AI SAFETY & GOVERNANCE

言葉を知る。
AIを、より確かに使う。

AIセーフティ・ガバナンス用語集

法律からAIの仕組み、評価、インシデント対応まで。
147項目を、意味・違い・美容業務の例から読み解きます。

一般社団法人デジラボビューティ　｜　2026年10月7日更新

この用語集の読み方

「法令要約」「公的資料要約」「実務整理」「呼称整理」を区別しています。説明は原文の逐語引用ではなく、英語は検索用の対応語、美容業務の例は仮想例です。法律の義務や適用範囲は、国・用途・主体・最新の原文を確認してください。

出典と確認状況について

参照欄には関連資料も含みます。すべての用語が参照資料に同じ見出しや定義で記載されているという意味ではありません。章節・引用箇所は引き続き照合・校正します。AI事業者ガイドライン第1.2版は概要版と掲載情報による整理で、本編の直接取得は未完了です。CAIOガイドブックは「案」を参照しています。

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147項目

法律・ガイドライン

AI法日本

AI Act Japan 法令要約

人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）の通称。研究開発・活用の推進に関する基本理念、基本施策、基本計画、戦略本部等を定める。

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区別・注意: EUのAI Actと同一制度ではない。「日本にはAIに関する義務が一切ない」という意味でもない。
美容業務の例: 美容事業でもAIに関する施策と、個人情報等の既存法令を併せて確認する。
参照・関連資料: JP 第1条第2条第13条第18条第19条
JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）

法律・ガイドライン

AI規制法

AI regulation 呼称整理

AIを規律する法律を指す一般的な呼び方であり、文脈によってEU AI Actを指すことが多い。日本の特定の法律の正式名称としては用いない。

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区別・注意: 国名・正式名称・条文を特定しなければ義務を判断できない。
美容業務の例: 資料には「EU AI Act」又は「日本のAI法」と明記する。
参照・関連資料: JP EU
JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

法律・ガイドライン

EU AI Act

Regulation EU 2024/1689 法令要約

EUの人工知能に関する統一ルールを定める規則。対象となるシステム・モデル、用途、事業者の役割等によって義務を設ける。

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区別・注意: 日本の全サロンに一律適用されるものではない。域外適用を含め取引・提供形態の確認が必要。
美容業務の例: EU向けAIサービスを提供する場合は対象・役割を個別に確認する。
参照・関連資料: EU 第2条第3条
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

法律・ガイドライン

AI法の施行と規則の適用

Entry into force and application 実務整理

法令が効力を持つことと、各規定の義務が適用される時点を区別する考え方。規定ごとに移行期間がある場合がある。

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区別・注意: 公表日・公布日・施行日・適用開始日は同じとは限らない。本用語集はEUの全適用日程表ではない。
美容業務の例: 古い解説記事の日付だけで対応期限を決めない。
参照・関連資料: JP EU
JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

法律・ガイドライン

人工知能基本計画

AI Basic Plan 公的資料要約

日本のAI政策を総合的に進めるための政府計画。利活用、開発、ガバナンス等の政策方向を示す。

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区別・注意: 政策目標から直ちに各店舗の具体的義務や認証条件が決まるわけではない。
美容業務の例: 業界の教育・評価への投資方針を検討する材料にする。
参照・関連資料: PLAN 第II期
PLAN：人工知能基本計画（PDF形式：568KB）

法律・ガイドライン

適正性確保に関する指針

Guidelines for appropriate AI activities 公的資料要約

日本のAI法第13条を背景に、AIの研究開発・活用に関する自主的かつ能動的な取組を促す政府指針。

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区別・注意: AI事業者ガイドラインとは別の文書。名称を短縮し過ぎない。
美容業務の例: デジラボの方針と国の指針の対応を説明する。
参照・関連資料: GUIDE 第1節第2節
GUIDE：人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針

法律・ガイドライン

AI事業者ガイドライン

AI Guidelines for Business 公的資料要約

総務省・経済産業省が公表する、AIの開発・提供・利用に関する事業者向けの指針。本編、別添、チェックリスト等で構成される。

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区別・注意: 第1.2版本編の直接取得は未完了。本項は掲載情報と取得済み概要版による説明。
美容業務の例: 利用規程を作る際に、該当する主体と取組を確認する。
参照・関連資料: BUS 掲載情報及び概要版
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要

法律・ガイドライン

ガイドラインと法律

Guideline and law 実務整理

法律は法的ルールを定め、ガイドラインはその解釈や望ましい実務等を示す。文書によって位置付けが異なる。

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区別・注意: すべてのガイドラインを任意と一括しない。法令に基づく解釈指針や行政内部の遵守ルールもある。
美容業務の例: 国の推奨、法的義務、法人独自の条件を別の欄に記載する。
参照・関連資料: JP BUS DA
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 DA：行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン第2.0版
 JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）

法律・ガイドライン

ソフトロー

Soft law 実務整理

法律のような直接の強制力を一般に持たず、原則や行動指針等を通じて行動を促すルール。

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区別・注意: 任意だから無視してよいという意味ではない。契約や評価の基準に使われることがある。
美容業務の例: 自社が採用した指針を契約上どう扱うか確認する。
参照・関連資料: BUS
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要

法律・ガイドライン

規格標準認証

Standard and certification 実務整理

規格・標準は共通の要求事項や方法等を示すもの。認証は定められた対象と基準への適合を第三者等が確認する仕組み。

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区別・注意: 評価ツールの利用やガイドの参照だけでは認証取得にならない。認証には対象・基準・主体の特定が必要。
美容業務の例: 「AISI認証済み」と根拠なく広告しない。
参照・関連資料: EVAL 第4章第5章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

法律・ガイドライン

ドラフト案

Draft 実務整理

意見募集や検討のための文書で、確定内容と区別して扱う段階。

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区別・注意: 案を最終版の義務・制度として紹介しない。
美容業務の例: CAIOガイドブックを引用する際は「案」を省略しない。
参照・関連資料: CAIO 表紙
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

法律・ガイドライン

行動規範

Code of Practice CoP 公的資料要約

特定の目的に沿って実務上の取組を示す文書。EUのGPAI向けとAI生成コンテンツの透明性向けなど、異なる規範がある。

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区別・注意: CoPという略称だけでは対象不明。規範への参加と法的適合の判断を同一視しない。
美容業務の例: AI画像の表示を扱う資料では、GPAI提供者向け規範と混同しない。
参照・関連資料: EC Supporting compliance
EC：European Commission — AI Act

組織・責任

AIガバナンス

AI governance 実務整理

AIを何のために使い、誰が決め、どう監督・改善するかという組織の仕組み。方針、責任、判断手順、評価、運用を含む。

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区別・注意: 情報セキュリティだけでも、規程を作るだけでもない。
美容業務の例: 予約AIの導入承認者、利用条件、停止担当を決める。
参照・関連資料: CAIO 第3章第5章
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

組織・責任

AIリスクマネジメント

AI risk management 実務整理

AIに伴う望ましくない影響を特定し、評価し、対策し、残るリスクを見直す継続的な活動。

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区別・注意: 導入時の点検一回では終わらない。
美容業務の例: 顧客対応AIを更新したら、誤案内と情報漏えいのリスクを再確認する。
参照・関連資料: RMF Core
RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

ERM 全社的リスク管理

Enterprise Risk Management 実務整理

事業全体の目標に影響するリスクを横断的に管理する考え方。AIの問題も契約、顧客対応、財務、評判等につなげて考える。

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区別・注意: 技術部門だけにAIリスクを任せる考え方ではない。
美容業務の例: 誤予約をシステム不具合だけでなく返金・稼働率・信用への影響として扱う。
参照・関連資料: CAIO 第3章
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

組織・責任

CAIO

Chief AI Officer 公的資料要約

AI活用の推進とガバナンスを統括する責任者の役割。組織横断で価値とリスクを管理する。

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区別・注意: 全サロンへの一律の設置義務を意味しない。AISIの参照文書は案。
美容業務の例: 小規模法人では既存の責任者に役割を割り当てることを検討する。
参照・関連資料: CAIO 第2章第3章
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

