問い
AIシステムの説明責任をどう設計するか
短い答え
AIシステムの説明責任は、モデルに理由を語らせるだけでは足りません。参照元、版、承認、ログ、理由コード、差し戻し条件を組み合わせ、後から誰が何を確認できるかを設計します。C3ではVerified Web、LOGOS Protocol、AI Governanceを接続します。
説明をモデルの文章だけにしない
モデルが説明した文章は参考になりますが、それだけでは責任境界や根拠の確認には不十分です。参照元、版、承認、ログを組み合わせた説明材料が必要です。
責任境界を分ける
AI、運用者、承認者、公開責任者の役割を分けて記録します。どこまでが自動判断で、どこからが人間の承認かを明示することで、説明責任の所在が見えやすくなります。
正本ページへ接続する
説明責任は、社内メモだけでなく、外部から参照できる正本ページや仕様ページと接続すると安定します。公開面に置く情報と内部情報は分けて管理します。
C³での対応
このページで言わないこと
- - 完全な安全性の保証
- - 本番運用の認証または第三者認証
- - 法務・医療・金融上の助言
- - すべてのAI失敗の防止
- - モデル性能の保証
- - 証拠が改ざん不能であるという保証
Metadata
- doc_id: C3-WEB-ANSWERS-AI-ACCOUNTABILITY-DESIGN-0.1
- status: active
- last_updated: 2026-06-05
- sgp_profile: https://www.c3-anchor.jp/schemas/sgp/v0.1