EU AI Act対応は“説明”では終わらない。高リスクAIに必要なのは、証拠まで実装すること【スライド公開】

EU AI Actへの対応は、方針や理念を並べることでは終わりません。高リスクAIで本当に問われるのは、リスク管理、技術文書、ログ記録、人間による監督、適合性評価、市場投入後監視までを、第三者に示せる証拠構造として実装できているかです。今回公開したスライドは、その全体像を実務単位で整理したものです。

この資料では、EU AI Actの高リスクAIに関わる主要要件を、Art.9からArt.17まで一枚ずつ整理しています。どの条文で何が求められるのか、どの種のツールが必要なのか、そしてADICがどこで特に強く機能するのかを、実装観点で対応づけています。単なる法令要約ではなく、実務で何を埋めなければならないのかを可視化するためのガイドです。

特に重要なのは、ADICの役割を過大に広げず、強い場所を明確に限定している点です。本資料では、Art.10のデータ品質・代表性・バイアス管理はADICの対象外と切り分けています。その一方で、Art.11の技術文書、Art.12のログ記録・追跡可能性については、ADICが特に強いと整理しています。理由は、検証後に文書を作るのではなく、証明書構造とrealized ledgerそのものが、検証と一体化した証拠になるからです。

さらに、ADICの本質は単独機能ではありません。Art.11、12だけでなく、Art.14の人間監督、Art.19の自動ログ保持、Art.43の適合性評価、Art.72の市場投入後監視までを、再検証可能な証拠連鎖としてつなげられる点にあります。本資料でも、ADICは他のGRC、QMS、監視、説明可能性ツールを置き換えるものではなく、それらのあいだにある証拠の断絶を埋める中核として位置づけています。

EU AI Act対応で本当に難しいのは、要件を知ることではありません。適合性評価に耐える証拠を、どの構造で残し、どの条件で止め、どの境界で人間介入につなぐかです。今回のスライドは、その論点を高リスクAI実装の現場に引き戻して整理したものです。EU AI Act対応を、説明資料ではなく実装課題として捉えたい方にご覧いただきたい内容です。

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