停止すべきであることが分かっている。なぜーに勝てるマシンであり、チェス

ならば、自動運転車は進路に対抗車両があるの駒を認識し、それぞれの動きを場合は止まろうとするからである。すごい！

知り、両者の次の動きを予測でき

現在、大抵の「スマートマシン」はタイプ

るようにプログラムされている。

ⅠかタイプⅡのＡＩによるものである。現在

タイプⅡ．リミテッドメモリ：リミテッドメ

進行中の研究開発によってタイプⅢやタイプ
ⅣのＡＩの実用化が可能になるだろう。

モリのＡＩマシンは、過去に答えを求めることはできるが記憶は保存されない。リミテッドメモリのＡＩの機会とリスクマシンは、記憶を形成することや過去の経験から「学ぶ」ことがで組織のＡＩの機会とリスクを理解するため

３

訳者注：科学者などが主催する独立系ニュースソース。

４

訳者注：https://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-awarebeings-67616

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月刊監査研究2018．2（No.531）

内部監査人協会（ＩＩＡ）情報の第一歩は、組織のビッグデータの機会とリスクを徹底的に理解することである。繰り返
しになるが、ビッグデータの機会とリスクおよび監査プログラム見本が含まれた、ビッグ
データを理解して監査するための包括的なガイダンスについては、ＩＩＡの「GTAG:
Understanding and Auditing Big Data（ビッグデータの理解と監査）」を参照のこと。このガイダンスは、ＩＩＡ会員は無料で、非会員は有料でＩＩＡのブックストア（www.
theiia.org）から入手できる。ＡＩの機会とリスクの例には次のようなものがある。

関連するガイダンス
ＩＩＡ基準2120：リスク・マネジメント（抜粋）
内部監査部門は、リスク・マネジメン
ト・プロセスの有効性を評価し、リスク・マネジメント・プロセスの改善に貢献しなければならない。
2120.A1 – 内部監査部門は、以下の各事項に関わる組織体のガバナンス、業務および情報システムに関するリスク・エク
スポージャー（リスクに曝されている度合い）を評価しなければならない。
■ 組織体の戦略目標の達成状況

機会■ データ処理サイクルを短縮できること。
■ 人間の行動を完全に反復可能なマシン動作に置き換えることによってエラーを減らせること。
■ 時間のかかる活動を時間効率の良い活動（プロセス自動化）に置き換えて作業時間と人件費を削減できること。

■
財務および業務に関する情報の、信頼性とインテグリティ■ 業務とプログラムの有効性と効率性■ 資産の保全■
法令、方針、定められた手続および契約の遵守■ ＡＩに投資しない場合、組織が競合他社か■ 潜在的に危険性のある状況で、人間をロボ

ら後れを取るリスク。

ットやドローンに置き換えられること。

■ ＡＩへの投資（インフラストラクチャ、研■ 特定の市場における特定の商品の販売予測

究開発、人材獲得）が許容水準の投資収益から伝染病や自然災害の予測に至るあらゆ率（ＲＯＩ）をもたらさないリスク。

ることで、より良い予測ができること。

ＡＩリスクに関するより詳細な情報は、こ■ ＡＩ施策を通じて収益や市場シェアを伸ばの３部構成の「グローバルな視点と洞察」シ
リーズの第２部と第３部で説明する。

せること。

リスク
■ 特定することが難しい人間の先入観がＡＩ

テクノロジーに組み込まれるリスク。
■ 人間の論理エラーがＡＩテクノロジーに組

内部監査の役割
内部監査は組織の目的達成能力に関連するリスクと機会を評価し理解することに熟達している。内部監査がこの経験を活用すると、み込まれるリスク。
■ 不十分なＡＩのテストと監督が倫理的に問人工知能が短期、中期、または長期の価値を創造する組織の能力に否定的または肯定的な題のある結果をもたらすリスク。
■ ＡＩ製品やサービスによる危害が財務上や影響を与える程度を評価し、理解し、伝達するのに役立つ。内部監査は人工知能に関連し評判上の損害をもたらすリスク。
■ 顧客やステークホルダーが組織のＡＩ施策

