高リスク分野のための機械学習 ―責任あるAI構築のための実践アプローチ

まえがき

著名な統計学者George Boxはかつて、「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは有用である」という有名な言葉を残した。この事実を認識することは、効果的なリスク管理の基礎を形成するものである。機械学習によって、我々の生活における重要な意思決定がますます自動化される現代において、モデルの失敗がもたらす結果は、時に重大な災厄につながりかねない。したがって、リスクを軽減し、意図しない被害を回避するためには、慎重かつ周到な対策を講じることが極めて重要である。

2008年の金融危機を契機として、規制当局および金融機関は、銀行の安全性を確保するためにモデルを適切にリスク管理することの重要性を認識し、モデル・リスク管理（Model Risk Management、MRM）の実践を洗練させてきた。その後、AIや機械学習が広く普及するにつれ、MRMの原則がこれらの技術におけるリスク管理にも応用されるようになっている。米国国立標準技術研究所（NIST）が策定したAIリスクマネジメント・フレームワーク（AI RMF）は、そうした進化を象徴する好例である。組織構造やインセンティブを含め、上級管理職の監督から方針・手続きに至るまで、プロセス全体を適切にガバナンス・管理することは、モデル・リスク管理の文化を根付かせ、機能させる上で極めて重要である。

著者のHall、Curtis、Pandeyの三氏は本書において、高リスクな意思決定に機械学習を適用するための包括的なフレームワークを提示している。彼らは、モデルの失敗事例や新たに登場する規制の動向を通じて、強固なガバナンス体制と健全な企業文化の重要性を説得力をもって示している。しかし残念ながら、こうした原則は銀行などの規制業界を除き、他の多くの分野では依然として十分に実践されていないのが現状である。本書では、モデルの透明性、ガバナンス、セキュリティ、バイアス管理といった、多岐にわたる重要なトピックが丁寧に取り上げられており、実務者にとって実用的かつ指針となる知見が数多く盛り込まれている。 ...