AIガバナンス教科書第9〜17回一挙公開｜性能評価から導入条件固定へのパラダイムシフト

YouTubeにて公開中の動画シリーズ『AIガバナンス教科書』後半戦（第9〜17回）が示す通り、AIガバナンスの本質は、AIを「賢いかどうか」で評価することではなく、AIを「導入可能な条件へ事前固定すること」にあります。性能評価の時代から、責任と運用条件を設計するフェーズへの移行を解説します。

このシリーズでわかること・事故防止（リスク管理）と判断根拠の固定（説明責任）の構造的な違い・「理解できること（説明可能性）」と「第三者が検証できること（説明責任）」の明確な線引き・法規制や標準化が実務に求める、監査に耐えうる「責任の最小構造」

対象者 AI導入の意思決定を担う経営層、実運用と監査の設計を担うエンジニア・リサーチャー・法務担当者。精度向上ではなく、組織として責任を引き受け、本番導入の壁を突破するための具体要件を求める方。

『AIガバナンス教科書』後半戦（第9〜17回）一覧各回は以下から視聴できます。

第9回：AIリスクマネジメントとは何か？リスク管理と説明責任の構造的な違いと、検証可能な証拠構造の必要性を解説します。 🎥 https://youtube.com/watch?v=bUaJLNzs-4Q&feature=youtu.be

第10回：AI監査とは何か？AIが監査に落ちる真の原因と、責任が残るための最小構造（Commit / Ledger / Verify）を解説します。

第11回：AI経営とは何か？AI導入が経営レベルで止まる理由と、判断を組織として引き受けるための責任固定構造を解説します。

第12回：AI検証ツールとは何か？検証（評価）だけでは責任を固定できない理由と、責任を成立させる最小設計を解説します。

第13回：AI説明責任ツールとは何か？XAIに留まらない、責任成立のための最小構造（境界の事前定義 / 証拠の固定 / 第三者検証可能性）を解説します。

第14回：AI説明責任と説明可能性は何が違うのか？理解と検証の違いを明確にし、説明と責任を分ける視点を解説します。

第15回：EU AI Actとは何か？AIを「性能」ではなく「導入条件」で評価する時代への転換と、説明責任の本質を解説します。

第16回：AI法とAI関連法は何が違うのか？実務を複合的に制約する関連法と、責任が蒸発しないために必要な運用条件の固定を解説します。

第17回：日本発AI標準化とは何か？理念ではなく、監査で使える実装候補に必要な5つの要件と統合責任アーキテクチャを解説します。

▼運営母体　AI説明責任プロジェクト

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