を受け入れない、または採用しないリスク。

月刊監査研究た少なくとも５つの重要かつ明確な活動を通じて関与することができる。

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報■ すべての組織の内部監査はリスクアセスメ

ントにＡＩを含めるべきであり、さらに、
リスクベースの監査計画にＡＩを含めるかを検討すべきである。
■ ＡＩを検討中の組織の内部監査は、ＡＩプ

ロジェクトの開始から積極的に関与して導入の成功に役立つ助言と洞察を提供すべきである。しかし、独立性と客観性の両方を侵害していると見られたり実際に侵害したりすることを避けるために、内部監査はＡ
Ｉプロセスや方針や手続の導入について所有したり責任を負ったりすべきではない。
■ 何らかの形でＡＩを（製造ラインでロボッ

ト工学を使用する製造業者のように）業務

ＡＩ能力■ 自然言語処理■ 顔認証、画像解析、テキスト分析などのアプリケーション・プログラム・インターフェイス（ＡＰＩ）■ アルゴリズムと先進モデリング■ 確率と応用統計学■ データ解析■ ソフトウェア工学■ プログラミング言語■ 機械学習■ コンピュータビジョン■ ロボット工学

または（購入履歴に基づいて製品をカスタの採用を積極的に支援できる信頼されるアマイズする小売業者のように）製品やサードバイザーであると思われている。

ビスに組み込んでいる組織の内部監査は、

内部監査はあらゆることに対するアプロー

根底にあるアルゴリズムとアルゴリズムのチと同様に、ＡＩに関連するリスク・マネジ

基礎となるデータの信頼性に関するリスク

メント、コントロール、ガバナンスの各プロの管理についてアシュアランスを提供すべ

セスの有効性を評価し改善するために、規律きである。

ある姿勢で体系的な手法を使用すべきであ■ 内部監査は組織のＡＩ使用を取り巻く道徳る。

的および倫理的問題が対処されるようにす

ＡＩ能力：理解ギャップを埋めるべきである。
■ 他の主要システムの使用と同様に適切なガ

ＡＩの専門知識を持つ専門家は少ないと言バナンス体制を確立する必要があり、内部われている。ＡＩ革命に参加したいと思う組

監査はこの分野でアシュアランスを提供で織は、多くの分野の能力を備えた人材を育成

きる。

または獲得する必要がある。

実施している具体的な活動が何であれ、内テクノロジー、自動車、製造、金融サービ

部監査は組織のＡＩ関連活動の重要な貢献者

ス、ユーティリティ業界の一握りの組織がＡとなるのに適している。内部監査は、

Ｉ革命をリードしているように見えるが、Ａ■ 組織の戦略目的とそれらの目的を達成する

Ｉの影響を受けない組織があるとは考えられために実施されるプロセスを理解している。

ない。コンピュータや表計算ソフトや分散処■ ＡＩ活動が目的を達成しているかどうかを理は、当初は限られた業界に集中していたが、最終的にはあらゆる組織がこれらのテクノロ評価することができる。
■ ＡＩリスクに関連する経営陣のリスク・マ

ジーを採用した。ＡＩはますます主流になる

ネジメント活動に対する内部のアシュアラ

ので、組織にＡＩ関連のアシュアランスやアンスを提供することができる。

ドバイザリー業務を提供する準備をする必要■ ビジネスプロセスを改善したり提供する製のない内部監査部門があるとは考えられない。

品やサービスを向上したりするためにＡＩ

この課題に備えるために内部監査部門長

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報

わらず現代を特徴づけている。ＡＩを採用し関連するガイダンス
ＩＩＡ基準1210：熟達した専門的能力（抜粋）
内部監査人は、自らの職責を果たすために必要な「知識、技能およびその他の能力」を備えていなければならない。内部監
査部門は、部門の責任を果たすために必要な「知識、技能およびその他の能力」を、部門総体として備えているか、または備えるようにしなければならない。
1210.A3 – 内部監査人は、与えられた業
務（work）を遂行するために、重要な情報技術（ＩＴ）のリスクおよびコント
ロール手段についての十分な知識と、活用可能なテクノロジー・ベースの監査技
法を身につけていなければならない。しかしながら、すべての内部監査人が、情報技術（ＩＴ）の監査業務に第一義的な責任を負う内部監査人と同等の専門知識を持つことは期待されていない。
（ＣＡＥ）はどうすれば内部監査部門のスキルを向上できるだろうか？