組織・責任

AI開発者

AI developer 公的資料要約

AIモデルやAIシステムの研究開発を行う主体を指す区分。

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区別・注意: 会社名で固定されず、一社が提供者や利用者を兼ねる場合がある。
美容業務の例: 自社でモデルを調整する場合、単なる利用にとどまるか確認する。
参照・関連資料: BUS 概要版
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要

組織・責任

AI提供者

AI provider 公的資料要約

AIを組み込んだシステムやサービスを利用者に提供する主体を指す区分。

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区別・注意: 日本のガイドライン上の区分とEUのproviderの法的定義を自動的に同一視しない。
美容業務の例: 外部モデルを使った顧客相談サービスの提供責任を整理する。
参照・関連資料: BUS 概要版 EU 第3条
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

組織・責任

AI利用者

AI user deployer 公的資料要約

業務等においてAIシステム・サービスを使う主体。制度によって対象範囲や名称が異なる。

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区別・注意: 出力を使う責任がすべて提供者に移るわけではない。
美容業務の例: スタッフがAIの文章を広告に使う前に表示内容を確認する。
参照・関連資料: BUS 概要版 EU 第3条
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

組織・責任

アカウンタビリティ

Accountability 実務整理

判断や運用について責任を持ち、根拠・経緯・対応を説明できるようにすること。

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区別・注意: AIが文章で理由を答える説明可能性とは別。
美容業務の例: なぜそのAIを導入したか、誰が条件を承認したかを記録する。
参照・関連資料: CAIO 第3章 EVAL 第1章
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

組織・責任

人間中心

Human centred AI 実務整理

人の尊厳、権利、主体的な判断や福祉を重視してAIを設計・利用する考え方。

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区別・注意: 人が一度クリックすれば十分、という意味ではない。
美容業務の例: 顧客がAI案内を拒否してスタッフに相談できる手段を用意する。
参照・関連資料: GUIDE 第1節
GUIDE：人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針

組織・責任

人による監督

Human oversight 実務整理

人がAIの挙動を理解・確認し、必要に応じて介入・修正・停止するための仕組み。

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区別・注意: 名目上の承認者がいても、時間・情報・権限がなければ実効性がない。
美容業務の例: 施術の適否に関わる相談は担当者へ引き継ぐ。
参照・関連資料: EVAL 第3.11節 EU 第14条
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

組織・責任

自動化バイアス

Automation bias 実務整理

自動化されたシステムの提案を過度に信用し、矛盾する情報や誤りを見落とす傾向。

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区別・注意: AIの出力が流暢であることは正確さの証拠ではない。
美容業務の例: AIが勧めた商品を、顧客の禁忌情報と照合せず採用しない。
参照・関連資料: EU 第14条
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

組織・責任

AIインベントリ利用台帳

AI inventory 実務整理

組織が利用するAIと、その用途・担当・データ・権限等を把握する記録。

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区別・注意: 製品名だけの一覧では、業務ごとの影響を把握できない。
美容業務の例: 同じAIでも広告作成と顧客相談を別の用途として登録する。
参照・関連資料: CAIO 第3.3節
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

組織・責任

リスク登録簿

Risk register 実務整理

想定する問題、影響、対策、担当、残る課題を追跡する記録。

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区別・注意: 発生済み事故だけを記録するインシデント台帳とは別。
美容業務の例: 予約の二重登録リスクと、重複検知の対策を記録する。
参照・関連資料: CAIO 第3.3節
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

AIの仕組み

AI 人工知能

Artificial Intelligence 実務整理

推論、予測、認識、生成等を行う技術やシステムを広く指す言葉。法令・規格ごとに定義が異なる。

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区別・注意: 日本のAI法は「人工知能関連技術」を定義している。単一の普遍的定義としない。
美容業務の例: 文章生成と画像解析と自動操作を区別して台帳に書く。
参照・関連資料: JP 第2条 EVAL 第1章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）

AIの仕組み

AIモデル

AI model 実務整理

入力から出力を得るための学習済みの構造・パラメータ等から成る計算上の仕組み。

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区別・注意: モデル単体と、検索・認証・操作機能を含むシステム全体は違う。
美容業務の例: 同じモデルでも顧客データへの接続有無でリスクが変わる。
参照・関連資料: EVAL 第1章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

AIシステム

AI system 公的資料要約

入力に基づき推論し、予測・コンテンツ・推奨・意思決定等を出力し、環境に影響を与える機械ベースのシステム。

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区別・注意: 定義の細部はOECD、EU、個別ガイドの文脈で確認する。
美容業務の例: 予約AIをモデル、画面、データベース、操作権限まで含めて評価する。
参照・関連資料: OECD Definitions
OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

AIの仕組み

生成AI

Generative AI 実務整理

入力された指示等に応じて文章、画像、音声、動画等のコンテンツを生成するAI。

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区別・注意: 生成できることと内容が正しいことは別。
美容業務の例: SNS原稿の下書きに使い、事実・表現・権利を人が確認する。
参照・関連資料: EVAL 第1章 PPC-A
PPC-A：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等 (PDF : 286KB)
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

LLM 大規模言語モデル

Large Language Model 実務整理

大量の言語データ等を用いて学習し、文章の生成・変換等を行う大規模なモデル。

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区別・注意: 検索エンジンや正解データベースそのものではない。
美容業務の例: 料金をモデルの記憶に任せず、承認済み資料を参照させる。
参照・関連資料: EVAL 第1章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

基盤モデル

Foundation model 実務整理

幅広いデータで学習され、複数の下流用途の基盤として利用できるモデル。

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区別・注意: 文章だけを扱うモデルに限らない。GPAIの法的定義とは別途照合する。
美容業務の例: 汎用モデルに店舗マニュアルを組み合わせて利用する。
参照・関連資料: EVAL 第1章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

汎用目的AIモデル

General purpose AI model GPAI 法令要約

EU AI Act上、幅広い異なるタスクを遂行できる汎用性等を持つモデルの区分。

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区別・注意: 単なる「便利なAI」という意味ではない。モデルとシステムを区別する。
美容業務の例: 基盤モデル提供者への義務を、そのままサロン利用者の義務としない。
参照・関連資料: EU 第3条
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

AIの仕組み

特定目的AI ドメイン特化AI

Domain specific AI 実務整理

特定の業務や領域の目的に合わせたAIを指す実務上の呼び方。ここでは統一された法的分類として使わない。

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区別・注意: 用途が狭くても、誤りの影響が小さいとは限らない。
美容業務の例: 美容相談専用でも身体への誤案内を評価する。
参照・関連資料: VISION 各分野 EVAL 第2章
VISION：ビジョンペーパー：AI利活用促進に向けたAIセーフティ評価に関する事業実証（第2.0版）
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

AIエージェント

AI agent 公的資料要約

目標や状況に応じて計画・判断し、ツール等を使って行動を選択・実行するAIの仕組み。

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区別・注意: 会話だけのAIと同じ評価範囲では足りない。定義は資料により異なる。
美容業務の例: 予約を提案する機能と、実際に変更する機能を分ける。
参照・関連資料: EVAL 第1.2節第3.11節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

エージェンティックAI

Agentic AI 公的資料要約

複数のエージェントを含む目標主導の自律的な仕組み等を指す概念。AISIガイドはAIエージェントシステムに含み得るものとして扱う。

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区別・注意: すべての資料で同一の境界があるわけではない。本項はAISI資料に基づく整理。
美容業務の例: 受付、提案、予約操作が連携する場合は連携全体を評価する。
参照・関連資料: EVAL 第1.2節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

自律性

Autonomy 実務整理

外部の介入を受けずに判断や行動等を進められる性質・程度。ガイドや規格によって具体的な定義が異なる。

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区別・注意: 自動実行と、人が権限を与えてよいことは別。
美容業務の例: 返信案作成までか送信までかを明示する。
参照・関連資料: EVAL 第1.2節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

