AI・PMOの進化
責任あるAI
Responsible AI
読み：せきにんあるえーあい
安全性、公平性、プライバシー、説明責任などを考慮し、AIの設計から利用終了まで判断する考え方。
01初心者向け
まず意味をつかむ
AIで仕事が早くなっても、誤った判断を訂正できるか、特定の人に不利益が集中しないかを確かめる。使う人や影響を受ける人まで考える。
02実務者向け
仕事でどう使うか
企画時に想定する利用者と影響を受ける人を整理し、懸念ごとに対策、評価方法、確認責任者を置く。運用後の問い合わせや訂正を受ける窓口も決める。
03専門家向け
判断を一段深める
安全、説明可能性、プライバシーなどの要件が両立しにくい場面を具体化する。採用した対策、残る影響、判断の承認者を記録し、データや用途が変わった時点で再評価する。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の工数配分支援では、一部のチームに負荷が偏ることが分かった。PMは対象別の配分を確認し、担当者が理由を伝えて修正できる運用にした。
理解を助けるための架空の例です。影響と配慮事項を特定
対策と評価を決める
運用中に見直す
設計時に決めた配慮事項を評価し、運用で得た情報を次の判断に反映する。
ここは誤解しやすい
原則を掲げるだけでは、現場で問題に気づいても対応が進まない。判断の基準と、影響が出たときに連絡する担当を確かめる。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。