A Paradigm Shift from Performance Evaluation to Predefining Deployment Conditions As shown in the latter half (Episodes 9-17) of the video series "The AI Governance Textbook" currently available on YouTube, the essence of AI governance lies not in evaluating whether AI is "smart," but in "predefining conditions that enable real-world deployment." We explain the transition from the era of performance evaluation to the phase of designing responsibility and operational condition

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。 🎥...