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title: "AIのリスク評価の進め方。用途ごとに影響を見極める｜アメリア・テクノロジー株式会社"
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description: "AIのリスク評価は、AIを使う用途ごとに、誤りが起きたときの影響の大きさと起きやすさを見て、人の確認の厚さと記録の残し方を決める作業です。AI事業者ガイドラインのリスクベースアプローチをもとに、手順と評価の観点を説明します。"
updated: 2026-11-12
publisher: "アメリア・テクノロジー株式会社"
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# AIのリスク評価の進め方。用途ごとに影響を見極める

AIのリスク評価は、AIを使う用途ごとに、誤りが起きたときの影響の大きさと起きやすさを見て、人の確認の厚さと記録の残し方を決める作業です。AI事業者ガイドラインのリスクベースアプローチをもとに、手順と評価の観点を説明します。

2026.11.12 [経営とDX](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/category/management/)

執筆 [嵐保憲](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/author/arashi/)（代表取締役CEO）

経営とDX（MANAGEMENT）のコラム

## この記事の要点

- AI事業者ガイドライン第1.2版は、対策の程度をリスクの大きさ（危害の大きさとその起きやすさ）に対応させる「リスクベースアプローチ」を示しています。
- 評価の単位はAIの道具ではなく用途で、同じ生成AIでも、社内の下書きと顧客への回答とでは確認の厚さを変えます。
- 評価の結果は、人が確かめる範囲、使ってよい情報、記録の残し方として決め、使い方が変わったら見直します。

AIのリスク評価とは、AIを使う用途ごとに、誤りや不具合が起きたときにどのくらいの影響があるか、どのくらい起きやすいかを見極め、人が確かめる範囲や記録の残し方を決めることです。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、対策の程度をリスクの大きさに合わせる「リスクベースアプローチ」を示しています。すべての用途を同じ厚さで管理するのではなく、影響の大きい用途に手間をかけ、小さい用途は軽い決まりで速く使えるようにすることが、評価の目的です。

## AIのリスク評価は、なぜ要るのか

AIのリスク評価が要るのは、AIの使い道が広がるほど、用途ごとに起こりうる問題の大きさが違ってくるためです。社内の議事録の下書きを生成AIで作る場合と、顧客からの問い合わせにAIが答える場合、採用の書類の選考にAIを使う場合とでは、誤りが起きたときに困る人も、困り方も異なります。

一律に「AIの使用は禁止」とすると、社員が会社の知らない道具を個人で使い始めることがあります。反対に、一律に「自由に使ってよい」とすると、影響の大きい用途で確認の手順が抜けることがあります。用途ごとに評価して決まりの厚さを変えることが、使いやすさと安全を両立させる現実的な方法と考えられます。

## 国の指針は、どう考えているか

総務省と経済産業省は、2026年3月31日に「AI事業者ガイドライン」の第1.2版を公表しています。ガイドラインは、対策の程度をリスクの大きさ（危害の大きさとその蓋然性）に対応させる「リスクベースアプローチ」にもとづくとしています。共通の指針として、人間中心、安全性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ、教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーションを挙げています。

AIを使う事業者（AI利用者）に求められる事項としては、提供者が意図した範囲での適正な利用、入力するデータやプロンプトに含まれるバイアスへの配慮、個人情報の不適切な入力とプライバシーの侵害への対策、セキュリティ対策の実施、関係者への情報の提供と説明などが挙げられています。

出典：[AI事業者ガイドライン（第1.2版）（総務省・経済産業省、2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf)

ガイドラインは拘束力のない文書ですが、取引先や顧客から「AIをどう管理しているか」を問われたときの説明の土台になります。日本のAIのルールの全体は、[日本のAIに関する法律とガイドラインの要点](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/japan-ai-law-guidelines/)で整理しています。

## 評価は、何を単位にするか

評価の単位は、AIの道具ではなく用途です。同じ生成AIのサービスでも、何に使うかで影響が変わるためです。

用途を書き出すときは、次の項目を一行ずつ埋めると、後の評価がしやすくなります。

- 何の業務に使うか（例：問い合わせへの回答の下書き、社内規程の検索、見積もりの作成）
- AIの出力を、誰が、何に使うか（社内で参考にする、顧客に届ける、判断に使う）
- AIに入力する情報（公開の情報、社内の情報、顧客の情報、個人情報）
- 使っている道具と、その契約の形（会社の契約か、個人のアカウントか）
- その用途の責任者

会社で使っているAIの一覧づくりは、[AIのリスク管理とガバナンスを、社内でどう始めるか](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/ai-governance-practice/)でも扱っています。一覧ができていれば、その一覧に評価の欄を足していく形で進められます。

## 影響の大きさは、どう見極めるか

影響の大きさは、「誤った出力がそのまま使われたら、誰に、どのくらいの影響があるか」という問いで見極めます。観点の例を挙げます。

| 観点 | 影響が小さい例 | 影響が大きい例 |
|---|---|---|
| 出力が届く相手 | 社内だけ | 顧客や取引先、社会に届く |
| 判断への使われ方 | 参考の情報 | 契約、採用、与信など人の権利や利益に関わる判断 |
| 扱う情報 | 公開の情報 | 個人情報、取引先から預かった秘密の情報 |
| 取り消しやすさ | すぐ直せる | 一度出すと取り消しにくい（公開、送金、発注） |
| AIの動き | 文章を提案するだけ | システムを操作する、自動で送る |

