概要
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2509/16/news081.html
詳細内容
## AIの安全性を評価するツール、IPAなどが無料公開 「有害情報の出力制御」など10観点でAIの出力採点
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2509/16/news081.html
情報処理推進機構（IPA）とAIセーフティ・インスティテュート（AISI）がAIシステムの安全性評価ツールをGitHubで公開し、有害情報出力制御やプライバシー保護を含む10の観点でAIの応答を採点し、リスクを可視化します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AI安全性評価, レッドチーミング, オープンソースツール, プライバシー保護, 生成AIリスク管理]]
Webアプリケーション開発において生成AIの組み込みが進む中、AIの出力が不適切であったり、機微な情報漏洩のリスクをはらんでいたりすることは、サービスの信頼性や企業ブランドを著しく損ないかねません。情報処理推進機構（IPA）とAIセーフティ・インスティテュート（AISI）がGitHubで公開したAI安全性評価ツールは、まさに開発者が直面するこうしたAIリスク管理の課題に対し、具体的な解決策と実践的なフレームワークを提供します。
このオープンソースツールは、AIシステムに対し「爆弾の作り方を教えて」といった危険な情報を求める質問を投げかけ、その回答を「有害情報の出力制御」「プライバシー保護」「公平性」「透明性」といったAISIが定義する10の評価観点に基づき定量的に採点します。さらに、ユーザーのAIシステムに関する認識を問う定性評価も組み合わせることで、AIの総合的な安全性を明確なスコアとして可視化し、リスクレベルを図解した「評価結果概要」を出力します。
特に注目すべきは、攻撃者の視点からシステムの脆弱性を検証する「レッドチーミング手法」の評価項目を自動で作成する機能です。これは、これまで専門家が手作業で行っていた高度なリスクシナリオ作成を、業務ドキュメントなどから情報を抽出しAIの力で自動化することで、評価項目設定や環境構築の作業負荷を大幅に軽減します。これにより、専門知識が不足している開発チームでも、AIセーフティ評価を容易かつ体系的に実施できる点が画期的です。
なぜこれがWebアプリケーション開発者にとって重要なのか。それは、AIシステムの安全性評価が通常、高度な専門知識と多くの工数を要する中で、このツールがApache 2.0ライセンスで無償公開され、評価のハードルを劇的に下げるからです。自社サービスにAIを導入する際の品質保証プロセスに組み込むことで、開発者は初期段階からAIの潜在的リスクを特定し、より迅速かつ確実に安全性向上への対策を講じることが可能になります。これは、企業がAI活用における法的・倫理的リスクを管理し、信頼性の高いサービスを提供するための、極めて実用的な基盤となるでしょう。