AI倫理とデータガバナンスの基本原則

当組織は、AI技術の利用がもたらす社会的責任を深く認識し、以下の3つの核となる原則に基づき、最高水準のデータガバナンスと倫理基準を確立します。

1. 透明性および説明責任（Transparency & Accountability）

AIシステムの導入と運用は、その意思決定プロセスを可能な限り明確にし、完全に説明責任が果たせる体制を義務付けます。

• 人による最終的な監督（Human Oversight）： AIシステムの出力が、いかなる場合も人間の判断と監督の下に置かれることを絶対的な要件とします。会議の議事録などは下書き（ドラフト）または「参考情報」として扱い、発言者の真の意図や合意事項が正確に反映されているかをチェック、正確性、適切性、および妥当性を検証します。
• 責任の帰属： AIを活用する上では、誤作動や予期せぬ損害のリスクが常に伴います。万が一、そのような事態が発生した際は、組織および担当部門が主導的な責任を持って対応します。ただし、AIの性質上、結果には限界があることを理解し、その利用が適切であったかを検証した上で、誠実に対応することをコミットします。
• 第三者への説明義務： AIが関与した意思決定について、求めに応じてそのプロセスと判断基準を明確に説明できる体制を維持します。

2. データ主権とプライバシー保護（Data Sovereignty & Privacy Protection）

お客様、取引先、従業員のデータの主権を最優先し、厳格なデータガバナンスポリシーの下で、プライバシー保護を保証します。

• 機密情報の入力禁止措置： 法令、規制、および社内規定によって定義された機密情報、営業秘密、または個人を特定できる情報（PII）を、AIモデルの学習に利用される可能性のある外部ツールに入力することを禁止します。
• データ利用の限定： 収集、処理、利用するデータは、事前に定められた特定の目的に限定され、それ以外の目的のために転用または利用されることはありません。
• セキュリティ基準の準拠： AI関連のすべてのデータは暗号化技術とアクセス制御によって保護され、データ漏洩をゼロとする体制を維持します。

3. 公平性および非差別（Fairness & Non-Discrimination）

AIシステムが、意図的または非意図的に不当な偏見（バイアス）や差別を生み出さないよう、継続的な監視と是正措置を講じます。

• バイアスの継続的な監査： AIモデルの利用を通じて生成される結果に対し、定期的な倫理監査を実施し、人種、性別、年齢、信条などに基づく不公平な結果が生じていないかを厳しく検証します。
• 是正措置の即時実施： 不公平性や差別的傾向が発見された場合、その原因究明と是正措置を最優先で、かつ迅速に実施することを義務とします。
• 人権の尊重： AIのいかなる利用も、国際的な人権基準および国内法令に完全に合致することを前提とします。