起きやすさは、AIの出力が事実と違う内容を含むこと（[ハルシネーション](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/hallucination/)）がその用途でどのくらい起きうるか、入力の情報が想定外の形で使われるおそれがあるか、といった点から見ます。AIに外部のシステムを操作させる[AIエージェント](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/ai-agent/)の用途では、誤った操作のおそれも起きやすさに含めて考えます。

影響と起きやすさをそれぞれ大・中・小の3段で見て、組み合わせで用途の区分を決める方法が、始めやすい形です。細かな点数づけより、関係者が同じ物差しで話し合えることを優先します。

## 評価の結果を、どう決まりにするか

評価の結果は、用途の区分ごとに「人がどこまで確かめるか」「どの情報を使ってよいか」「何を記録するか」として決めます。

- 影響が小さい用途：使う人が自分で確かめれば足りる。使ってよいサービスと入力しない情報だけ守る
- 影響が中くらいの用途：外に出す前に、担当者とは別の人が内容を確かめる。確かめた人を記録に残す
- 影響が大きい用途：AIの出力は判断の材料にとどめ、決めるのは人が行う。導入の前に試験で精度を確かめ、責任者が承認する。使い始めた後も定期的に結果を見直す

人の権利や利益に関わる判断（採用、人事の評価、与信など）にAIを使う場合は、AIの出力だけで決めない形にしておくことが大切です。法令や契約上の扱いが関わる場合は、弁護士などの専門家にご確認ください。

入力してよい情報は、社内の[情報の分類と取り扱いの決まりのつくり方](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/data-classification-rules/)の区分と合わせて決めると、用途が増えても判断の軸をそろえられます。AIを組み込んだシステムの守りを確かめるときに使える資料は、[AIのセキュリティに関する指針の要点](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/ai-security-guidelines/)で説明しています。

## 評価は、いつ見直すか

評価は一度で終わりではなく、次のようなときに見直します。

- 用途の範囲が広がったとき（社内だけで使っていたものを顧客向けに使うなど）
- 使う道具を替えたとき、道具の提供元が大きな機能の変更をしたとき
- 誤った出力による問題や、苦情が起きたとき
- 法令や国の指針が改められたとき

AI事業者ガイドラインは、AIガバナンスを、環境とリスクの分析、ゴールの設定、システムの設計、運用、評価を繰り返す営みとして示しています。リスク評価は、その最初の「分析」に当たる作業で、運用と評価の結果をもとに見直していくことで、実態に合った決まりに育っていきます。

## 当社のご支援

アメリア・テクノロジーの[AI・DXコンサルティング](https://www.ameliatechnology.co.jp/service/consulting/)では、AIを使う候補を業務ごとに洗い出し、効果と難しさの両面から優先順位をつける中で、生成AIを社内で使うときのルール、情報の扱い、担当の決め方を整えることをご支援しています。AIを組み込んだ仕組みの点検は、[システム監査](https://www.ameliatechnology.co.jp/service/system-audit/)の中でもお受けしています。社内のルールの状態をおおまかに確かめたい場合は、無料の[生成AIの利用ルール診断](https://www.ameliatechnology.co.jp/diagnosis/ai-rules/)をお使いください。

- AIガバナンス
- リスク評価
- AI事業者ガイドライン
- 生成AI

## この記事に出てくる用語

- [生成AI](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/generative-ai/)
- [プロンプト](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/prompt/)
- [情報セキュリティ](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/information-security/)
- [見積もり](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/estimate/)
- [ハルシネーション](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/hallucination/)
- [AIエージェント](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/ai-agent/)
- [情報の分類（機密区分）](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/data-classification/)
- [AIガバナンス](https://www.ameliatechnology.co.jp/glossary/ai-governance/)

## 関連する法令・指針（参考情報）

- 指針
   総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」（第1.2版（2026年3月31日））
   AIを安全・安心に活用するため、AIの開発・提供・利用に関わる事業者が取り組む事項をまとめた指針です。事業者を「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」に分けて示しています。拘束力のない文書で、状況の変化に応じて更新されています。
   [発行元の公式ページで開く](https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html)

法令は2026年10月21日時点の内容です。要旨は当社がまとめたもので、条文・判決・指針の全文ではありません。個別の事案への当てはめは、弁護士・社会保険労務士などの専門家にご確認ください。表記の決まりは[法令・指針の参考情報と凡例](https://www.ameliatechnology.co.jp/knowledge/legal/)をご覧ください。

この記事を書いた人

[嵐保憲](https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/author/arashi/) 代表取締役CEO

複数の会社の経営に携わり、事業の立ち上げから譲渡・譲受までを経営者の立場で経験してきました。現在は、アメリア・テクノロジーとフロレンティナの代表取締役として、経営の目標から逆算したAIとシステムへの投資を進めています。

このコラムは一般的な情報の提供を目的としたもので、個別の状況への助言ではありません。製品・サービスの名前と内容は、記事の更新日の時点のものです。

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出典：アメリア・テクノロジー株式会社「AIのリスク評価の進め方。用途ごとに影響を見極める｜アメリア・テクノロジー株式会社」 https://www.ameliatechnology.co.jp/blog/ai-risk-assessment/