世界経済フォーラム (WEF) AIに関連する文書 (White Papeer) (2025.01.21)

こんにちは、丸山満彦です、

世界経済フォーラム (WEF) がAIに関連する文書 (White Papeer) をいくつか公表していますね...

Cross industry	業界横断的
Impact on industrial ecosystems	産業エコシステムへの影響
・AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry	・AIの活用：実験を超えて産業を変革する
・Leveraging Generative AI for Job Augmentation and Workforce Productivity	・生成的AIを活用した業務拡張と労働生産性
・Artificial Intelligence’s Energy Paradox: Balancing Challenges and Opportunities	・人工知能のエネルギーパラドックス：課題と機会のバランス
・Artificial Intelligence and Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards	・人工知能とサイバーセキュリティ：リスクと報酬のバランス
Regional specific	地域特有
Impact on regions	地域への影響
・Blueprint to Action: China’s Path to AI-Powered Industry Transformation	・行動への青写真：AIによる産業変革への中国の道
Industry or function specific	業界または機能特有
Impact on industries, sectors and functions	産業、セクター、機能への影響
Advanced manufacturing and supply chains	先進的な製造事業者およびサプライチェーン
・Frontier Technologies in Industrial Operations: The Rise of Artificial Intelligence Agents	・産業運営におけるフロンティア技術：人工知能エージェントの台頭
Financial services	金融サービス
・Artificial Intelligence in Financial Services	・金融サービスにおける人工知能
Media, entertainment and sport	メディア、エンターテインメント、スポーツ
・Artificial Intelligence in Media, Entertainment and Sport	・メディア、エンターテインメント、スポーツにおける人工知能
Healthcare	ヘルスケア
・The Future of AI-Enabled Health: Leading the Way	・AIを活用したヘルスケアの未来：新たな道を切り開く
Transport	輸送
・Intelligent Transport, Greener Future: AI as a Catalyst to Decarbonize Global Logistics	・インテリジェント輸送、より環境にやさしい未来：グローバルな物流の脱炭素化を促進する触媒としてのAI
Telecommunications	電気通信
(upcoming)	（作成中）
・Consumer goods	消費財
(upcoming)	（作成中）

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AIとリスクの部分...

・2025.01.21 Download the Artificial Intelligence and Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards report

Download the Artificial Intelligence and Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards report	「人工知能とサイバーセキュリティ：リスクと利益のバランス」レポートをダウンロード
Amid a business landscape that is increasingly focused on responsible innovation, this report offers a clear executive perspective on managing artificial intelligence (AI)-related cyber risks. It empowers leaders to invest and innovate in AI with confidence and exploit emerging opportunities for growth. A central question is explored throughout the report: How can organizations reap the benefits of AI adoption while mitigating the associated cybersecurity risks?	責任あるイノベーションにますます重点が置かれるビジネス環境において、本レポートは、人工知能（AI）関連のサイバーリスクの管理に関する明確な経営陣の視点を提供している。これにより、リーダーは自信を持ってAIへの投資とイノベーションを行い、成長の新たな機会を活かすことができる。本レポートでは、中心的な問いが探求されている。すなわち、企業は、関連するサイバーセキュリティリスクを緩和しながら、AI導入のメリットをどのように享受できるのか？
This publication was developed in collaboration with the University of Oxford’s Global Cyber Security Capacity Centre to steer global leaders’ strategies and decision-making on cyber risks and opportunities regarding AI adoption. It is part of the AI Governance Alliance’s AI Transformation of Industries initiative that seeks to catalyse responsible industry transformation by exploring the strategic implications, opportunities and challenges of promoting AI-driven innovation across business and operating models.	この報告書は、オックスフォード大学グローバル・サイバーセキュリティ・キャパシティ・センターとの共同作業により作成されたもので、AI導入に関するサイバーリスクと機会に対する世界のリーダーたちの戦略と意思決定を導くことを目的としている。これは、AI主導のイノベーションをビジネスとオペレーティングモデル全体に推進することの戦略的影響、機会、課題を調査することで、責任ある産業変革を促進することを目指すAIガバナンス・アライアンスの「AIによる産業変革」イニシアティブの一環である。

・2025.01.25 Securing innovation: A leader’s guide to managing cyber risks from AI adoption