マルチモーダルAI

Multimodal AI 実務整理

文章、画像、音声等、複数種類の情報を扱うAI。

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区別・注意: 画像から推定した情報が医療上正しいとは限らない。
美容業務の例: 肌写真と相談文を扱う場合は、画像条件も評価に含める。
参照・関連資料: EVAL 第1章第2章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

学習と推論

Training and inference 実務整理

学習はデータを用いてモデルを形成・調整する過程。推論はモデルを使い入力から出力を得る過程。

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区別・注意: 入力が必ず再学習に使われるわけではない。サービス規約と設定で確認する。
美容業務の例: 顧客情報を入力する前に保存と学習利用の条件を確認する。
参照・関連資料: EVAL 第1章 PPC-A
PPC-A：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等 (PDF : 286KB)
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

ファインチューニング

Fine tuning 実務整理

既存モデルを追加データでさらに学習・調整する方法。

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区別・注意: 参照資料を検索させるRAGとは仕組みが異なる。
美容業務の例: 誤った商品ラベルを追加学習させると応答に影響し得る。
参照・関連資料: IRS 第2.6.2節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

AIの仕組み

RAG 検索拡張生成

Retrieval Augmented Generation 実務整理

外部資料を検索し、その情報を生成時の参照材料として使う仕組み。

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区別・注意: 検索した情報の誤りや、参照の取り違えまで解消するものではない。
美容業務の例: 承認済み料金表を参照させ、版と出典を回答に残す。
参照・関連資料: IRS 第2.6.3節第3.2.1節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

AIの仕組み

プロンプト

Prompt 実務整理

AIへの指示、質問、条件、参照情報等として与える入力。

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区別・注意: 顧客が入力する質問だけでなく、システム側の指示もある。
美容業務の例: 「医療上の診断をしない」等の条件を設定し、実際に守るか評価する。
参照・関連資料: RT 第4章以降
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

AIの仕組み

コンテキスト

Context 実務整理

応答や判断の際に参照される会話履歴、指示、資料等の情報。

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区別・注意: 長い会話の全履歴が常に保持・参照されるとは限らない。
美容業務の例: 前の相談条件が抜けたときの案内を確認する。
参照・関連資料: RT IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

AIの仕組み

API ツール利用

Application Programming Interface 実務整理

システム間でデータや機能を呼び出すための接点。AIはツールとして検索・予約・送信等を呼び出すことがある。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 接続できることと、操作する権限が適切であることは別。
美容業務の例: 予約の読み取り権限と変更権限を分離する。
参照・関連資料: EVAL 第3.11節 IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

AIセーフティ

AI safety 実務整理

AIが人や社会等に望ましくない影響を及ぼすリスクを扱い、安全に開発・提供・利用するための考え方と活動。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 正答率だけでは測れず、悪意のない誤動作も対象となり得る。
美容業務の例: 正しい文章でも不適切な顧客へ送信した場合を評価する。
参照・関連資料: EVAL 第2章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

AIセキュリティ

AI security 実務整理

AIやその周辺を不正操作、攻撃、情報の不正取得、停止等から守ること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: セーフティと重なりはあるが同義ではない。
美容業務の例: 外部文書の指示で顧客一覧を送信しないようにする。
参照・関連資料: EVAL 第3.6節 RT
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

安全性・評価

信頼できるAI

Trustworthy AI 実務整理

安全性だけでなく、妥当性、透明性、公平性等の複数の条件を踏まえて信頼できるAIを目指す考え方。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 単一の点数や「大手の製品」という属性で確定しない。
美容業務の例: 導入条件と評価証拠を利用者へ説明できるようにする。
参照・関連資料: RMF EVAL
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RMF：NIST AI Risk Management Framework

安全性・評価

ハルシネーション

Hallucination 実務整理

事実や与えられた根拠と一致しない内容を、もっともらしく生成する現象を指す。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 直ちにインシデントと同義にはならない。被害・権利侵害等の結果と定義に照らす。
美容業務の例: 存在しない効能や引用元を答えた段階と、顧客被害が生じた段階を分けて記録する。
参照・関連資料: EVAL 第3.2節 OECD
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

安全性・評価

偽情報と誤情報

Disinformation and misinformation 実務整理

一般に、誤情報は事実と異なる情報、偽情報は人を欺く意図等を伴う情報を指す。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AIの出力だけから、発信者の故意や欺く意図を断定しない。
美容業務の例: 架空の施術実績について内容の誤りと作成・発信経緯を別に確認する。
参照・関連資料: EVAL 第3.2節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

有害情報

Harmful content 実務整理

人の健康、権利、安全等に悪影響を与え得る情報。何を有害と扱うかは用途・法令・評価条件による。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 不快な情報、違法な情報、誤った情報は完全には一致しない。
美容業務の例: 身体への危険なセルフケア案内を評価項目にする。
参照・関連資料: EVAL 第3.1節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

バイアス

Bias 実務整理

データや処理・判断に生じる偏り。統計上の偏りと不当な差別につながる偏りを文脈に応じて区別する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 集団ごとの結果の差だけで、原因や違法性を即断しない。
美容業務の例: 肌色や年齢別に画像評価の誤りを確認する。
参照・関連資料: EVAL 第3.3節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

公平性と包摂性

Fairness and inclusiveness 公的資料要約

不当な偏見や差別を避け、多様な利用者が排除されないようにする観点。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 全員に同じ回答をすれば公平、とは限らない。
美容業務の例: 視覚・言語・年齢等に応じた相談経路を設ける。
参照・関連資料: EVAL 第3.3節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

透明性

Transparency 実務整理

AIの利用、目的、限界、評価等について、関係者が判断に必要な情報を得られること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: ソースコードや営業秘密をすべて公開することと同義ではない。
美容業務の例: 顧客にAIによる案内であることと、人に相談できることを伝える。
参照・関連資料: EVAL 第1.2節 EU 第50条
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

安全性・評価

説明可能性

Explainability 実務整理

AIの結果や判断について、関係者が理解できる説明を得られる性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AIが後から生成した理由が、実際の判断過程を忠実に表すとは限らない。
美容業務の例: 商品提案の理由を参照資料と照合する。
参照・関連資料: EVAL 第3.7節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

ロバスト性

Robustness 実務整理

入力の変化、誤り、外乱等があっても、必要な性能や安全性を保てる性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 通常条件での高精度だけでは確認できない。
美容業務の例: 誤字、曖昧な相談、画像の明るさを変えて試す。
参照・関連資料: EVAL 第3.8節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

データ品質

Data quality 実務整理

データが目的に適している程度。正確さ、欠損、偏り、更新状態等を用途に応じて確認する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 件数の多さだけで品質は決まらない。
美容業務の例: 旧料金と新料金が混ざった検索資料を修正する。
参照・関連資料: EVAL 第3.9節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

検証可能性

Verifiability 実務整理

結果や処理について、記録や証拠を使って確認・検証できる性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 説明が読みやすいこととは別。
美容業務の例: 出力に使った料金表の版と処理記録を追えるようにする。
参照・関連資料: EVAL 第3.10節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

観測と制御

Observation and control 公的資料要約

AIエージェント等の挙動を把握し、意図しない動作を制限・修正するための評価観点。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: モデルの回答だけでなく、ツール操作や外部への影響も対象となる。
美容業務の例: 誰の予約をどう変更したか確認し、異常時に停止できるようにする。
参照・関連資料: EVAL 第3.11節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

AIセーフティ評価

AI safety evaluation 実務整理

対象、用途、条件、観点を定め、AIの安全性に関する証拠を得る活動。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 合格点を得たことが、あらゆる用途の安全保証になるわけではない。
美容業務の例: 顧客相談と社内下書きを別条件で評価する。
参照・関連資料: EVAL 第4章以降
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

定量評価

Quantitative evaluation 実務整理

数値や統計を用いて挙動・性能等を測る評価。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 点数の算出方法、母数、試験条件を示さない比較は誤解を生む。
美容業務の例: 同じ質問集合で対策前後の不適切回答率を比較する。
参照・関連資料: EVAL 第5章 aisev
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

