AIは急速に、現代の業務の重要な要素になりつつあります。同時に、それ自体がリスクを生み出しています。業界、州、連邦、地域レベルでの立法よりも導入とイノベーションのほうが速いため、AIのコンプライアンスとセキュリティの課題が各所のCISOの頭を悩ませています。  

規制当局がAIテクノロジーの進歩に追いつくにつれて、コンプライアンスの維持がさらに重要になります。具体的な法律やコンプライアンス基準の制定には時間がかかる可能性がありますが、AIテクノロジーはプライバシー、セキュリティ、業界固有の規制に準拠する必要があります。 

この投稿では、AIコンプライアンスの中核要素、一般的な課題、現代の企業向けのベストプラクティス、AI-SPM（AIセキュリティポスチャ管理）がコンプライアンスリスクの軽減にどのように役立つかについて説明します。 

AIコンプライアンスの中核要素

AIシステムの動的な「ブラックボックス」の性質により、組織や規制当局がAIテクノロジーにポリシーを適用する際に課題が生じます。次のセクションでは、最新のAIコンプライアンスの4つの中核要素について詳しく説明します。 

1. データプライバシー規制

データプライバシーは、AIコンプライアンスの重要かつ複雑な要素です。個人データや機密データを処理するAIシステムは、そのデータの収集、保存、処理を管理する規制に従う必要があります。これらの規制には次のものがあります。

• EU一般データ保護規則（GDPR）

• 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA)

• ペイメントカード業界データセキュリティ基準 (PCI DSS)

AIシステムに固有のデータを扱う場合、データプライバシーの確保はより複雑になります。AIシステムが新しいデータとやり取りする頻度とデータセットの複雑さを考えると、必要なプロトコルと規制を満たすには、AI-SPMのような専用の監視ツールが不可欠です。

2. データのセキュリティと整合性

データを保護するということは、適切な暗号化、アクセス制御、および安全対策を利用して、データを悪用したり改ざんしたりする可能性のある攻撃者から保護することを意味します。

AIシステムは絶えず更新されるため、データアクセスの追跡と制御が困難になる場合があります。これは、AIシステムが継続的に新しいトレーニングデータを持ち、新しいモデルと出力を作成するためです。

AIシステムは、RAG（検索拡張生成）などのツールを使用してリアルタイムデータを参照できます。これにより、AIモデルは、ベクトルデータベース内の内部ドキュメントなど、トレーニングに使用されていないデータを参照できるようになります。

3. モデルの透明性と説明可能性

AIシステムは、特定の推論を行った理由を説明する必要がある場合があるという点で独特です。しかし、AIモデルは、それを直接扱う専門家に対してさえも透明性が欠けています。 

AIモデルの説明可能性に関する研究では、説明可能性が増すとパフォーマンスが反比例することが示されています。AI-SPMは、説明可能性の向上によってモデルのパフォーマンスが意図せず低下した場合に、モデルのパフォーマンスを測定してインベントリーを作成するのに役立ちます。

4. AIにおけるバイアスと公平性

アルゴリズムのバイアスと公平性はすでに議論を呼ぶ技術トピックでしたが、AIによってその精査がさらに強化されました。金融、医療、人事などの分野でコンプライアンスを達成するには、AIモデルが違法な差別という形でバイアスを示していないことを証明できるかどうかが重要です。

しかし、AIモデルがデータと相互作用する方法によってこの状況は複雑になります。不完全なデータと混ざった人間のバイアスが、既存のバイアスを増幅させる可能性があるためです。

AIコンプライアンス維持における一般的な課題

AIシステムは、大量の（おそらく機密性の高い）データを処理し、ユーザーがさまざまな方法でデータを操作できるようにするという点で独特であり、その結果、AIシステム特有のコンプライアンスとセキュリティの問題が発生します。AIコンプライアンスを実現しようとしている組織が直面する3つの最大の課題を見てみましょう。

課題1：動的かつ進化するモデル

AIシステムは常に変化する性質を持っているため、コンプライアンスルールに従うことが困難になります。再トレーニングと新しい推論メカニズムにより、コンプライアンスの維持が常に課題となります。 

データ、アルゴリズム、またはハイパーパラメーターを変更すると、予測できない結果が生じ、システムのコンプライアンスが危険にさらされます。例えば、モデルのトレーニングアルゴリズムを微調整すると、意図せず機会均等法に違反するバイアスが導入されてしまう可能性があります。 

この動的かつ進化する性質により、モデル内でコンプライアンスリスクを生じさせる可能性のある変更があった場合には、モニタリングとアラートが必要になります。

課題2：データの来歴とガバナンス

データの来歴、つまりAIモデルのトレーニングに使用されるデータの出所は、コンプライアンス上の大きな悩みの種となる可能性があります。他のモデルの出力から得られたデータや複数のソースから集約されたデータでトレーニングされたAIシステムは複雑であり、それを切り分けて規制や倫理ガイドラインへのコンプライアンスを確保することは困難です。そのため、コンプライアンスを守るためにはデータパイプラインの管理が非常に重要です。

