生成AI

 

本研究報告書は、危機発生時およびその後においてAIによる情報脅威が果たす役割と、それが民主主義の安定に及ぼしうる影響を検証しています。さらに、危機の状況下でAIツールが通信インフラにますます組み込まれていくことによるシステミック・リスクについても検討しています。"

ISO42001

  Laudeが作った日本語解説文。ローカルLM  LMStudioでは作れなかった。あまりつかえう。

リスクマネジメント

 

多くの内部監査部門は、誇らしげに「リスクベース」と自称しています。ですが、実際にはまったくリスクベースではないところが少なくありません。単にリスクの言葉遣いで整理された、統制テスト機能にすぎないのです。それは同じではありません。

より深い問題はこうです。出発点はリスクであってはならない。目的であるべきです。なぜなら、リスクは組織が達成しようとしている何かに対してのみ存在するからです。

監査がリスク登録簿から始まると、しばしば次のものを引き継いでしまいます。

 - 汎用的なカテゴリ

 - 政治的に濾過された優先順位

 - つながりの薄い統制ライブラリ

 - そして、重要そうに聞こえるのに、事業が実際に成功しているかどうかをほとんど語らない大量の活動

より強いモデルは次のとおりです。

目的 → リスク → 統制 → 成果

これがすべてを変えます。

次のように問う代わりに:

 - 統制は実施されたか？

監査が問うべきは次の点です:

 - 何が必ずうまくいかなければならないのか？

 - それを妨げうるものは何か？

 - 最も重要な統制はどれか？

 - そして、組織は実際にその成果を達成しているのか？

なぜなら、不都合な真実がここにあるからです。

プロセスは、完全に統制され、完全に文書化され、定期的に表明されていても、なお組織が必要とするものを提供できないことがあります。だからこそ、監査業務の多くはいまだに、成功に対する保証ではなく、活動に対する保証を生み出しているのです。

取締役会が最終的に気にかけるのは、照合作業に署名が期限内に行われたかどうかではありません。財務の健全性が守られているかどうかです。

彼らが気にするのは、統制マトリクスが網羅的かどうかではありません。重要な目的が安定的に達成されているかどうかです。

私の見解では、監査の未来は単なるリスクベース監査ではありません。目的ベースで、リスクに基づき、成果に焦点を当てたアシュアランスです。

監査がこの転換を遂げない限り、専門職の多くは、統制実行のテストと、真のアシュアランスの提供を混同し続けるでしょう。

リスクマネジメント

 

リスクの景色は変わった

これまで、銀行や金融機関は、主にいくつかの大きく独立したリスク区分――信用、マーケット＆流動性（M&L）、オペレーショナル・リスク――に焦点を当て、モデル・リスクやサイバー・リスクへの関心が高まりつつありました。

それから数年が経ち、状況は大きく変化しました。現在、平均的な最高リスク責任者（CRO）は、これら従来型のリスクをすべて管理するだけでなく、次のような新たに登場・進化する課題にも対応しなければなりません。

1. AIリスクを理解・管理し、それが他のあらゆるリスク類型に及ぼす影響を踏まえること。

2. サードパーティおよびクラウド事業者に関連するリスクを管理し、同時に（DORA、GDPR、バーゼル枠組み等の）高まる規制要件に対応すること。

3. リスクデータのガバナンスと管理。これは今や規制当局の期待であると同時に、高度なリスク管理能力の基盤的要件でもあります。

4. サイバーおよび不正リスク。もともと増加傾向にありましたが、AIによって大幅に増幅される可能性があります。

5. 地政学的リスクの拡大。危機管理、サプライチェーン、投資リスクの複雑性を引き起こし、さらなる複雑化を招いています。

6. 旧来・新興のリスク間の相互連関を理解し、全体的なリスクプロファイルをより動的に評価することへの期待の高まり。（「リスク種別の相互関係の管理」に関する投稿を参照）

しかし、こうした変化を認識するだけでは不十分です。この新たな景色をうまく航行するには、主要な推進要因（エネーブラー）と阻害要因（ブロッカー）の双方に取り組む必要があります。