定性評価

Qualitative evaluation 実務整理

運用や管理の状態等を、記述、観察、質問票等によって確認する評価。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 人の印象だけでなく、判定基準と証拠を残す。
美容業務の例: 停止手順や責任分担が現場で実行可能か点検する。
参照・関連資料: EVAL 第5章 aisev
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

ベンチマーク

Benchmark 実務整理

決められた問題、データ、指標等で性能や安全性を測るための共通の物差し。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 実際の店舗業務をすべて代表するとは限らない。
美容業務の例: 共通テストに加えて自店の料金・予約条件で確認する。
参照・関連資料: EVAL 第5章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

評価データセット

Evaluation dataset 実務整理

評価用にまとめた入力、条件、期待する挙動、判定基準等の集合。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 学習用データと混ざると、未知の事例への性能を過大評価し得る。
美容業務の例: 架空の顧客相談を用意し、正解条件と版を記録する。
参照・関連資料: EVAL 第5章 aisev
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

テストケースシナリオ

Test case scenario 実務整理

一つの確認条件と期待する挙動、又は複数の操作・対話からなる確認の流れ。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 正常動作だけでなく、拒否・停止・引継ぎも確認対象。
美容業務の例: 本人確認ができない予約変更を拒否するか試す。
参照・関連資料: RT 第4章以降
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

安全性・評価

レッドチーミング

Red teaming 公的資料要約

専門家等が攻撃や厳しい条件を想定し、弱点や望ましくない挙動を発見する評価活動。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 無許可で他者のシステムを攻撃してよいという意味ではない。
美容業務の例: 管理下の試験環境で、禁止情報を要求された際の応答を確認する。
参照・関連資料: RT 第3章以降
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

安全性・評価

自動レッドチーミング

Automated red teaming 実務整理

AI等を使って試験入力の生成や実行・判定を自動化する方法。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 自動生成・自動判定にも誤りがあり、人の確認を不要にしない。
美容業務の例: 自店のマニュアルから生成した試験内容が妥当か担当者が確認する。
参照・関連資料: aisev IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

敵対的プロンプト

Adversarial prompt 実務整理

期待する安全条件や要件に反する挙動を誘発する目的で設計された入力。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 評価用入力と、実顧客の通常の質問を区別する。
美容業務の例: 架空の機密情報を用いた試験で、開示要求に応じないか確認する。
参照・関連資料: RT aisev
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版
 aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

LLMによる判定

LLM as a judge 実務整理

別のAI等を使い、対象AIの応答が基準を満たすか評価する方法。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 判定AIも誤りや偏りを持つため、その結果だけを絶対視しない。
美容業務の例: 不合格事例を人が再確認し、判定基準を修正する。
参照・関連資料: aisev
aisev：Japan-AISI/aisev

安全性・評価

相対評価と絶対評価

Relative and absolute evaluation 実務整理

相対評価は対策前後等の比較、絶対評価は定めた基準との照合を行う。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 相対的改善は、実用上必要な安全条件を満たしたことを必ずしも示さない。
美容業務の例: 誤回答率が下がっても重大な誤案内が残れば導入を保留する。
参照・関連資料: aisev M1 スライド68
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

再現性

Reproducibility 実務整理

条件・方法・版等を明示し、結果を追試・確認できる程度。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 生成AIでは同一入力でも出力が変わるため、完全一致だけを基準にしない。
美容業務の例: モデル版、設定、質問、実行日、反復回数を残す。
参照・関連資料: EVAL 第5章
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

受入基準

Acceptance criteria 実務整理

業務で利用開始を認めるために、事前に定める条件。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AISIの共通点数をそのまま全業務の合格点にするものではない。
美容業務の例: 個人情報の誤送信防止と人への引継ぎを必須条件にする。
参照・関連資料: EVAL 第4章以降
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

攻撃・インシデント対応

脅威脆弱性リスク

Threat vulnerability risk 実務整理

脅威は害をもたらす要因、脆弱性は利用され得る弱点、リスクは不確実性を伴う望ましくない影響として整理する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 三つは同義ではない。具体的な被害の経路を結び付ける。
美容業務の例: 悪意ある入力、過大な権限、顧客情報流出を順に整理する。
参照・関連資料: RT IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

攻撃・インシデント対応

プロンプトインジェクション

Prompt injection 実務整理

入力や参照文書中の指示で、本来の指示・制約からAIの挙動を逸脱させようとする攻撃。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 利用者の直接入力だけでなく、外部文書経由でも起こり得る。
美容業務の例: 検索資料内の指示に従って顧客情報を外部送信しないようにする。
参照・関連資料: RT IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

攻撃・インシデント対応

ジェイルブレイク

Jailbreak 実務整理

AIに設定された安全方針や制約を回避し、通常制限される出力等を引き出す試み。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: プロンプトインジェクションと重なる場合があるが同一概念ではない。
美容業務の例: 安全上回答を控えるべき要求への耐性を試験する。
参照・関連資料: RT M1 スライド92
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版
 M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

攻撃・インシデント対応

マルチターン攻撃

Multi turn attack 実務整理

複数回の対話を通じて文脈を変化させ、望ましくない出力や行動へ誘導する攻撃。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 一問一答の試験だけでは見落とす場合がある。
美容業務の例: 長い相談の途中でも守るべき制約が維持されるか確認する。
参照・関連資料: M1 スライド92 RT
RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版
 M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

攻撃・インシデント対応

データ汚染

Data poisoning 実務整理

学習データや参照資料等に不正・誤った情報を混入させ、AIの挙動に悪影響を与えること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: モデルへの追加学習とRAGの資料汚染では対策箇所が異なる。
美容業務の例: 外部から追加した商品情報の承認と版管理を行う。
参照・関連資料: IRS 第2.6節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

最小権限

Least privilege 実務整理

業務に必要な範囲だけのアクセス・操作権限を与える原則。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AIへの文章の指示だけでなく、接続先側の権限制御も必要。
美容業務の例: 料金表は読み取り専用とし、顧客台帳の削除権限を与えない。
参照・関連資料: EVAL 第3.6節第3.11節
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

攻撃・インシデント対応

ガードレール

Guardrails 実務整理

入力・出力・操作等に制約や検査を設け、望ましくない挙動を抑える仕組みの総称。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 一つのフィルタで安全が保証されるわけではない。
美容業務の例: 送信前の宛先確認や禁止データ検査を組み合わせる。
参照・関連資料: IRS EVAL
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

攻撃・インシデント対応

機能制限とドメイン制限

Capability and domain restrictions 実務整理

実行できる操作を絞ることと、扱う業務・情報領域を絞ること。本用語集では運用上の区分として扱う。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 許可するドメインは業務領域を指す場合と通信先を指す場合があり、明記が必要。
美容業務の例: 予約提案だけを許可し、医療判断や決済実行を対象外にする。
参照・関連資料: EVAL 第3.11節 IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

攻撃・インシデント対応

AIインシデント

AI incident 公的資料要約

OECDではAIの開発・利用・不具合等により、健康、重要インフラ、権利、財産・地域社会・環境等に実際の害が生じた事象等を指す。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 単なる誤回答や性能不足をすべて同じ分類にしない。組織の受付対象はより広く設定できる。
美容業務の例: 誤案内で顧客に損害が生じた場合、事実と影響を分けて記録する。
参照・関連資料: OECD Definitions
OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

攻撃・インシデント対応

AIハザード

AI hazard 公的資料要約

OECDでは、AIインシデントにつながり得る潜在的に有害な事象等を指す。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 実際の害が発生したインシデントと区別する。
美容業務の例: 危険なケア案内を送信前に発見した事例を記録する。
参照・関連資料: OECD Definitions
OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

攻撃・インシデント対応

ヒヤリハット

Near miss 実務整理

被害に至る前に発見・回避した出来事等を扱う内部の記録区分。本書ではこの意味で使う。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AIハザードと常に一対一で一致する公式分類ではない。
美容業務の例: 別顧客への送信を確認者が止めた事例を共有する。
参照・関連資料: OECD 関連概念 IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

