生成AIのガイドラインとは？安全なAI開発の重要ポイントまとめ

1. 生成AIガイドラインの目的と重要性

生成AI（Generative AI）は、テキスト、画像、音声などを生成する能力を持つAI技術です。生成AIの利用は、マーケティング、コンテンツ制作、医療研究など多岐にわたる分野での応用が期待されています。しかし、その強力な能力ゆえに、不適切な利用や倫理的な問題が発生するリスクも伴います。生成AIガイドラインの目的は、これらのリスクを最小限に抑え、安全かつ倫理的にAI技術を活用するための指針を提供することです。生成AIガイドラインの重要性は、リスク管理と信頼性向上にあります。誤用や悪用を防ぎ、倫理的かつ公平な利用を保証し、透明性を確保することで、法規制を遵守しつつ社会的信頼を得ることが求められます。

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2. 安全なAI開発のためのガイドライン

安全なAI開発を実現するためには、いくつかの重要なポイントがあります。以下にその具体的なガイドラインを示します。

2-1. 倫理的なAI開発

倫理的なAI開発は、生成AIの利用が社会的、文化的に許容されるものであることを保証します。開発者は、AIが生成するコンテンツが人々に害を与えないようにする責任を持ちます。これには、生成AIが人種差別的、性差別的、またはその他の形で有害なコンテンツを生成しないようにすることが含まれます。

デジタル庁のガイドラインでも、倫理的なAI開発の重要性が強調されています。AIの利用が社会的に受け入れられるものであること、そしてその利用が人々に利益をもたらすものであることを確保するための具体的な基準が設けられています。

2-2. ユーザープライバシーの保護

ユーザープライバシーの保護は、安全なAI開発のもう一つの重要な側面です。生成AIがユーザーの個人情報を収集、保存、利用する際には、プライバシー保護に関する法律や規制を遵守する必要があります。これには、データの匿名化、暗号化、アクセス制御などの技術的手段が含まれます。

デジタル庁のガイドラインも、ユーザープライバシーの保護を重視しています。個人情報の取り扱いに関する具体的な手順や、データの安全性を確保するための対策が明記されています。

2-3. 公平性とバイアスの排除

公平性とバイアスの排除も重要なポイントです。生成AIが特定のグループに対して不利なバイアスを持たないようにするために、データのバランスを考慮し、モデルのトレーニング方法を工夫する必要があります。これにより、生成されるコンテンツが公平であるようにモデルを維持します。

デジタル庁のガイドラインも、AIの公平性とバイアスの排除に焦点を当てています。公正なデータの使用と、バイアスを検知・排除するためのプロセスが推奨されています。

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3. 生成AIガイドラインの主要ポイント

生成AIガイドラインには、いくつかの主要なポイントがあります。これらのポイントは、安全かつ効果的なAI開発を支援します。

3-1. データの管理と情報情報セキュリティ

データの管理と情報セキュリティは、生成AIの開発において最も重要な要素の一つです。データが不正アクセスや改ざんから保護されていることを確認するために、適切な情報情報セキュリティ対策を導入する必要があります。これには、データの暗号化、アクセス制御、監査ログの保持などが含まれます。

3-2. モデルの透明性と説明可能性

モデルの透明性と説明可能性は、生成AIの利用における信頼性を高めるために重要です。開発者は、AIモデルがどのように判断を下すのかを説明できるようにする必要があります。これにより、ユーザーがAIの動作を理解し、信頼することができます。

3-3. モデルのパフォーマンス評価

モデルのパフォーマンス評価は、生成AIの品質を保証するために不可欠です。開発者は、モデルのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じて改善を行う必要があります。これには、実際の使用環境でのテストや、ユーザーフィードバックの収集が含まれます。

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4. 実践的な生成AIガイドラインの適用方法

本章ではデジタル庁の「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック」より、生成AIの導入を検討している方向けに、サービス選定時に具体的にどのようなポイントを踏まえるべきかを紹介します。

4-1. 生成AIサービスの提供形式

生成AIはさまざまな形式で提供されています。以下に提供形式を紹介します。

• SaaSなど、完成品のWebアプリにアクセスして使用
• Web API
• 生成AIの機械学習モデル

リストの上のものほど利用しやすく、下に行くほどカスタマイズ性が上がります。2つの概念はトレードオフな関係であり、それぞれに特有のリスクも存在します。

4-2. 見積り・コストの考え方

上記に示した提供形式によって、価格の範囲は異なります。

SaaSを利用する場合は、類似サービスを提供する事業者ごとに提供モデルや価格の確認を行うことが推奨されます。

Web APIを利用する場合は、高性能なモデルほどリクエストあたりの費用が高くなる傾向にあります。事前に要件に対して必要十分な性能を持つ大規模言語モデルを選定しておくことが推奨されています。

機械学習モデルそのものを利用する場合、実行するための環境としてハードウェアの調達やクラウド基盤の構築などが必要です。そのため初期投資が最も高くなる可能性が高いです。他の利用形態で要件を十分満たすかの検討とコスト試算を行ったうえで、この利用形態を採用するかを検討することが推奨されています。

4-3. 生成物の品質評価

生成AIによる生成物の評価は多くの場合、人間による定性評価の依存度が高くなります。人間が評価するにあたって、評価観点や基準の明確化が推奨されています。また、評価の属人性を排除するために複数人による評価を実施することが提唱されています。

4-4. モニタリングと継続的な改善サイクル

サービスが稼働し始めた後、運用時には運用環境でのモニタリングと継続的な改善サイクルを実施することが推奨されています。

例えば、サービス開始初期は利用者の検索プロンプト数や内容を確認することで、サービスが想定通りの使用をされており利用者の要望に応えられているかを評価することができます。また、利用しているモデルのアップデートに伴い生成AIの回答品質も変化する可能性があるため、アップデート対応に関する情報を把握しておく重要性も言及されています。

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5. 生成AIのガイドライン制定ならNTT東日本

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6. まとめ

生成AIガイドラインは、生成AI技術を安全かつ効果的に活用するための重要な指針です。これらのガイドラインを遵守することで、倫理的な問題や情報セキュリティリスクを最小限に抑え、生成AIの潜在能力を最大限に引き出すことができます。デジタル庁のガイドラインも参考にしながら、データの管理と情報セキュリティ、モデルの透明性と説明可能性、モデルのパフォーマンス評価など、生成AIの開発における主要なポイントを押さえることで、信頼性の高いAIシステムを構築することができます。生成AIガイドラインを実践的に適用し、効果的なAI開発を実現しましょう。