# タイトルコール テスティングジャーニーへようこそ。 このチャンネルでは、ソフトウェア・テストの世界を探索する、をコンセプトに、 エンジニアリングマネージャー兼QAリーダーの佐美が、 ソフトウェア・テストのコツや、品質保証の奥深さ、そして日々考えていることを話します。 # 3.4 AI Regulations, Standards, and Best Practice Frameworks こんにちは、サミィです。いかがお過ごしでしょうか。 私はですねちょっと今日ね、今日というか昨日の夜から頭がちょっと痛くてですね はいちょっと手順低いんですが頑張っていきたいとおもいます。 今回はシラバスの勉強ですね。 テスティングウィズジェネレティペイアイというシラバスの3.4章 AIレグレーションスタンダードアンドベストプラクティスフレーマークスということで 今回はですね最初にシラバスの内容を和訳ですね、ノートブックレームの和訳を読み上げて その後に感想とか考えたことをお話をしてという話なんです。流れなんですけれど シラバス自体もね 1ページ分、PDFのその1ページ分ぐらいしかないので終わった後にまたクイズでも入れようかなと思っております。 はい読んでいきます。 3.4 AIの規制標準及びベストプラクティスフレーマーク 生成AIは様々なテストタスクにおいてテスターを支援することでソフトウェアテストを変革しています。 しかしこれらの機会は推論エラー、データプライバシー 脆弱性、環境への影響などの重大なリスクも同時にもたらします。 これらのリスクに対処する際にはAIに関する一般的な規制標準及びベストプラクティス フレームワークを考慮する必要があります。 3.4.1ソフトウェアテストにおける生成AIに関するAIの規制標準及びフレームワーク 以下はソフトウェアテストにおける生成AIの使用利用に関する 関連する主要なガイドラインの概要です。ということで 名称タイプと説明とソフトウェアテストにおける適用ということで書いてあるんですが 1、2、3、4つあります。一つ目ISO IEC42001-2023 タイプは標準。 このISO IEC42001で書かれているのは 組織内でのAIシステムの管理に関する要件を規定しています。 ソフトウェアテストにどうやって適用するかというとテストにおける生成AIが推奨される プラクティスを損失することを保障し一貫性と信頼性を促進します。 続いて2つ目はISO IEC23053-2022 タイプは標準です。このISO IEC23053とは AIのライブサイクルプロセスのフレームワークを提供し対故障性と透明性 対故障性は故障に耐える方ですねと透明性を強調しています。 どのようにソフトウェアテストに適用するかというと テストに生成AIを使用する際のデータの品質 透明性及び対故障性のためのフレームワークを提供します。 3つ目EUAI ACTかっこ欧州AI法タイプは規制です。 このEUAI ACTとはAIのリスクに対処するための法的枠組みを確立し アプリケーションをリスクレベル別に分類しています。 ソフトウェアテストにおける適用としては テストで使用される生成AIに対して 透明性説明責任及びバイアス軽減のコンプライアンスを義務づけています。 最後4つ目 NIST AIリスクマネジメントフレームワークかっこ米国 アメリカですねタイプはフレームワークです。 このNISTっていうのかなNIST AIリスクマネジメントフレームワークとは 公平性透明性セキュリティに焦点を当て AIリスクを管理するためのガイドラインを提供します。 ソフトウェアテストにおける適用としては 生成AIにおける公平性を確保しリスクを軽減することでバイアスのないテスト結果を保証します。 説明はここですね説明というか表の説明ですね 最後はAI技術とその規制環境は進化し続けているため テスト組織はこの表にあるような規則標準国内法および ベストプラクティスフレームワークの動向を常に把握しておくことが不可欠です。 はい内容ここまでですね。 