ザ NIST AIリスク管理フレームワーク(AI RMF) は、開発からデプロイ、さらには廃棄まで、AIライフサイクルのあらゆる段階で組織がAIリスクを管理できるように設計されたガイドです。 これは、特定、評価、および軽減するための構造化された方法を提供します AIリスク イノベーションを阻害することなく。
AIの採用が急速に進む中、AIの変革力を活用しようとしている組織には、AIシステムの信頼性、倫理性、安全性をどのように確保するかという深刻な課題がもたらされています。 AIのライフサイクル全体でリスクを効果的に特定し、軽減できるでしょうか? そしておそらく最も重要なことは、増え続けるAI規制の迷路を乗り越えながら、ユーザーとの信頼関係を築くにはどうすればよいかということです。
これらの課題に対処するには、直感以上のものが必要であり、構造化された業界に合わせたアプローチが必要です。 そこで、 米国国立標準技術研究所(NIST)は、セキュリティとイノベーションの基準を推進する世界的な権威です。 NIST AI リスク管理フレームワーク (AI RMF) は、組織がコンプライアンスに準拠した責任ある方法で AI の採用を確保するためのガイドとなることを目的としています。
なぜAIリスク管理が不可欠なのか?
AIリスク管理は、AIリスクがビジネスを混乱させたり、ユーザーに害を及ぼす前に、AIリスクに対処するために不可欠です。 これまで以上に、AIリスク管理の実践を採用する必要があります。 その理由は次のとおりです。
AIシステムはユビキタスです。 AIは孤立しては動作しません。 これは、病状の診断からローンの承認まで、私たちの生活のあらゆる側面に関わる業界に組み込まれています。 強力な保護手段がなければ、わずかな見落としでも重大な影響につながる可能性があります。 実例: テスラ'の Autopilot 機能によって複数のインシデントが発生しました車両の誤解による衝突や死亡事故を含む'の周囲。
AIシステムはますます複雑化しています. 大規模言語モデル (LLM) などの高度な AI モデルは、ユーザーにとって不透明な方法で動作します。 これは「ブラックボックス」問題と呼ばれます。 透明性の欠如は、特にGenAIセキュリティに関して、AIの意思決定を保護、監査、または信頼することを困難にします。 その好例:ディープフェイク技術は、リアルでありながら完全に偽のビデオを作成するために使用されてきました。 公人が誤って伝えられる原因.
AI規制はますます厳しくなっています. 各国政府は、AIシステムの透明性とリスク軽減を義務付ける厳しい要件に踏み込んでいます。 EUの様子'のAI法 そしてカリフォルニアの 消費者プライバシー法(CCPA) は、組織が遵守する必要がある 2 つの主要な AI 規制です。
AIを組織の価値観に合わせることは必須です. AIの管理を誤ると、倫理的なミスを招き、国民の信頼を損なう可能性があります。 たとえば、2025 年 1 月の場合、 Appleは、AIを活用したニュースの要約についても反発に直面しましたLは、デリケートなトピックを誤って伝えたため、同社は機能を一時停止して改善に取り組むようになりました。
AIのリスクに対処しないと、ビジネスを混乱させ、さらにはユーザーに害を及ぼす可能性があることは明らかです。 AIリスク管理の標準化は、規制コンプライアンスを確保し、倫理基準を維持し、社会的信頼を高める明確なガイドラインを提供することで、組織を支援します。
ウィズ's 2025 年の AI セキュリティの現状レポート DeepSeek データベースが機密情報を公開した DeepLeak や、攻撃者が SAP AI Core を乗っ取ることを可能にした SAPwned などの脆弱性を強調しています。 これらのインシデントは、AI ライフサイクル全体のリスクを特定して軽減するための NIST AI RMF のようなフレームワークの重要性を強調しています。
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NISTのAI RMFの詳細な検討
NIST AI RMF は、責任ある AI 導入のためのプレイブックと考えることができます。 これは、企業がリスクの先を行くと同時に、AIシステムの安全性、倫理性、透明性を確保できるように設計されています。
このフレームワークは採用が完全に任意であるため、NISTは「画一のルールブック」ではなく適応可能にしました。つまり、あらゆる規模の組織、あらゆる業界・国の組織がそれぞれのニーズに合わせて調整できるという意味です。
なぜNISTのAI RMFが作られたのか?
NIST は、AI システムの複雑さの増大と、AI RMF に続く標準のニーズの高まりに対応して作成されました。 2023年10月30日、AI大統領令. NISTは、政府、産業界、学界のコラボレーションを促進することにより、次の主要な目標を掲げてフレームワークを設計しました。
AIリスク管理のための一貫性のある実行可能な基準を確立すること
組織が潜在的な脅威をエスカレートする前に特定し対処できるようにするためです
倫理的で安全かつ透明なAI実践の基盤を築き、公共の信頼を強化すること
NISTのAI RMFはいつ作られたのですか?
NIST AI RMF の初稿は 2022 年 3 月に公開され、最終版は 2023 年 1 月に公開されました。
時代を先取りして、NISTはまた導入しました ジェネレーティブAIプロファイル 2024年7月、急速に進化するGen AIシステムがもたらす課題に特化して対応します。
NISTのAI RMFの構成は何ですか?
