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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。