攻撃・インシデント対応

重大インシデント

Serious incident 実務整理

健康・権利・事業等への影響が重大なインシデント。何を重大とするかは制度・組織で異なる。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: EUの法的定義と自社の緊急度区分を混同しない。
美容業務の例: 顧客の身体被害や広範囲の情報漏えいを直ちに責任者へ報告する。
参照・関連資料: EU 第3条 OECD
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act
OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

攻撃・インシデント対応

AI-IRS

AI Incident Response System 公的資料要約

AISIのAIインシデントレスポンス・アプローチブックが示す、AI運用のインシデント対応態勢に関する枠組み。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 特定の市販ソフト名でも、導入済み認証制度でもない。
美容業務の例: 既存の顧客対応・情報管理体制にAIの観測と制御を追加する。
参照・関連資料: IRS 第0章第1章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

予防的統制

Preventive controls 実務整理

問題の発生を防ぐ、又は起きにくくするために事前に設ける対策。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 事前対策をしても残る問題への備えが必要。
美容業務の例: 顧客データの入力制限と送信権限の限定を行う。
参照・関連資料: IRS 第0章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

発見的統制

Detective controls 公的資料要約

発生した問題や異常を見つけ、影響を把握するための仕組み。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 予防策や事後の復旧作業と区別する。
美容業務の例: 誤送信の兆候や異常な予約変更を監視する。
参照・関連資料: IRS 第0章第2章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

観測性

Observability 公的資料要約

AIの動作や関連情報を把握し、問題の箇所・影響等を追えるようにする性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: ログを大量に保存するだけでは足りず、必要な情報を結び付ける必要がある。
美容業務の例: 入力、参照資料、操作結果を同じ処理番号で追う。
参照・関連資料: IRS 第2.1節第2.4節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

制御性

Controllability 公的資料要約

問題のあるAIの動作を制限し、影響の拡大を抑えるための性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: すべてを停止する以外にも権限制限や部分停止がある。
美容業務の例: 文章作成は継続しつつ予約変更の接続だけを止める。
参照・関連資料: IRS 第2.1節第2.4節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

トリアージ

Triage 実務整理

発生情報を整理し、影響・緊急度・対応優先度等を判断する初期の切り分け。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 原因が確定するまで待つ作業ではない。
美容業務の例: 顧客影響が続いている案件を先に止める。
参照・関連資料: IRS 第2章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

封じ込め

Containment 実務整理

問題が広がるのを抑えるため、機能・接続・権限等を一時的に制限する対応。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 原因の根本解決や復旧そのものとは別。
美容業務の例: 自動送信を止めてスタッフ確認へ切り替える。
参照・関連資料: IRS 第2.4節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

証拠保全

Evidence preservation 実務整理

事実確認に必要なログ、設定、入力・出力等を、改変や消失を避けて保存すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 調査名目で不要な顧客情報を無制限に複製しない。
美容業務の例: 閲覧権限を限定し、発生時の設定と記録を保存する。
参照・関連資料: IRS 第2章 PPC
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 PPC：個人情報保護委員会 — 個人情報保護法ガイドライン（通則編）

攻撃・インシデント対応

根本原因分析

Root cause analysis 実務整理

直接の誤動作だけでなく、データ、設定、権限、運用等の背景要因を調べること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 「AIが間違えた」で分析を終わらせない。複数原因の場合もある。
美容業務の例: 旧料金資料と承認手順の不足を併せて確認する。
参照・関連資料: IRS 第2章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

復旧と業務再開

Recovery and resumption 実務整理

復旧は機能を戻すこと、業務再開は利用条件や残る影響を確認して業務へ戻す判断。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 動いたことだけで再開を決めない。
美容業務の例: 修正版を試験し、責任者が条件付き再開を承認する。
参照・関連資料: IRS 第2章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

攻撃・インシデント対応

レジリエンス

Resilience 実務整理

障害や変化を受けても必要な活動を維持・回復し、対応力を高める性質。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 絶対に停止しないことを意味しない。
美容業務の例: AI停止中にも電話と手作業で予約受付を続けられるようにする。
参照・関連資料: IRS 第0章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

データ・運用管理

個人情報と個人データ

Personal information and personal data 法令要約

個人情報は生存する個人を識別できる情報等。個人データは個人情報データベース等を構成する個人情報という法的区分。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 両者を無条件に同義にしない。氏名を削れば必ず対象外になるわけではない。
美容業務の例: 顧客の施術記録や画像の保存・検索形態を確認する。
参照・関連資料: PPC 第2節
PPC：個人情報保護委員会 — 個人情報保護法ガイドライン（通則編）

データ・運用管理

要配慮個人情報

Special care required personal information 法令要約

不当な差別・偏見等を避けるため特に配慮が必要な、病歴等の法定の情報区分。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 美容相談のすべてが自動的に該当するわけではなく、含まれる内容で確認する。
美容業務の例: 問診に病歴等が含まれる場合、通常の予約情報と同じ扱いにしない。
参照・関連資料: PPC 第2節
PPC：個人情報保護委員会 — 個人情報保護法ガイドライン（通則編）

データ・運用管理

仮名加工と匿名加工

Pseudonymisation and anonymisation 法令要約

日本法では、特定の個人の識別や復元等に関する要件が異なる加工情報の制度。単なる名前の置換とは区別する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 「匿名化済み」という社内の呼び方だけで法定要件を満たすとはいえない。
美容業務の例: 評価用データはまず架空データを用い、実データの加工は要件を確認する。
参照・関連資料: PPC 第2節
PPC：個人情報保護委員会 — 個人情報保護法ガイドライン（通則編）

データ・運用管理

データ最小化

Data minimisation 実務整理

目的の達成に必要な情報に限定して取得・入力・共有する考え方。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 本項は運用上の説明であり、日本法の全要件を置き換えるものではない。
美容業務の例: 文章の言い換えに氏名や施術履歴が不要なら入力しない。
参照・関連資料: PPC-A
PPC-A：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等 (PDF : 286KB)

データ・運用管理

ログと監査証跡

Log and audit trail 実務整理

ログは処理・操作等の記録、監査証跡は誰が何をしたか等を追跡・検証するためにつながった記録。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 記録の保有と、内容の完全性・利用可能性は別。
美容業務の例: 予約変更の実行者、時刻、承認、変更前後を追えるようにする。
参照・関連資料: IRS EVAL 第3.10節
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

変更管理と版管理

Change and version management 実務整理

変更の内容・影響・承認を管理し、モデル・資料・設定等の版を特定すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 製品名が同じでも中身が変わることがある。
美容業務の例: 料金表やモデルを更新したら再評価の要否を記録する。
参照・関連資料: CAIO IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

データ・運用管理

残余リスク

Residual risk 実務整理

対策を行った後にも残るリスク。責任者が内容と利用条件を把握する必要がある。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 利用承認はリスクがゼロになった宣言ではない。
美容業務の例: 誤回答が残るため、顧客向け送信は人の確認を継続する。
参照・関連資料: RMF EVAL
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RMF：NIST AI Risk Management Framework

データ・運用管理

継続的モニタリング

Continuous monitoring 実務整理

運用中の挙動、苦情、異常、変更等を継続的又は適切な間隔で確認すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 24時間すべてを人が見るという一律の意味ではない。
美容業務の例: 誤案内率と重大事例を確認し、異常時は定期点検を待たず対応する。
参照・関連資料: IRS CAIO
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

機関・資料名

AISI

AI Safety Institute 公的資料要約

日本ではAIセーフティ・インスティテュートを指す。AI安全性の評価等に関する取組や資料を公表している。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 他国にも同様の名称の組織があり、国名を区別する。
美容業務の例: 出典にはJapan AISIの文書名と版を記載する。
参照・関連資料: EVAL 表紙
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

機関・資料名

AIセーフティアプローチブック

AI Safety Approach Book 公的資料要約

評価観点ガイドとレッドチーミング手法ガイドの活用を促すための入門資料。リーフレットと説明資料がある。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: AIインシデントレスポンス・アプローチブックとは別文書。
美容業務の例: 研修の最初の説明資料として位置付ける。
参照・関連資料: APP
APP：アプローチブック（リーフレット）