最初のステップ

は新しいスキルセットが必要だと認識するこ

ＡＩが進化することによって、組織はサイバーレジリエンスを高める必要性を改めて重視させられている。ＡＩがより強力になるにつれて、新しく複雑で巨大なデータセットを使用している不可解なアルゴリズムにより多くの判断が委ねられるので、これらのシステム
を外部の悪意ある者から保護することが成功
にとって不可欠となる。2014年のアーンスト
ヤング社のレポート５ では、サイバーレジリ
エンスを「サイバー攻撃に抵抗し反応して、さらにサイバー攻撃から回復して徐々にセキュリティと持続可能性を高める環境に変える能力」と定義した。ＡＩへの依存度を高めているあらゆる組織にとってサイバーレジリエ
ンスは非常に重要である。
サイバーセキュリティを取り巻くあらゆる複雑さの中で、内部監査が直ちに影響を与えられる重要な分野が４つある。
■ サイバー脅威に対する準備と対応に関する

アシュアランスを提供する。
■ 組織に対するリスクとそのようなリスクに対処する取り組みの水準を経営幹部と取締役会に伝える。

とである。内部監査部門は部門全体として、■ 効果的な防御と対応が確実に行われるよう

ＡＩ、組織のＡＩ利用方法、およびＡＩが組にＩＴや他の関係者と協力して作業する。

織にもたらすリスクを十分に理解しなければ■ リスクに関する組織内のすべての関係者間ならない。ＣＡＥはこの理解を経営幹部、取のコミュニケーションと調整を円滑に進め

締役会、監査委員会に伝えることができなける。

ればならない。手始めに、ＡＩに関するＩＩ

ＡＩが関わるサイバーセキュリティ侵害にＡの専門家およびビッグデータや人材管理のよってもたらされ得る悲惨な結果はどれだけようなテーマに関するＩＩＡの補足的ガイダ

誇張してもし過ぎることはない。サイバーセ

ンスを利用するとよい。

キュリティがすでに実施されていないなら
ば、ＣＡＥは内部監査チーム内でサイバーセ

サイバーレジリエンスを改めて重視する

キュリティを迅速に構築する必要がある。

サイバーセキュリティに対する脅威は相変

５

訳者注：http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/cyber_ecosystem/$FILE/EY-Insights_on_GRC_Cyber_ecosystem.pdf

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報

ＡＩ監査『フレームワーク』

関連するガイダンス『フレームワーク』は、ＡＩ戦略、ガバナ
ンス、人的要因の３つの要素で構成されている。

主なＩＩＡの基準
ＩＩＡの「内部監査の専門職的実施の国際基準」には、ＡＩに特に関連する基準がいくつかある。
■ ＩＩＡ基準1210：熟達した専門的能力

ＡＩ戦略
各組織のＡＩ戦略は、ＡＩがもたらす機会を活用するアプローチに基づいた独自のものである。組織のＡＩ戦略は組織全体のデジタ
ル戦略やビッグデータ戦略の明らかな拡張である可能性があり、充実したデジタル戦略や
ビッグデータ戦略が実施されている組織はＡ
Ｉにおいて一歩先を進んでいる。ＭＧＩ社によると、「強力なデジタル機能、安定したＡＩの採用、および積極的な戦略を組み合わせた組織は、桁外れの財務的成果を得る」。
内部監査は最初に、組織のＡＩ戦略を検討しなければならない。組織にはＡＩに対する明確な戦略があるか？

組織はＡＩの研究開発に投資しているか？

組織にはＡＩの脅威

や機会を特定し対処する計画があるか？

Ａ

Ｉは組織にとって競争優位となり得るので、内部監査は経営陣と取締役会が組織目的と合致した熟慮したＡＩ戦略を策定する重要性を認識する手助けをすべきである。

■ ＩＩＡ基準2010：（内部監査部門の）計

画の策定■ ＩＩＡ基準2030：監査資源の管理■ ＩＩＡ基準2100：業務（work）の内容■ ＩＩＡ基準2110：ガバナンス■ ＩＩＡ基準2130：コントロール■ ＩＩＡ基準2200：内部監査（アシュアランスおよびコンサルティング）の個々の業務に対する計画の策定■ ＩＩＡ基準2201：計画の策定における考慮事項■ ＩＩＡ基準2210：内部監査（アシュアランスおよびコンサルティング）の個々の業務における目標■ ＩＩＡ基準2220：内部監査（アシュアランスおよびコンサルティング）の個々の業務の範囲■ ＩＩＡ基準2230：内部監査（アシュアランスおよびコンサルティング）の個々の業務への資源配分■ ＩＩＡ基準2240：内部監査（アシュアガバナンス
ＡＩガバナンスとは、組織目的の達成を追及して組織のＡＩ活動を指示、管理、監視するために導入された構造、プロセス、手続をランスおよびコンサルティング）の個々の業務の作業プログラム■ ＩＩＡ基準2310：情報の識別指す。組織のＡＩガバナンスの形式と構造は、したりすべきではない。ＡＩ活動は、組織の当該組織の個々の特性によって異なる。しか倫理的、社会的、法的責任に沿った意思決定

