■ 1. なぜ「継続改善」が必要なのか

Day1〜Day21で扱ったとおり、生成AIは以下の理由から一度作って終わりになりません。

• 環境が変わる：モデルアップデート、API仕様変更、クラウドサービスのコンテンツフィルタ強化
• 脅威が進化する：Prompt Injection、RAG改ざん、Agent悪用などが毎月新手法として登場
• 利用状況が変化する：ユーザー規模増加、新ユースケース追加、社内データ構造の変化
• 法規制が変わる：AIガイドライン、著作権・プライバシー関連の更新

生成AIは、不確定要素が多く、“作った瞬間から古くなる” 性質を持ちます。
したがって、安全性・品質・ユーザー信頼を維持するには、改善サイクルそのものを運用として組み込む必要があります。

この記事では、その中心となる 評価 → 更新 → 監査 の3ステップを解説します。

■ 2. 評価フェーズ：モデルとポリシーを“定期的に採点する”

評価フェーズの目的

• モデルの性能劣化を早期に検知
• 誤回答・不適切応答の傾向を把握
• ポリシー（プロンプト方針・フィルタ設定）が機能しているか確認

評価に使う情報源

● 評価すべき項目例

• 正確さ（回答精度、再現性、一貫性）
• 安全性（攻撃耐性、不適切内容の有無）
• コンプライアンス順守（PII漏洩、権限逸脱が発生していないか）
• コスト・性能（APIコール数、レスポンス遅延）

評価フェーズを疎かにすると、運用しながら知らないうちに劣化する危険性があります。

■ 3. 更新フェーズ：モデル・RAG・プロンプト・ポリシーを整備し直す

評価結果に基づき、改善施策を反映するフェーズです。

◆ モデル更新

• 新しいデータを追加学習（ファインチューニング）
• 最新の基盤モデルに乗り換え（例：GPT-4→GPT-4.1→oシリーズなど）
• 安全層を追加（Prompt Shields / Guardrails など）

◆ RAG更新

• 古い文書の削除・改訂
• メタデータ（権限情報、文書分類）の追加
• データ汚染のチェック

◆ プロンプト更新

• 禁止事項の追記
• 出力形式の改善
• 誤答しやすい問いへの誘導プロンプトの修正

◆ ポリシー更新

• 新しいリスクや法改正を反映
• 入力可能な情報の境界を再定義
• シャドーAI対策を強化

更新フェーズでは “どこを改善し、何を変えたか” を必ず記録することが重要です。
後述する監査フェーズでのトレーサビリティが確保されます。

■ 4. 監査フェーズ：第三者視点で“変化が安全か確認する”

更新した内容が正しく、かつ新たなリスクを生んでいないかを検証するフェーズです。

● 監査の対象

• モデル更新による“思わぬ副作用”
• ポリシー変更の妥当性
• RAGデータの機密性維持
• 権限設定の逸脱がないか
• LLMの回答傾向の変化
• セキュリティログに異常が増えていないか

● 監査の方法

• 外部または別チームによるレビュー
• 自動テスト＋レッドチーミング
• ログ分析による異常検知
• ドキュメント比較（変更差分の精査）

監査フェーズは、「改善の結果として本当に良くなったのか？」を客観的に確かめる工程です。AIガバナンスにおける “チェック＆バランス” の役割を果たします。

■ 5. まとめ：評価→更新→監査はAIガバナンスの“心臓部”

AI運用を継続的に安全・高品質に保つには、 評価（見える化） → 更新（改善） → 監査（検証） の循環が不可欠です。

このサイクルを組み込むことで：

• リスクを早期に検知できる
• 誤回答や不適切出力の減少
• 法令・ガイドラインの変化に追随
• システムの信頼性・透明性向上
• 重大インシデントを未然防止

そして最も重要なのは、 “AIを導入して終わり”ではなく、“AIを育て続けるチーム” に組織を進化させられる点です。

本記事は、ナレッジコミュニケーションによる生成AIセキュリティ支援の実務知見をもとに執筆しています。
安全にAIを活用するための導入支援・運用設計をご希望の方は、ぜひご相談ください。

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