機関・資料名

AIインシデントレスポンスアプローチブック

AI Incident Response Approach Book 公的資料要約

AISIが2026年1月9日に公表した、AI-IRS、観測性・制御性等を扱う資料。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 未来予想シナリオを実在の事故・導入済み機能として引用しない。
美容業務の例: 異常対応の体制を検討する際に参照する。
参照・関連資料: IRS 第1章第2章
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

機関・資料名

AMAIS

Activity Map on AI Safety 公的資料要約

AI安全性に関する活動と関係を整理した活動マップ。ディスカッションペーパーとして公表されている。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 義務一覧や認証の合格基準ではない。
美容業務の例: 自法人の教育・評価・情報共有の活動を整理する参考にする。
参照・関連資料: AMAIS
AMAIS：AMAIS: Activity Map on AI Safety

機関・資料名

aisev AIセーフティ評価環境

AI Safety Evaluation Environment 公的資料要約

AISIが公開する評価ツール・データセット等の環境。定量・定性評価や自動レッドチーミングを支援する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: ツールを動かしただけで公的認証や安全保証は得られない。
美容業務の例: 使用版と評価条件を残して対策前後を比較する。
参照・関連資料: aisev
aisev：Japan-AISI/aisev

機関・資料名

WG SWG TF

Working Group Sub Working Group Task Force 実務整理

WGは作業部会、SWGはその下位等の専門部会、TFは特定課題の検討組織を指す略称。具体的な位置付けは設置文書による。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 検討中の機能要件と、公開済みツールの機能を分ける。
美容業務の例: 総会資料の「今後」を現在のサービス説明に転用しない。
参照・関連資料: TF VISION
VISION：ビジョンペーパー：AI利活用促進に向けたAIセーフティ評価に関する事業実証（第2.0版）
TF：AIセーフティ評価環境検討タスクフォース検討報告書[pdf]

安全性・評価

評価対象AI ターゲットAI

Target AI 実務整理

評価で挙動を確認するAIモデル又はAIシステム。評価範囲を明示して設定する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: モデル単体の結果を、外部ツールを接続した全体の結果として扱わない。
美容業務の例: 予約変更機能まで含めて対象にする。
参照・関連資料: aisev M1
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

評価判定用AI

AI judge 実務整理

評価対象の応答が基準を満たすか判定を補助するAI。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 判定用AIにも誤判定や偏りがある。
美容業務の例: 危険な美容助言の判定を人が抜き取り確認する。
参照・関連資料: aisev M1
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

要件生成AI

Requirement generation AI 実務整理

参照資料から、対象システムが守るべき条件を抽出・生成するAI。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 生成された条件が原文を正しく反映するか確認が必要。
美容業務の例: 業務マニュアルから抽出した禁止事項を担当者が確認する。
参照・関連資料: aisev M1
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

応答評価AI

Response evaluation AI 実務整理

対象AIの応答を要件と比較し、充足・違反等を判定するAI。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 応答だけで確認できない実際の操作結果もある。
美容業務の例: 「予約を取り消した」という文章だけでなく予約台帳も確認する。
参照・関連資料: aisev M1
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

合格率

Pass rate 実務整理

評価したケースのうち合格したケースの割合。分母や除外条件を明示して使う。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: スキップ・エラーの扱いで数値が変わる。安全性の保証率ではない。
美容業務の例: 評価30件中1件除外なら分母が29か30かを記載する。
参照・関連資料: aisev M1
aisev：Japan-AISI/aisev
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

安全性・評価

偽陽性

False positive 実務整理

実際には対象の問題がないのに、問題があると判定すること。何を陽性とするかを先に定義する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 「陽性」を合格の意味で使う評価では読み方が逆になる。
美容業務の例: 正常な接客文が有害と誤判定される。
参照・関連資料: EVAL 関連評価用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

偽陰性

False negative 実務整理

実際には対象の問題があるのに、問題がないと判定すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 問題の見逃しは全体の正答率だけでは把握しにくい。
美容業務の例: 危険な施術助言を評価器が見逃す。
参照・関連資料: EVAL 関連評価用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

適合率

Precision 実務整理

問題ありと判定したケースのうち、実際に問題があったケースの割合。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 見逃しの少なさを直接示す指標ではない。
美容業務の例: 警告された応答を確認し、不要な警告の多さを把握する。
参照・関連資料: EVAL 関連評価用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

再現率

Recall 実務整理

実際に問題があるケースのうち、問題ありと検出できたケースの割合。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 再現性という用語とは別。全件警告すれば高くなる場合もある。
美容業務の例: 既知の危険な回答をどれだけ発見できたか確認する。
参照・関連資料: EVAL 関連評価用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

回帰テスト

Regression testing 実務整理

変更後に、以前できていた処理や安全上の条件が損なわれていないかを再確認するテスト。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 新機能だけの確認ではない。
美容業務の例: 料金表の更新後も個人情報を出力しないか試す。
参照・関連資料: EVAL IRS 関連運用の実務整理
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

安全性・評価

評価の網羅性

Evaluation coverage 実務整理

想定する用途・利用者・条件・リスクを評価がどこまで扱っているかという観点。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: テスト件数が多いことだけでは網羅性を示さない。
美容業務の例: 通常相談だけでなく苦情、誤入力、曖昧な依頼も含める。
参照・関連資料: EVAL RT
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

安全性・評価

運用環境と評価環境

Production and evaluation environment 実務整理

実際の業務を動かす環境と、挙動を確認するための環境の区別。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 評価環境での良い結果が、本番の権限・データ・負荷でも続くとは限らない。
美容業務の例: テストでは架空の顧客を使い、実顧客への送信を止める。
参照・関連資料: EVAL RT
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

AIの仕組み

システムプロンプト

System prompt 実務整理

サービス側がAIの役割・制約・応答方針等を与える指示。実装によって扱いが異なる。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 書くだけで確実に強制できる制御とは限らない。
美容業務の例: 「返金を独断で確約しない」と指定し評価する。
参照・関連資料: RT IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

AIの仕組み

トークン

Token 実務整理

モデルがテキスト等を処理する際の分割単位。文章では単語・文字・その一部等に対応する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 日本語の文字数や単語数と一対一ではない。
美容業務の例: 長いマニュアルの入力上限を文字数だけで判断しない。
参照・関連資料: EVAL 関連技術用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

コンテキストウィンドウ

Context window 実務整理

一度の処理でモデルが扱える入力や出力等の情報量の範囲。製品によって数え方が異なる。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 上限内でも重要情報を正確に使う保証はない。
美容業務の例: 長い会話で禁忌条件が応答に反映されるか試す。
参照・関連資料: EVAL 関連技術用語の実務整理
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

AIの仕組み

グラウンディング

Grounding 実務整理

応答を参照資料や外部データ等の根拠に結び付けること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 出典リンクがあるだけで記述との一致が保証されるわけではない。
美容業務の例: 回答中の料金と参照料金表の金額を照合する。
参照・関連資料: IRS RAGの関連用語
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

AIの仕組み

埋め込みベクトル表現

Embedding 実務整理

文章等の情報を、検索や類似度の計算に使える数値列として表現する方法。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 数値化しても個人情報や機密性が必ず失われるわけではない。
美容業務の例: 相談記録を検索用に変換する際にもアクセス権を管理する。
参照・関連資料: IRS RAGの関連用語
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

データ・運用管理

ナレッジベース

Knowledge base 実務整理

業務知識を検索・参照できる形で整理した情報の集合。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 資料を置くだけでは正確性・更新・参照権限は担保されない。
美容業務の例: 承認済みの商品説明と旧版を分けて管理する。
参照・関連資料: IRS RAGの関連用語
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

データ・運用管理

データ来歴

Data provenance 実務整理

データの出所、取得・作成・加工・移転等の経緯。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: URLだけでは変更履歴や加工内容が分からない場合がある。
美容業務の例: 商品説明の作成元、改訂日、編集者を記録する。
参照・関連資料: EVAL データ品質 AMAIS
AMAIS：AMAIS: Activity Map on AI Safety
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