エネーブラー

• 革新的で将来志向のマインドセット

• リスク人材およびクロスファンクショナル人材（リスク×データ×ビジネス）の維持と育成

ブロッカー

• サイロ化した組織構造と断片化したデータ

• 短期的な業績プレッシャー

質問です：

現代のリスクマネジメントにおいて、最大の障壁は何だと思いますか？ 人材、データ、組織のサイロ、それともその他でしょうか。

2026年版リスクと機会の管理手順書

 Claude に作成を指示したアウトプットがこれだ。

このように実務に使える手順書が短時間で作成される。文書化はAIを使えば飛躍的に効率的にできる。

2026年版品質マネジメントシステムマニュアル

このHTML文はClaude によって作成された。必要だ応じて機能を追加して自社のマニュアル作成を容易にできることを示した。

2026年版の主な対応内容

📊 改訂内容の完全反映

今回の改訂では以下の重要な変更が含まれています：

1. 品質文化と倫理的行動

∙ トップマネジメントの責任として「品質文化」と「倫理的行動」の促進が追加

∙ 組織全体で共有される価値観、信念、態度、行動が重視されます

2. 気候変動への考慮

∙ 箇条4.1で気候変動が外部・内部の課題として明文化

∙ 組織は気候変動が該当するか判断することが求められます

3. リスクと機会の分離

∙ 「リスク及び機会」が「リスク」と「機会」に分けて整理

∙ 事業中断への対応が強化されます

4. 変更マネジメントの導入

∙ 箇条6.3で変更の計画策定に変更マネジメントの概念が反映

5. 内部監査の明確化

∙ 箇条9.2.2が「内部監査プログラム」として明確化

∙ 監査目的が実施事項として追加

6. 継続的改善の統合

∙ 箇条10.1と10.3が統合され「10.1 継続的改善」に

∙ リーダーシップとの関連付けが強化されます 

🆕 ツールの新機能

1️⃣ 改訂ポイント表示

∙ 各章に2026年版の改訂内容を明示

∙ オレンジ色のバッジで改訂のある章を一目で識別

2️⃣ 改訂情報バナー

∙ 発行予定: 2026年9月

∙ FDIS発行: 2026年4月予定

∙ 移行期間: 3年間（2029年8月までに移行完了） 

3️⃣ 新しいテンプレート

∙ 品質文化、倫理的行動、気候変動など新要素を含む

∙ 2026年版の要求事項に完全対応

4️⃣ 詳細なガイダンス

∙ 各章ごとに2026年版対応のポイントを解説

∙ 実務への落とし込みをサポート

推奨される使い方 

 1. 早期準備開始: 正式発行前から内容を把握し、準備を進める 

 2. ギャップ分析: 現行システムと2026年版の差異を確認 3. 段階的対応: 品質文化、倫理的行動などの新要素を段階的に導入 

 4. 定期的なエクスポート: データ損失を防ぐため定期的にバックアップ 

このツールを使って、2026年版への移行準備を効率的に進めることができます！​​​​​​​​​​​​​​​​

``` ```

生成AI

 AIおよびMLシステムの導入は、サプライチェーン特有のリスクをもたらします。これらのリスクは、安全に管理されていない場合、組織のサイバーセキュリティを脅かす可能性があります。事前学習済みモデルやサードパーティのデータセットの利用は有益ですが、既存のセキュリティ侵害やサプライチェーンリスクを招く可能性もあります。組織は、AIおよびMLを開発またはシステムに組み込む際に、注意すべき点を把握しておく必要があります。

AIコンプライアンス：組織の「ソフト・ガバナンス・ギャップ」をどう埋めるか🚨

あなたのAIポリシーは「チェックボックス」的な形骸化したものですか？それとも実際に機能していますか❓

多くの取締役やリーダーにとって、現状の答えは「ソフト・ガバナンス・ギャップ」です。

#OECD の #ResponsibleAI のためのデュー・ディリジェンス・ガイダンス（2026年1月26日承認）は、今年発表された国際ガバナンス文書の中で最も重要なものです。

➡️抽象的な原則論を超え、運用上のエビデンスの世界へと踏み込みます。

🔹ハード・ガバナンス vs. ソフト・ガバナンス

ハード・ガバナンスは見つけやすいものです：

#DataProcessingAgreement（データ処理契約）はありますか？

#privacypolicy（プライバシーポリシー）は❓

これらは可視化でき、是正も可能です。

👀➡️ #SoftGovernance は運用レイヤーです：

約束が組織に埋め込まれ、実践され、追跡されていることを示す文書化された証拠のことです。

💠ギャップ💠

多くの組織にはポリシー（ハード）はあるものの、第三者レビューに耐えうる検証可能な証拠（ソフト）が欠けています。

💠ギャップが最も大きい領域💠

OECDによれば、既存の枠組みが最も弱いのは次の2つの重要分野です：

1️⃣ 意味のあるステークホルダー・エンゲージメント：単発のイベントやタウンホールではありません。

双方向で継続的、かつAIライフサイクルに組み込まれていなければなりません。

2️⃣ 救済（レメディエーション）：物事がうまくいく時だけでなく、問題が起きた時のための計画を持つこと。

私のフレームワーク評価では、#humanoversightdocumentation（人による監督の文書化）、#vendorsupplychainmanagement（ベンダー/サプライチェーン管理）、反復的な #impactassessments（影響評価）にもさらなるギャップが見られます。

💠なぜ今重要か💠

OECDのフレームワークは現時点では任意ですが、「様子見」の猶予は終わりに近づいています。

📅 12〜18か月の見通し：これらの基準は構造化された監査要件へと形式化される見込みです。

📍保険：保険会社はすでに更新時の文言にこの基準を引用しています。

📍規制：拘束力のある義務が各国規制当局によりすでに起草されています。

💠リーダーのためのアクションプラン💠

✅自分の役割を特定：あなたはグループ2のライフサイクル参加者（設計/展開）ですか、それともグループ3のユーザー（業務でAIを使用）ですか？

求められる文書化要件は異なります。

✅ポリシーを超える： 「AIポリシーはあるか？」ではなく、「監督が機能していることの文書化された証拠はあるか？」と問うこと。

✅ベンダーを監査：EdTechやソフトウェアのパートナーが、マーケティング上の約束だけでなく、「AI栄養成分表示（AI Nutrition Labels）」や技術文書を提供しているか確認すること。

‼️AIに対する信頼は、もはやPRではなく、市場参入とリスク管理の要件です‼️

あなたの組織はAI監査の準備ができていますか❓コメントで議論しましょう。👇

🔗AIガバナンスの進め方やコンプライアンス・ギャップの解消についての最新情報は、こちらの更新をフォローしてください：

BARBARA PIROLA