課題3：自動化された意思決定

最後のAIコンプライアンスの課題は、AIによる意思決定の自動化に関係しています。自律型AIシステムでは、リアルタイムで介入する人間のオペレーターが存在しないため、検証は一連のソフトウェアチェックのみとなり、コンプライアンスの判断が困難になります。

AIコンプライアンスを確保するための4つのベストプラクティス

進化するAI規制に準拠するために、次のベストプラクティスに従ってください。

ベストプラクティス1：AIガバナンスフレームワークを採用する

AIコンプライアンスの基盤は、強力なAIガバナンスフレームワークです。これには、組織がAIシステムに適用するポリシー、手順、倫理ガイドラインが含まれます。AI倫理委員会またはタスクフォースは、ガバナンスフレームワークの策定と施行の取り組みを主導する必要があります。

ベストプラクティス2：詳細な追跡と監査証跡を実装する

詳細な監査証跡は、急速に変化するシステムやデータの来歴の管理に役立ちます。組織は、AIシステムがモデルをトレーニングし、再トレーニングし、応答を生成するタイミングを記録するための追跡およびログ記録のメカニズムも実装する必要があります。

ベストプラクティス3：データの匿名化と最小化を実施する

プライバシーはデータコンプライアンスの基礎であるため、匿名化と最小化はAIデータ処理戦略に不可欠です。これは、GDPRおよび同様のデータプライバシーと保護の規制に準拠しています。

ベストプラクティス4：バイアスのモニタリングと軽減策を活用する

潜在的なバイアスをモニタリングして軽減することが重要です。そうしないと、コンプライアンスや責任のリスクが生じる可能性があります。差分プライバシーや敵対的テストなどのツールを使用したモデルのトレーニングでもバイアスを軽減し、プロンプトエンジニアリングを使用してプロンプトが偏った出力を生成するのを防ぎます。

AIコンプライアンスにおけるAI-SPMの役割

AI-SPM（AIセキュリティポスチャ管理）は、AIシステムの規制とセキュリティに関する懸念事項をカバーする戦略的フレームワークを提供します。AI-SPMソリューションは、AIモデルのライフサイクル全体にわたって管理および保護し、エクスポージャーリスクやデータポイズニング攻撃からモデルを守ります。  

AI-SPMは、セキュリティ標準と規制要件を継続的に遵守し、GDPRやその他の国内法や地域法へのコンプライアンスを文書化します。

次の表は、AI-SPMツールの主要なコンポーネントの詳細を示しています。

データ保護とシャドーAI検知

最新のDLP（データ損失防止）とデータ保護ツールは、AI-SPMを補完し、機密データの漏洩に対する強力な防御線を組織に提供します。CrowdStrike Falcon Data Protectionなどのデータ保護ツールはさらに一歩進んで、不正な「シャドー」生成AIツールをプロアクティブに検出できます。 

クラウドストライクがAIコンプライアンスの達成を支援する方法

AIシステムの使用には、政府が制定した、または現在制定中の法律や規制への準拠というさらなる複雑さが伴います。データプライバシー規制、データセキュリティ、整合性規定、モデルの説明可能性、バイアスは、AIコンプライアンスの中核部分であり、対処する必要がある中核要素です。 

AI-SPMは、AIガバナンスフレームワークの一部として、AIのダイナミズム、大規模なデータセットの必要性、自律性に対応するうえでコンプライアンスを文書化するための重要なツールとなります。

クラウドストライクのAI-SPMは、AIシステムにリアルタイムのモニタリングソリューションを提供し、データとAIモデルを保護しながら、企業コンプライアンスを実現します。AI-SPMは組織に次のメリットを提供します。 

• AIシステム全体の可視性
• コンプライアンスの追跡とギャップの特定
• 法的トラブルのリスクの軽減
• 潜在的なセキュリティ脅威が拡大する前に検知

さらに、CrowdStrike Falcon Data Protectionは、不正な生成AIツールを検出し、外向きデータに対するセキュリティ制御を実装して機密データの漏洩リスクを軽減することで、AI-SPMを補完します。 

信頼できるサイバーセキュリティパートナーとして、クラウドストライクは複数のコンプライアンス認証を維持しており、組織が監査要件を満たしながら業界をリードするツールを活用できるように支援します。クラウドストライクのAI-SPMが組織にどのように役立つかを確認するには、今すぐ無料トライアルを開始してください。あるいは、インタラクティブデモを試すこともできます。