責任あるAI（RAI）／説明可能なAI（XAI）／解釈可能なAI／信頼できるAI（FATE）白書2026年版　PDF版

129,800円(内税)

購入数

［出版日］

2026年11月26日

［ページ数］

A4判／約930ページ
（※　バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。）

［発行］

監修・発行：　一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

【コーポレートセットのご案内】

本レポートの製本版とPDF版をセットとした「コーポレートセット」としてのご提供に対応しております。コーポレートセットの場合、PDF版については正価格の３分の１の価格となります。このセットでのご購入をご希望の場合、お手数ですが、本Webサイト上段の「お問い合わせ」からご連絡をお願い致します。

内容編成（目次）を見る →

　　［レポート内容］

■概要■

■ キーメッセージ

責任あるAI（RAI）、説明可能なAI（XAI）、解釈可能なAI、信頼できるAI（FATE）の統合的な理解が、AI技術の社会実装における競争優位の源泉となる。本白書は、2026年における最新の市場動向、技術体系、実装戦略、規制対応を包括的に分析し、AIガバナンス市場の爆発的成長（2024年2億2,760万ドルから2030年14億1,830万ドル、CAGR 35.7%）と、オブザーバビリティーを基盤とした実践的フレームワークを明示している。

グローバルな規制強化（EU AI Act、米国行政命令）と企業における倫理的AI導入の加速を背景に、AI統治プラットフォーム、説明可能性技術、安全性評価手法、レジリエンス・マネジメントの最前線を詳述し、生成AI・LLMが抱える幻覚、バイアス、プライバシー侵害などの具体的リスクとその対策を技術・規制・実装の三層で提示する。

■ 利用シーン

本白書は、以下の業務シーンにおいて戦略的価値を提供する。

▼市場参入・投資判断
AIガバナンス市場の地域別成長予測（北米40%、欧州25%、アジア太平洋CAGR 8%）、技術セグメント別分析（ソフトウェアソリューション66.7%）、業界別採用動向（BFSI、ヘルスケア、政府・防衛）を活用し、投資ポートフォリオの最適化とM&A戦略の立案が可能である。ベンチャーキャピタル投資動向（2024年1,000億ドル超、生成AI分野450億ドル）と主要プレイヤー分析により、スタートアップ評価と協業先選定を支援する。

▼技術戦略の策定
XAI技術（SHAP、LIME、DeepLIFT）、オブザーバビリティーの三本柱（メトリクス、ログ、トレース）、AIレジリエンス・マネジメント、ロバスト機械学習の実装アーキテクチャを参照し、自社のAI開発ロードマップを構築できる。説明可能性と性能のトレードオフ、解釈可能性向上手法（機械論的解釈可能性、自動解釈可能性、脳スキャン技術）の理解により、技術選択の意思決定を高度化する。

▼規制対応・コンプライアンス
EU AI Act、米国州法、中国・日本の法制化動向、ISO 42001、NIST AI RMFなど国際標準化の最新状況を把握し、各地域市場における製品・サービスの適法性を確保する。AI監査・検証フレームワーク、倫理的AI設計原則、安全性評価手法（第4世代AI指標、多層的ガバナンス）により、監査対応とリスク管理体制を整備できる。

▼実装・運用の最適化
金融、ヘルスケア、製造業、小売、政府部門における具体的実装事例とベストプラクティスを参照し、業界特有の課題（データドリフト、コンセプトドリフト、モデルドリフト検出）への対処法を学習できる。責任あるAI導入のツールキット（TensorFlow Privacy、Microsoft Responsible AI Toolbox、AI Fairness 360）とプラットフォーム（Claude3.5、SAP SE、ESSA）の比較により、技術スタック選定を効率化する。

▼生成AI・LLMリスク管理
幻覚、バイアス、偽情報、著作権侵害、脱獄攻撃、データ汚染、プロンプトインジェクションなど、LLMに内在する12の主要リスクとその軽減策（RAG、Self-RAG、アライメント技術、RLHF）を体系的に理解し、生成AI活用プロジェクトの安全性を担保できる。事実性評価ベンチマーク（FELM、WorldBench、SummHay）とLLM-as-a-judge手法により、モデル品質評価を標準化する。

■ アクションプラン／提言骨子

▼短期施策（3～6ヶ月）

•　AIガバナンス体制の構築：経営層を含むAI倫理委員会の設置、リスク評価チェックシートの導入、定期監査プロセスの確立
•　説明可能性技術の試験導入：SHAP、LIMEなどのXAI手法を既存AIモデルに適用し、透明性を定量評価
•　オブザーバビリティー基盤の整備：メトリクス・ログ・トレースの計測インフラを構築し、AIモデルのリアルタイム監視を開始
•　規制対応ギャップ分析：EU AI Act、米国行政命令、業界標準（ISO 42001、NIST AI RMF）との適合性を評価し、優先対応項目を特定
•　人材育成プログラムの開始：技術者・ビジネス部門双方を対象としたAI倫理・ガバナンスリテラシー研修の実施

▼中期施策（6～12ヶ月）

•　業界別実装戦略の展開：金融（不正検知、信用評価）、ヘルスケア（診断支援、患者予後予測）、製造（品質検査、予知保全）など、自社業界特有の責任あるAI実装パターンを確立
•　バイアス検出・軽減システムの導入：AI Fairness 360、Fairleadなどのツールを活用し、学習データおよびモデル出力のバイアス監査を自動化
•　生成AI・LLMリスク対策の強化：RAG（検索拡張生成）、Self-RAG（自己反省型RAG）、幻覚検出ソリューション（Haize Labs Sphynx）の実装により、LLM活用の信頼性を向上
•　AIレジリエンス・マネジメントの高度化：敵対的攻撃対策（敵対的訓練、認証防御）、ロバスト機械学習技術の段階的導入により、AIシステムの堅牢性を強化
•　ステークホルダーエンゲージメント：顧客、規制当局、業界団体との継続的対話を通じた、責任あるAI実践の社会的受容性向上

▼長期施策（12ヶ月以降）

•　AIガバナンス成熟度モデルの確立：段階的な成熟度評価フレームワーク（レベル1：初期対応 → レベル5：最適化）に基づく、継続的改善プロセスの定着
•　国際標準対応の完全化：ISO 42001認証取得、NIST AI RMF完全準拠、地域別規制（EU、米国、アジア太平洋）への包括的対応
•　AI駆動型オブザーバビリティーの実現：AI自身によるAIシステム監視・最適化の自動化、異常検知精度の向上
•　エコシステム連携の強化：AIアライアンス、Generative AI Japanなど業界団体への参画、産学連携による先端研究成果の早期実装
•　競争優位の確立：責任あるAI実践を企業ブランド・顧客信頼の源泉とし、持続可能な成長基盤を構築

本白書は、AI技術の健全な社会実装を推進し、イノベーションと責任のバランスを実現するための実践的羅針盤として機能する。

［以上］