AI Compliance Auditing の概要
AIコンプライアンス監査：AIプロジェクトが規制基準を満たすことを保証
AIコンプライアンス監査とは？
AIコンプライアンス監査は、組織が人工知能プロジェクトに関連する規制リスクを評価および軽減するのに役立つように設計されたサービスです。 AIアプリケーションがさまざまな管轄区域における現在および今後の規制に準拠していることを保証するためのツールと専門知識を提供します。
AIコンプライアンスが重要な理由
多くの組織は、規制コンプライアンスに関する懸念から、AIを完全に受け入れることを躊躇しています。コンプライアンス違反は、プロジェクトの中止、罰金、その他のペナルティにつながる可能性があります。 AIコンプライアンス監査は、開発プロセスの早い段階で潜在的なコンプライアンスの問題を特定することにより、これらの懸念を軽減するのに役立ちます。
AIコンプライアンス監査はどのように機能しますか？
AIコンプライアンス監査は、インテリジェントナレッジグラフテクノロジーを利用して、適用される規制に照らしてAIアプリケーションを評価します。 これには以下が含まれます。
- デジタル監査： 一連の質問が、選択した管轄区域での特定のアプリケーションのコンプライアンスに関する考慮事項を判断するために行われます。
- 管轄区域のサポート： 現在、米国、EU、英国をサポートしており、拡張を計画しています。
- 透明性の高いテクノロジー： 生成AIとは異なり、ナレッジグラフの操作は透明性があり、追跡可能で、再現性があり、信頼性の高い結果と、変化する規制への適応性を保証します。
AIコンプライアンス監査の主な機能
- 包括的なリスク評価： AIアプリケーションとその出力の品質の両方に関連する潜在的なコンプライアンスの問題を特定します。
- インテリジェントナレッジグラフ： 透明で信頼性の高いテクノロジーを使用して、コンプライアンスを評価します。
- 複数の管轄区域のサポート： 米国、EU、英国を含むさまざまな地域向けのコンプライアンス監査を提供します。
- ダウンロード可能なレポート： 結果を画面に表示し、共有とドキュメント化が容易なダウンロード可能なPDFとして提供します。 PDFの例
- 専門家諮問チーム： AI業界のパイオニアであるアンディ・エドモンズ博士を含む、経験豊富なアドバイザーが支援しています。
AIコンプライアンス監査の使用方法
- 監査ツールにアクセスします： AIコンプライアンス監査のWebサイトにアクセスします。
- 管轄区域を選択します： AIプロジェクトに関連する管轄区域を選択します（例：米国、EU、英国）。
- 監査を完了します： AIアプリケーションに関する一連の質問に答えます。
- 結果を受け取ります： 監査結果を画面に表示し、PDFレポートをダウンロードします。
AIコンプライアンス監査を選択する理由
- 経験： 諮問チームは、さまざまな業界にわたるAIおよびMLで豊富な経験を持っています。
- 透明性： ナレッジグラフテクノロジーは、透明で信頼性の高い結果を保証します。
- 包括的な評価： 監査ツールは、アプリケーションと出力の品質の両方をカバーしています。
重要な注意： 監査ツールは、法的助言の代わりになるものではありません。 これは、潜在的なコンプライアンスの問題を通知することを目的としていますが、具体的なガイダンスについては、法律専門家にご相談ください。
免責事項
この監査の目的は、将来発生する可能性のあるコンプライアンスの問題を通知することです。 ほとんどの法域では、推奨事項の基礎となる判例法はまだありません。 したがって、当社の監査は必然的に推測的なものであり、現在の状況に関する当社の最良の評価です。 限界事例については、喜んで人的レビューを実行し、ご要望に応じてその情報を法務専門家に渡します。
AIコンプライアンス監査の対象者
AIコンプライアンス監査は、以下に適しています。
- AIアプリケーションを開発または展開している組織。
- 規制コンプライアンスとリスク管理を懸念している企業。
- プロジェクトが法的基準を満たしていることを確認しようとしているAIプロジェクトマネージャーと開発者。
AIコンプライアンス監査はどこで使用できますか？
サポートされている管轄区域（米国、EU、英国）内のあらゆるAIプロジェクトでAIコンプライアンス監査を使用できます。これには以下が含まれますが、これらに限定されません。
- Healthcare
- Finance
- Manufacturing
- Retail
結論として、AIコンプライアンス監査は、人工知能の複雑な規制状況を乗り切ろうとしている組織にとって貴重なツールとなります。 潜在的なコンプライアンスの問題を早期に特定することで、リスクを最小限に抑え、AIテクノロジーの責任ある持続可能な開発を保証するのに役立ちます。
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