し具体的なアプローチがどのようなものであと行動につながらなければならない。

れ、ＡＩガバナンスはアカウンタビリティと監督体制を確立し、ＡＩガバナンスの責任者

データアーキテクチャとインフラストラク

がＡＩを効果的に監視するのに必要なスキル

チャと専門知識を確保するのを支援し、さらに、

ＡＩのデータアーキテクチャとインフラス

組織の価値観がＡＩ活動に反映されるように

トラクチャは、組織がビッグデータを扱うた支援する。この最後の点を見落としたり軽視

めのアーキテクチャやインフラストラクチャ

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内部監査人協会（ＩＩＡ）情報と同じものになるだろう。それには以下の検討事項が含まれる。

るか。
■ 技術的な複雑さを考慮すると、ＡＩには透■ データへのアクセス方法（メタデータ、分類法、固有識別子、命名規則）。

明性があるか。
■ ＡＩのアウトプットは合法的に、倫理的に、■ データライフサイクル（データの収集、使用、保管、廃棄）を通した情報のプライバ

責任ある形で使用されているか。
情報のプライバシーやセキュリティ侵害の最も一般的な原因が人的ミスであることは広シーとセキュリティ。
■ データライフサイクルを通したデータ所有

く認識されている。同様に、人的要因はＡＩが期待した結果を提供する能力を損なうとい権と使用に対する役割と責任。

う人的ミスのリスクにも対処する。

データ品質
ＡＩアルゴリズムを構築するデータの完全ブラックボックス

性、正確性、および信頼性は非常に重要であ

メリアム・ウェブスター社のオンライン辞る。残念ながら、組織データの定義が不十分

書によると、ブラックボックスとは「大抵はで不整合な構造であることは珍しくない。シ

複雑な電子装置であり、その内部メカニズム

ステム間のやり取りが無かったり、システム

は通常ユーザーから隠されているかユーザー間で複雑なアドオンやカスタマイズによってには不可解である。広義には、不可解で未知やり取りされていたりすることがよくある。

の内部機能やメカニズムを持つもの」である。

このデータがどのように統合され合成され検組織がタイプⅢやタイプⅣのＡＩ技術（自習証されるかは非常に重要である。

や相互通信できるマシンやプラットフォームを利用する技術）に移行するにつれて、アル

成果測定

ゴリズムがどのように動いているかが分かり

組織がＡＩを組織活動に統合する際、ＡＩにくくなったり理解できなくなったりする。

活動をビジネス目的に結びつけるために、ま組織のＡＩ活動がより高度化するにつれて、た、ＡＩがそれらの目的の達成を効果的に支ブラックボックスはより大きな課題になる。

援しているかどうかを明確に示すために、成果測定指標を定めるべきである。経営陣はＡ
Ｉ活動の成果を積極的に監視しなければならない。

最後に内部監査の専門家は、次のデジタル領域フ
ロンティアになり得る人工知能に後れを取る

人的要因

ことはできない。内部監査人はこれに備えて

アルゴリズムを開発するのは人間である。

ＡＩの基本、内部監査が果たせる役割と果た

人的ミスや判断の偏りは（ともに意図的であすべき役割、およびＡＩのリスクと機会を理ってもなくても）アルゴリズムの性能に影響

解しなければならない。内部監査人はこれらする。人的要因として以下を検討すること。

の課題を乗り切るために『フレームワーク』■ 意図的でない人間の判断の偏りがＡＩ設計を活用して、ＡＩに関連するリスク・マネジに影響する、というリスクが特定され管理

メント、コントロール、ガバナンスの各プロされているか。

セスの有効性を評価し改善するために規律あ■ ＡＩの結果が元の目的を反映していることる姿勢で体系的な手法を使用すべきである。

を確かめるために効果的にテストされてい月刊監査研究2018．2（No.531）

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