感想としてはですねそうですねこういう標準とか規制とかがあるんだっていうのを 今回初めて知ったのでそうなのかっていうのが正直なところではあるんですけれど ちょっと読んでいて思ったことを一つ気づいたこととしては ソフトウェアテストにおける適用の部分で 一貫性信頼性とかあと透明性データの品質対故障性 3つ目のE-Wayアクトでも透明性説明責任とかコンプライアンスとか そういうふうなことが書いてあるのでまぁそこらへんの今言った内容っていうのが なんか懸念ポイントというか一番ブレやすいとか あとまあ規制という意味でも問題が出やすいところというふうに認識されているのかなっていうのを 改めてなんか感じたというかはい見えてきているなというふうに思いました 今回ご紹介したあの標というか 規制とか標準とかについては画像1枚でこのチャプターに 画像を貼っておきます じゃあここからは後半と言いますかクイズ5問やっていきましょう 1問目です ISO IEC 4201-2023は組織内で人工知能かっこAIシステムを 管理するための要件を規定するマネジメントシステム標準である この説明は正しいか 丸かバスか 正解は丸ですね ISO IEC 4201-2023というのは組織におけるAI管理の要件を具体化しテストにおける ジェネレティブAIの利用が推奨されるプラクティスに従うよう促すものです 続いて2問目いきます 英雄AIアクトかっこ欧州AI法はソフトウェアテストにおける 生成AIの利用を全面的に禁止する法的枠組みである この丸かバスか 正解はバスですね 英雄AIアクトはリスクに応じた透明性だったり 説明責任などのコンプライアンス損傷を求める法的枠組みを確立します 続いて第3問です ISO IEC 23053-2022 機械学習を使用したAIシステムのライブサイクルプロセスのフレームワークを提供し データの品質 透明性及び耐久性に重点を置いている 丸かバスか 正解は丸ですね ISO IEC 23053 この標準はテストで生成AIを使用する際の データ品質やプロセスの透明性を確保するための基盤となるフレームワークを提供します 4問目いきます NIST AIリスクマネジメントフレームワーク 米国 はAIの公平性透明性及びセキュリティの管理に焦点を当てた法的拘束力のある規制レギュレーションである 丸かバスか 正解はバスですね このNISTであっているのか悩み方 AIリスクマネジメントフレームワークというのは 公平性や透明性を確保するためのガイドラインであり バイアスのあるテスト結果を防ぐためのリスク管理手法として提供されています つまり規制というところの説明は間違っているということですね ちなみにこの 規約じゃないフレームワークはですね日本語翻訳版が出ていますね googleで検索した日本語版に翻訳されているものが出てきました たぶんちゃんとしてそうだね 翻訳しているところ あっそっかaisi.go.jpですね ジャパンAIセーフティーインスティテュートというところが出している 翻訳版なのでなんかちゃんとしてそうな感じがします クイズに戻ってきます最後5問目ですね エディンテストで使用されるセシアに対し EUAIアクトは透明性説明責任およびバイアス緩和に関するコンプライアンスを 損失することを義務づけている この説明は正しいか ちょっと難しいかな 正解は丸です この規制はテスト環境でジェネレーティブや規制性を運用する際の説明責任だったり 透明性を法的に要求するものです はい何問正解しましたか私は5問正解しておりました # 日本の法律など。 すみません、ちょっと全部取り終わった後に、よく考えたら日本におけるこのレギュレーションとか基準とかベストプラクティスフレームワークってどんなものがあるんだろうっていうのを 調べてお話しした方がいいなと思ったので、追加でチャプターを入れております。 日本におけるAIの規制だったり基準ベストプラクティスフレームワークっていうのがいくつかありますので、 本当名前だけですかね、ちょっと紹介していこうと思います。 一つ目が法律の枠組みとして通称AI推進法、AI法と呼ばれているものが 2025年の5月に成立している、9月から施行されているんですけれど、人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律というものがあります。 ざっくり内容の柱としては、AIを経済社会発展の基盤技術、安全保障上重要な技術というふうに位置づけをして、イノベーションの促進とリスクの対応の両立を目指しているということですね。 基本理念としては、研究開発力の維持、競争力強化、透明性確保、国際協調でのリーダーシップというところで、罰則なしの推進基本法というふうになっております。 続いて、2つ目、ガイドラインとかについては、1、2、3、4、4つご紹介します。 1つ目がAI事業者ガイドラインが、経産省、総務省から発行されています。 