AI監査とは？

AI監査とは、機械学習を用いたシステムを対象とする監査。学習データの信頼性・偏りの有無、モデルの検証手順、判断根拠の説明可能性、運用後の精度監視といった観点が要点となる。

システム監査技術者試験の過去問では1回出題されています。

えーあいかんさ

システム監査技術者試験の頻出用語／午前II

AI監査の意味

機械学習を用いたシステムを対象とする監査。学習データの信頼性・偏りの有無、モデルの検証手順、判断根拠の説明可能性、運用後の精度監視といった観点が要点となる。

与信判定モデルについて、学習データの出所と偏りの検証記録、精度劣化の監視手順を確かめる。

出力の正しさだけを見ても不十分。学習データの信頼性を検証しているかが監査の要点として問われる。

AIシステムが読み込む画像などの学習データの管理を対象としてシステム監査を実施した。判明した状況のうち、監査人が、指摘事項として監査報告書に記載すべきものはどれ…
正解：学習の基礎となるデータの信頼性の確保について、AIであれば問題ないとの憶測に基づき、実績のないAIシステムに判断させたデータを利用していた。
要点：AI監査では学習データの信頼性を検証しているかが要点
学習データの品質は、AIシステムの出力の信頼性をそのまま左右する。検証されていない実績のないAIに判断させたデータをそのまま学習に使えば、誤りが増幅されたまま本番の判断に反映される。「AIだから大丈夫だろう」という根拠のない前提そのものが統制の欠如であり、監査人が指摘事項として報告すべき状況にあたる。
出典：令和5年度秋期システム監査技術者試験 am2 問1（IPA）

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。