AIを業務で使うことが当たり前になってきた今、
こんな疑問はありませんか？
- AIが間違えたら、誰の責任？
- 担当者の責任？ それとも会社？
- ベンダーの問題で済むの？
この回では、AIMS（AIマネジメントシステム）で重要とされている
- *「説明責任（Accountability）」**の考え方を、
現場目線でやさしく整理します。
説明責任とは、
難しい法律用語ではありません。
- *「誰が責任を持つのかを決めている状態」**のことです。
- AI利用の責任者は誰か
- 最終判断は誰がするのか
- 問題が起きたときの報告ルートはあるか
こうした基本が決まっているかどうかが、
AI活用の健全さを左右します。
前回の「透明性（Transparency）」とあわせて、
“説明できる状態”から“責任を持てる状態”へ。
AIを安心して使い続けるための土台を、
一緒に整理していきましょう。
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