NIST AI RMF は 2 つの主要な部分に分かれており、ライフサイクル全体にわたる AI リスクの管理を組織に導きます。
このフレームワークには、これらのガイドラインを効果的に適用するための補助資料も含まれています。具体的には:
AI RMF プレイブック: NIST AI RMF を実装するためのステップ バイ ステップ ガイド
AI RMFロードマップ: AIリスク管理の実践を採用するためのタイムライン
AI RMF横断歩道: 既存のプラクティスを NIST AI RMF にマッピングするツール
視点: 特定のセクターやニーズに合わせたAIリスク管理のさまざまな見方
ユースケース: 組織が NIST AI RMF を運用している方法の実例
次に、NIST AI RMF の 2 つの部分について詳しく見ていきましょう。
NIST AI RMF - パート 1. 信頼できるAIシステムと組織のリスク
NIST AI RMF のパート 1 では、AI システムを "信頼できる" ものにする理由を定義することに焦点を当てています。 信頼性、透明性、公平性、説明責任、セキュリティなどの主要な原則を示し、次のような一般的なAIリスクも紹介しています。
バイアス： 意図しない差別を反映したAIアルゴリズム
プライバシーの侵害: AIパイプラインが機密データを誤って処理する
セキュリティギャップ: 攻撃者が悪用できるAIシステムの脆弱性
…その他多くの人も。
パート1の目標は、透明性があり、監査可能で説明可能なAIソリューションを推進し、組織がAIリスクを特定し、対処し、軽減できるよう支援することです。AIシステムが効果的であるだけでなく、倫理的かつ安全であることを保証します。
NIST AI RMF - パート 2. フレームワークの4つのコア機能
AI RMFのパート2では、フレームワークが実行可能な指針を組織する4つの主要な機能とカテゴリーを紹介します。
| Core Function | What it helps you do | Why it matters |
|---|---|---|
| Govern | Define governance structures, assign roles, and outline responsibilities for managing AI risks | Helps align AI systems with standards, regulations, and organizational values |
| Map | Identify and assess risks throughout the AI lifecycle | Fosters proactive identification of risks to promote AI security, and ensures AI aligns with governance practices |
| Measure | Quantify and assess the performance, effectiveness, and risks of AI systems | Ensures that AI remains stable, efficient, and compliant over time |
| Manage | Develop strategies for mitigating risks and ensuring AI systems remain compliant and secure | Facilitates continuous monitoring, auditing, and improvement to minimize risk exposure |
パート2の目標は、これらのコア機能の下に不可欠な実践を組織し、組織がリスク管理をAIシステムに統合し、AIソリューションを継続的に強化できるようにすることで、AIリスク管理に体系的なアプローチを提供することです。
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NISTのAI RMFをどのように採用できますか?
NISTのAI RMF導入は万能の旅ではありませんが、体系的なアプローチで組織に合うように機能させることができます。
組織の成熟度レベルを知ることで、現在の状況をベンチマークできます
1.AIエコシステムを理解する: まず、AI 部品表 (AI-BOM) を作成して、AI 資産を可視化します。 このインベントリは、AI システムの全範囲と潜在的な脆弱性がどこにあるかを確実に理解するのに役立ちます。
2. リスクの評価と優先順位付け: フレームワークの「マップ」機能を使用して、AIシステム全体のリスクを特定します。 たとえば、顧客向けのAIチャットボットはプライバシー法に準拠していますか? あなたのモデルは倫理ガイドラインに沿っていますか?
3. 成熟度のレベルを決定します。 NIST は、AI の成熟度を 4 つのレベルと定義しています。
ティア1 - パーシャル: リスク認識が限られている
Tier 2 - リスク情報: リスクと軽減策に関する基本的な理解
Tier 3 - 反復可能: リスク管理は体系的で文書化されています
Tier 4 - 適応型: AIリスク管理は完全に統合され、進化しています
組織の成熟度レベルを知ることで、現在の状況をベンチマークできます AIセキュリティ機能 そして、将来の改善を優先します。
4. 統合と行動: NIST AI RMF を AI ライフサイクルに合わせます。 例えば：
「Govern」機能を適用して、生成AIツールに対する明確な説明責任を確立しましょう。
「Measure」機能を使って、AI出力の公平性と正確性を継続的にテスト・洗練してください。
このプロセスを加速させたいと考えている組織にとって、
5. 監視、学習、反復: AIシステムは進化しており、その管理方法も進化する必要があります。 GenAIのセキュリティとコンプライアンスのためのNISTのGenerative AI Profileの組み込みなど、定期的な更新により、リスク管理戦略を先取りすることができます。
このプロセスを加速させたいと考えている組織にとって、 AI-SPMの 包括的でプロアクティブなソリューションを提供します AIリスクマネジメント クラウド環境で。 WIZ AI-SPM は、エージェントレス AI-BOM、自動リスク評価、攻撃パス分析などの機能で AI リスク管理を簡素化し、すべて NIST AI RMF に合わせて設計されています。
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次のステップ AI-SPMのWiz
NIST AI RMF は、AI のリスクと規制の複雑な状況を管理するための明確な道筋を提供します。 このフレームワークを採用することで、組織はAIシステムを倫理的で安全に保ち、進化するグローバルな規制に準拠させることができます。
Wizは、組織がAIセキュリティ体制を強化し、AIリスク管理フレームワークを効果的に運用できるよう支援することに取り組んでいます。 NISTコンプライアンスは、AI-SPM製品を通じて提供されます。
詳細を確認する準備はできましたか? をご覧ください Wiz for AI の Web ページ、または必要に応じて ライブデモ、私たちはあなたとつながるのが大好きです。