データドリフト

Data drift 実務整理

運用時の入力データの傾向が、学習・評価時などの基準から変化すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 変化があることと性能低下が起きたことは別々に確認する。
美容業務の例: 新しい顧客層や流行語の増加に合わせ評価を見直す。
参照・関連資料: RMF 関連監視用語の実務整理
RMF：NIST AI Risk Management Framework

データ・運用管理

モデル更新

Model update 実務整理

モデルの版・学習状態・設定等が変わること。外部サービスの更新も含む。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 名称が同じサービスでも応答が変化することがある。
美容業務の例: 更新前後で同じ質問群を評価する。
参照・関連資料: EVAL IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

OSS オープンソースソフトウェア

Open source software 実務整理

ライセンスに基づきソースコードの利用・改変・再配布等が認められるソフトウェア。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 無償であることだけがOSSの条件ではない。条件の確認が必要。
美容業務の例: 評価環境を利用する前にライセンスを確認する。
参照・関連資料: aisev
aisev：Japan-AISI/aisev

組織・責任

ユースケース

Use case 実務整理

誰が、どの場面で、何の目的に使い、どのような結果を得るかを具体化した利用例。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 製品名と同義ではない。
美容業務の例: 同じ生成AIでも広告作成と顧客相談を別のユースケースにする。
参照・関連資料: EVAL BUS
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

組織・責任

ライフサイクル

Lifecycle 実務整理

企画、開発・調達、導入、運用、変更、終了までの一連の段階。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 利用開始時だけの管理に限定しない。
美容業務の例: サービス解約時の顧客データ削除まで計画する。
参照・関連資料: EVAL RMF
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版
 RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

ステークホルダー

Stakeholder 実務整理

AIの利用に関係する、又は影響を受ける人・組織。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 契約者だけでなく顧客や従業員等も含めて考える。
美容業務の例: 予約AIの導入で影響を受ける受付担当や顧客の意見を確認する。
参照・関連資料: RMF BUS
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

リスクベースアプローチ

Risk based approach 実務整理

想定される影響の大きさや発生可能性等に応じて管理の優先度・厳しさを変える考え方。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: EUの法的なリスク分類と、社内の独自評価を混同しない。
美容業務の例: 投稿下書きと身体に関わる助言で確認の深さを変える。
参照・関連資料: RMF EU
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act
RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

影響評価

Impact assessment 実務整理

AIが人・組織・社会等に与え得る影響を、用途と関係者に即して調べること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 個別法令の特定の影響評価義務を満たすとは限らない。
美容業務の例: 肌画像分析が顧客の不安や誤った判断につながらないか検討する。
参照・関連資料: RMF EU
EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act
RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

リスク受容

Risk acceptance 実務整理

対策後に残るリスクについて、権限を持つ責任者が条件付きで引き受ける判断。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 放置や法令違反の容認ではない。
美容業務の例: 誤案内の残る範囲を確認し、人の確認を条件に利用を承認する。
参照・関連資料: CAIO RMF
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)
RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

エスカレーション

Escalation 実務整理

担当者だけでは判断できない問題を、上位責任者や専門担当へ引き継ぐこと。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 転送先が決まっているだけでなく、期限・緊急度・判断権限も必要。
美容業務の例: 健康被害が疑われる相談を定めた責任者へ直ちに連絡する。
参照・関連資料: IRS CAIO
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

データ・運用管理

キルスイッチ緊急停止

Kill switch emergency stop 実務整理

重大な問題時にシステム又は特定機能を停止する仕組み。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 停止しても既に送信・実行した結果は自動で取り消せない。
美容業務の例: 外部送信だけを止め、予約台帳の確認は続けられるようにする。
参照・関連資料: EVAL 観測と制御 IRS
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

ロールバック

Rollback 実務整理

不具合等が生じた変更を戻し、以前の版や設定へ復帰させること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 既に生じた顧客への影響やデータ変更の回復とは別。
美容業務の例: 新しい応答設定を戻し、誤送信分は別途対応する。
参照・関連資料: IRS 関連復旧用語の実務整理
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

データ・運用管理

フェイルセーフ

Fail safe 実務整理

故障や不確実な状態になったとき、安全側の動作に移るよう設計すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: すべての業務で単純に停止が最善とは限らない。
美容業務の例: 顧客の本人確認ができなければ予約変更を実行しない。
参照・関連資料: EVAL IRS 関連設計用語の実務整理
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック
 EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

フォールバック

Fallback 実務整理

通常の処理が使えない場合の代替手段。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 代替手段の品質や権限も確認する必要がある。
美容業務の例: AI受付の障害時は人による電話受付へ切り替える。
参照・関連資料: IRS 関連復旧用語の実務整理
IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

データ・運用管理

職務分離

Segregation of duties 実務整理

承認・実行・確認等の役割を分け、一人又は一つの仕組みに権限を集中させないこと。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 単に担当名を別にするだけでは不十分。
美容業務の例: 返金案の作成者と確定承認者を分ける。
参照・関連資料: CAIO 関連管理用語の実務整理
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

組織・責任

第三者評価

Third party evaluation 実務整理

開発・提供する当事者とは別の主体による評価。独立性・範囲・基準を確認する。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 第三者が評価したというだけで公的認証にはならない。
美容業務の例: 外部レビューの対象版と評価対象業務を記載する。
参照・関連資料: EVAL
EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

データ・運用管理

サプライチェーンリスク

Supply chain risk 実務整理

モデル、データ、クラウド、委託先等、外部の供給・依存関係を通じて生じるリスク。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 自社で開発していない部分も運用への影響を持つ。
美容業務の例: 外部AIサービスの停止時の代替と連絡経路を決める。
参照・関連資料: RMF CAIO
CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)
RMF：NIST AI Risk Management Framework

組織・責任

AIリテラシー

AI literacy 実務整理

AIの能力・限界・リスクを理解し、適切に利用・判断するための知識や技能。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 操作に慣れていることだけではない。EU法上の文脈では別途条文確認が必要。
美容業務の例: 出典確認、個人情報入力、誤応答の報告を教育する。
参照・関連資料: BUS EU
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要
 EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

組織・責任

AIウォッシング

AI washing 実務整理

AIの利用や能力・効果を実態以上に強調する表示を指す実務上の表現。ここでは法的分類として用いない。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 個別の表示の適法性は内容と適用法令で判断する。
美容業務の例: 未検証なのに「AIで安全性を完全保証」と表示しない。
参照・関連資料: BUS 関連広報用語の実務整理
BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要

組織・責任

一次資料と二次資料

Primary and secondary source 実務整理

一次資料は法令原文・発行機関の文書等の直接の資料。二次資料はそれらを紹介・解説した資料。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 公式サイトの資料でも、引用している研究の内容は元の研究を確認する。
美容業務の例: 講演写真から名称を拾い、正式PDFの記述と照合する。
参照・関連資料: M1 本用語集の編集用語
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

組織・責任

引用と要約

Quotation and summary 実務整理

引用は原文の一部を明示して用いること。要約は内容を自分の言葉で短く整理すること。

違い・実務例・参照資料を読む

区別・注意: 要約にかぎ括弧を付けて原文どおりの引用に見せない。
美容業務の例: 公式の定義の引用と、サロン向けの説明を区別して表示する。
参照・関連資料: M1 本用語集の編集用語
M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

用語一覧

言葉を選ぶと、その説明に移動します。各分野内は基本概念から関連語の順です。

法律・ガイドライン

AI法日本
AI規制法
EU AI Act
AI法の施行と規則の適用
人工知能基本計画
適正性確保に関する指針
AI事業者ガイドライン
ガイドラインと法律
ソフトロー
規格標準認証
ドラフト案
行動規範

組織・責任

AIガバナンス
AIリスクマネジメント
ERM 全社的リスク管理
CAIO
AI開発者
AI提供者
AI利用者
アカウンタビリティ
人間中心
人による監督
自動化バイアス
AIインベントリ利用台帳
リスク登録簿
ユースケース
ライフサイクル
ステークホルダー
リスクベースアプローチ
影響評価
リスク受容
エスカレーション
第三者評価
AIリテラシー
AIウォッシング
一次資料と二次資料
引用と要約