対象ポイントとしては、セシアに加えてAIエージェントだったり、フィジカルAIを新たに定義、対象化にしていて、高リスク場面でのヒューマンインザループを事実上、必須化していると。 あとは、リスク評価手法だったり、チェックリスト拡充しているということですね。 バージョン1.2が、2026年3月末に公開予定だそうです。 2つ目が、今話したAI事業者ガイドラインの9番というものがありまして、こちらの内容というのが、10の原則が掲げられていて、 例えば、安全性、公平性、プライバシー、透明性、説明責任などが掲げられております。チェックリストとリビュース結集になっています。 3つ目が、計算書などが出している、GCNAに関する契約条項例チェックリストがあるそうです。 学習データだったり、出力の著作権リスクを下げるとか、秘密保持条項例などが書かれているそうです。 最後4つ目が、デジタル庁が2025年5月版として出している、政府調達活用のための生成AIガイドラインです。 各省庁にCIO、チーフAIオフィサーを設置する義務がありますようとか、高いリスクAIは事前に審査フローを必須にしましょうねということで、公的部門用のものなのかなというふうに思います。 以上です。 # 今日のほっこり話👠 今日の誇り話です。靴の話をします。 この間久しぶりに靴屋さん行ったんですよ。 銀座金松っていう靴屋さんがありまして、 もうかれこれ10年以上ずっと金松で靴を買っているかなと思います。 なんかきっかけはね、 おばあちゃんが 買ってくれたっていうところ。 大学入学のお祝いとかも含めてですね。 デパートだったり、買い物で、洋服とか靴とかカバンとかめちゃくちゃたくさん買ってくれたんですけど、 その時もね、靴は一つじゃ足りないからとか言って、 パンプスとかそういうのだけでも3つぐらいは買ってくれると思って、もっと買ってくれたかなみたいな、そんな感じで 金松行ったり、あとヨシネアかなにも行ったりして、靴を買ってもらった思い出があります。 まあそんなこんなで、もう10年以上金松で靴を買っていて、久しぶりに行ったんですね。 最近ここ2年、3年ぐらいはどうしてもスニーカーばっかりになっちゃってて、 まあともいえね、ちゃんとした靴というかパンプスとかもあった方がいいなっていうのと、 ずっと使ってた、5年以上多分使ってたやつがさすがにボロくなってきちゃったので、 新しいのを買いに行こうと思って久しぶりに金松行ってきました。現在の本店です。 試着をしたらやっぱり全然雰囲気変わるなっていうのが、なんか久しぶりの発見というか、 まあそれはそうなんだけど、すごい足元がキラキラする。 最近ジーンズを履くこととかめちゃくちゃ多いし、結構ラフな格好も多いんですけど、 それでもそういうものにも服にも合うパンプスで、ちょっとかかと低めの、低めというかほぼないような、 歩きやすい靴がいいなと思って、いくつか履いたんですけど、 かわいい靴を見つけることができてよかったなぁなんて思っております。 なんか最終調整で結構ね、いろいろわがままを言って、 なんか足のサイズって右と左違うじゃないですか。 私多分右足の方が大きくて、右の方がすぐきつくなっちゃうんですけど、 まあとは言え、靴のサイズ若干3.5だとちょっときついし、でも24だとかかとがバカバカしちゃうしみたいなので、 あーだこーだ言いながらですね、結構30分くらいってちゃんと話をしながら、 なんとか中敷き入れてもらったりとかしてですね、 あときついところを緩くしてもらったりして買うことができました。 以上今日の誇り話でした。 # 次回予告 今回も最後までお聞きいただきありがとうございました。 一個告知なんですけれど、いよいよ明後日かな、3月11日の水曜日の夜は、 東壇があるんです。 テストコミュニティミートアップっていう、 イングリッシュスピーカーの方のコミュニティというかイベントなんですけど、 東壇のタイトルは、Small Tips with MagicPot and AIということで、 マジックポットかけるAIのTipsそのままお話しする予定なので、 気になる方は是非、放送の概要欄にリンクを入れておりますので、 ご参加お待ちしております。 明日の放送は、好きになる努力をすることって大事ですよねって話をしていきます。 ビジネス系の話なのかな、働き方とかマインドセットの話になります。 今回の放送が役に立ったという方は、ハートマークでいいねを押してください。 是非是非、コメントフォローお待ちしております。 それではまた明日。お会いしましょう。ごきげんよう。