AIの仕組み

AI 人工知能
AIモデル
AIシステム
生成AI
LLM 大規模言語モデル
基盤モデル
汎用目的AIモデル
特定目的AI ドメイン特化AI
AIエージェント
エージェンティックAI
自律性
マルチモーダルAI
学習と推論
ファインチューニング
RAG 検索拡張生成
プロンプト
コンテキスト
API ツール利用
システムプロンプト
トークン
コンテキストウィンドウ
グラウンディング
埋め込みベクトル表現

安全性・評価

AIセーフティ
AIセキュリティ
信頼できるAI
ハルシネーション
偽情報と誤情報
有害情報
バイアス
公平性と包摂性
透明性
説明可能性
ロバスト性
データ品質
検証可能性
観測と制御
AIセーフティ評価
定量評価
定性評価
ベンチマーク
評価データセット
テストケースシナリオ
レッドチーミング
自動レッドチーミング
敵対的プロンプト
LLMによる判定
相対評価と絶対評価
再現性
受入基準
評価対象AI ターゲットAI
評価判定用AI
要件生成AI
応答評価AI
合格率
偽陽性
偽陰性
適合率
再現率
回帰テスト
評価の網羅性
運用環境と評価環境

攻撃・インシデント対応

脅威脆弱性リスク
プロンプトインジェクション
ジェイルブレイク
マルチターン攻撃
データ汚染
最小権限
ガードレール
機能制限とドメイン制限
AIインシデント
AIハザード
ヒヤリハット
重大インシデント
AI-IRS
予防的統制
発見的統制
観測性
制御性
トリアージ
封じ込め
証拠保全
根本原因分析
復旧と業務再開
レジリエンス

データ・運用管理

個人情報と個人データ
要配慮個人情報
仮名加工と匿名加工
データ最小化
ログと監査証跡
変更管理と版管理
残余リスク
継続的モニタリング
ナレッジベース
データ来歴
データドリフト
モデル更新
OSS オープンソースソフトウェア
キルスイッチ緊急停止
ロールバック
フェイルセーフ
フォールバック
職務分離
サプライチェーンリスク

機関・資料名

AISI
AIセーフティアプローチブック
AIインシデントレスポンスアプローチブック
AMAIS
aisev AIセーフティ評価環境
WG SWG TF

出典・関連資料

原文の確認に使う公式資料と提供資料の一覧です。資料の位置付け・版・確認状況を併記しています。

IRS：AIインシデントレスポンス・アプローチブック

2026-01-09／出典資料集 S01

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/ai-irs_v1.0_ja.pdf

CAIO：Chief AI Officer (CAIO) ガイドブック(案)

2026-02（掲載2026-02-05）／出典資料集 S03／案。確定版として扱わない。

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/caio-guidebook.pdf

VISION：ビジョンペーパー：AI利活用促進に向けたAIセーフティ評価に関する事業実証（第2.0版）

2026-10-06／出典資料集 S05

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/VisionPaper_v2.0_jp.pdf

TF：AIセーフティ評価環境検討タスクフォース検討報告書[pdf]

2026-04-15／出典資料集 S07

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/20260415_2_aisev_taskforce_studyreport_ja.pdf

AMAIS：AMAIS: Activity Map on AI Safety

2025-02（掲載2025-02-07）／出典資料集 S09

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/Activity_Map_on_AI_Safety.pdf

APP：アプローチブック（リーフレット）

2025-03-26／出典資料集 S10

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/20250326_leaflet.pdf

PLAN：人工知能基本計画（PDF形式：568KB）

2026-07-14／出典資料集 S13

公式資料を開く ↗

https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf

PPC-A：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等 (PDF : 286KB)

2023-06-02／出典資料集 S14

公式資料を開く ↗

https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf

BUS：AI事業者ガイドライン第1.2版本編概要

2026-03-31／出典資料集 S16／第1.2版は取得済み概要版を参照。本編の直接取得は未完了。

公式資料を開く ↗

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_2.pdf

EVAL：AIセーフティに関する評価観点ガイド第1.20版

2026-07-07／出典資料集 S19

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/ai_safety_eval_v1.20_ja.pdf

RT：AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド第1.10版

2025-03-31／出典資料集 S20

公式資料を開く ↗

https://aisi.go.jp/assets/pdf/J1_ai_safety_RT_v1.10_ja.pdf

GUIDE：人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針

2025-12-19／出典資料集 S21

公式資料を開く ↗

https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_guideline/ai_gl_2025.pdf

DA：行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン第2.0版

2026-06-12／出典資料集 S24

公式資料を開く ↗

https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/decb64eb-f26e-41cb-8d37-f3dd173108b8/59054b35/20260612_resources_standard_guidelines_guideline_01.pdf

JP：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（令和7年法律第53号）

日本の法令。個別条文と改正状況の確認が必要。

公式資料を開く ↗

https://laws.e-gov.go.jp/law/507AC0000000053

EU：Regulation (EU) 2024/1689 — AI Act

制定時の原文。適用日程・改正はECの最新案内等と照合する。

公式資料を開く ↗

https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng

EC：European Commission — AI Act

制度の公式解説。

公式資料を開く ↗

https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

OECD：OECD AI Incidents Monitor — Methodology

AI incident／AI hazard等の定義。

公式資料を開く ↗

https://oecd.ai/en/incidents-methodology

RMF：NIST AI Risk Management Framework

AI RMF 1.0及び関連資料の公式案内。

公式資料を開く ↗

https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

PPC：個人情報保護委員会 — 個人情報保護法ガイドライン（通則編）

定義・取扱いは個別条項及び関連ガイドラインを確認する。

公式資料を開く ↗

https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/

aisev：Japan-AISI/aisev

評価環境の公式リポジトリ。利用時は版・コミット・設定も記録する。

公式資料を開く ↗

https://github.com/Japan-AISI/aisev

M1：提供されたAIセーフティ評価環境検討TF総会のスライド画像

提供画像。公開URL未確認。写真の個人情報・通知等は転記しない。

公開URL未確認。用語整理の参考として使用。

内容・出典の確認、訂正についてのお問い合わせ →

言葉を知る。AIを、より確かに使う。

AI法 日本

AI規制法

EU AI Act

AI法の施行と規則の適用

人工知能基本計画

適正性確保に関する指針

AI事業者ガイドライン

ガイドラインと法律

ソフトロー

規格 標準 認証

ドラフト 案

行動規範

AIガバナンス

AIリスクマネジメント

ERM 全社的リスク管理

CAIO

AI開発者

AI提供者

AI利用者

アカウンタビリティ

人間中心

人による監督

自動化バイアス

AIインベントリ 利用台帳

リスク登録簿

AI 人工知能

AIモデル

AIシステム

生成AI

LLM 大規模言語モデル

基盤モデル

汎用目的AIモデル

特定目的AI ドメイン特化AI

AIエージェント

エージェンティックAI

自律性

マルチモーダルAI

学習と推論

ファインチューニング

RAG 検索拡張生成

プロンプト

コンテキスト

API ツール利用

AIセーフティ

AIセキュリティ

信頼できるAI

ハルシネーション

偽情報と誤情報

有害情報

バイアス

公平性と包摂性

透明性

説明可能性

ロバスト性

データ品質

検証可能性

観測と制御

AIセーフティ評価

定量評価

定性評価

ベンチマーク

評価データセット

テストケース シナリオ

レッドチーミング

自動レッドチーミング

敵対的プロンプト

LLMによる判定

相対評価と絶対評価

再現性

受入基準

脅威 脆弱性 リスク

プロンプトインジェクション

ジェイルブレイク

マルチターン攻撃

データ汚染

最小権限

ガードレール

機能制限とドメイン制限

AIインシデント

言葉を知る。
AIを、より確かに使う。

AI法日本

規格標準認証

ドラフト案

AIインベントリ利用台帳

テストケースシナリオ

脅威脆弱性リスク

AIセーフティアプローチブック

AIインシデントレスポンスアプローチブック

埋め込みベクトル表現

キルスイッチ緊急停止