Securing innovation: A leader’s guide to managing cyber risks from AI adoption	イノベーションの確保：AI導入によるサイバーリスク管理に関するリーダーのためのガイド
・Leaders must embed cybersecurity at every stage of artificial intelligence (AI) adoption to safeguard sensitive data, ensure resilience and enable responsible innovation.	・リーダーは、人工知能（AI）導入のあらゆる段階でサイバーセキュリティを組み込むことで、機密データを保護し、レジリエンスを確保し、責任あるイノベーションを実現しなければならない。
・A risk-reward approach aligns AI adoption with organizational goals by identifying vulnerabilities, mitigating risks and reinforcing stakeholder trust.	・リスクとリターンのアプローチでは、脆弱性を識別し、リスクを緩和し、利害関係者の信頼を強化することで、AI導入を組織目標と整合させる。
・Multistakeholder collaboration among AI experts, regulators, and policymakers is essential to addressing AI-driven vulnerabilities and building confidence in AI technologies.	・AI専門家、規制当局、政策立案者によるマルチステークホルダーの協力は、AIがもたらす脆弱性への対応とAI技術への信頼構築に不可欠である。
In the digital-first world, using artificial intelligence (AI) systems has become a cornerstone of organizational innovation and operational efficiency. However, as leaders drive transformation, cybersecurity must remain paramount.	デジタルを第一に考える世界では、人工知能（AI）システムの利用は組織の革新と業務効率の要となっている。しかし、リーダーが変革を推進する中で、サイバーセキュリティは最優先事項であり続けなければならない。
AI systems are not immune to vulnerabilities, including adversarial attacks, data poisoning, and the hacking of sensitive algorithms. Leaders must recognize that integrating AI magnifies their organization’s attack surface, making robust cybersecurity measures non-negotiable.	AIシステムは、敵対的攻撃、データ・ポイズニング、機密アルゴリズムのハッキングなどの脆弱性に対して無防備である。リーダーは、AIを統合することで組織の攻撃対象領域が拡大し、強固なサイバーセキュリティ対策が不可欠になることを認識しなければならない。
In 2024, the World Economic Forum’s Centre for Cybersecurity joined with the University of Oxford’s Global Cyber Security Capacity Centre University of Oxford, on the AI & Cyber: Balancing Risks and Rewards initiative to steer global leaders’ strategies and decision-making on cyber risks and opportunities regarding AI adoption.	2024年、世界経済フォーラムのサイバーセキュリティセンターは、オックスフォード大学のグローバルサイバーセキュリティ能力センターと共同で、AIの導入に関するサイバーリスクと機会について、世界のリーダーたちの戦略と意思決定を導くための「AIとサイバー：リスクと報酬のバランス」イニシアティブを開始した。
The research culminated in the white paper Industries in the Intelligent Age - Artificial Intelligence & Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards, published in January 2025. This paper is a guide for managing the cyber risks of AI adoption. It empowers leaders to invest in and innovate in AI with security and resilience in mind to exploit emerging growth opportunities.	この研究は、2025年1月に発表されたホワイトペーパー『インテリジェント時代の産業 - 人工知能とサイバーセキュリティ：リスクとリワードのバランス』として結実した。このペーパーは、AI導入に伴うサイバーリスクの管理ガイドである。リーダーがセキュリティとレジリエンシーを念頭にAIへの投資とイノベーションを行い、新たな成長機会を活かすことを可能にする。
To unlock AI’s full potential, developing a comprehensive understanding of the related cyber risks and required mitigation measures is essential.	AIの潜在能力を最大限に引き出すには、関連するサイバーリスクと必要な緩和策について包括的な理解を深めることが不可欠である。
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The critical need for cybersecurity	サイバーセキュリティの喫緊の必要性
The Global Cybersecurity Outlook 2025 reveals that 66% of organizations expect AI to significantly impact cybersecurity in the coming year. Yet, only 37% have processes to evaluate the security of AI systems before deployment.	グローバル・サイバーセキュリティ・アウトルック2025によると、66%の企業が、AIが来年のサイバーセキュリティに大きな影響を与えると予測している。しかし、AIシステムの展開前にそのセキュリティを評価するプロセスを持っている企業は37%にとどまっている。
This gap highlights a risk that organizations adopt AI systems without fully assessing and addressing the related cybersecurity risks, potentially exposing vulnerabilities in their environments.	このギャップは、組織が関連するサイバーセキュリティリスクを十分にアセスメントおよび対処することなくAIシステムを採用し、環境に潜在する脆弱性を露呈するリスクを浮き彫りにしている。
Leaving AI systems susceptible to data breaches, algorithm manipulation or other hostile activity could lead to significant operational and reputational damage. By assessing and mitigating cyber risks, leaders can align AI adoption with organizational goals and resilience needs.	AIシステムをデータ漏洩、アルゴリズム操作、その他の敵対的行為に対して脆弱なままにしておくと、業務や評判に重大な損害をもたらす可能性がある。サイバーリスクをアセスメントし緩和することで、リーダーはAIの導入を組織の目標やレジリエンシーのニーズに一致させることができる。
Moreover, the data that fuels AI models is often proprietary or sensitive, and compromise could mean financial loss or penalties and negatively reflect on the organization. From ensuring secure data pipelines to implementing stringent access controls, cybersecurity should be embedded at every stage of the AI lifecycle.	さらに、AIモデルの燃料となるデータは、多くの場合、機密情報やセンシティブな情報であるため、侵害された場合、金銭的な損失や罰則につながり、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。安全なデータパイプラインの確保から厳格なアクセス管理の実施まで、サイバーセキュリティはAIのライフサイクルのあらゆる段階に組み込まれるべきである。
A clear guide to addressing these risks is essential for informed decision-making and ensuring strategic choices are secure and regulatory compliant. This also reinforces trust among stakeholders, allowing sustainable and responsible AI-driven growth	これらのリスクに対処するための明確な指針は、情報に基づいた意思決定を行う上で不可欠であり、戦略的な選択肢が安全で規制に準拠していることを保証する。また、これはステークホルダー間の信頼を強化し、持続可能で責任あるAI主導の成長を可能にする
Leaders must champion a culture where cybersecurity is not considered a barrier to innovation but a foundational pillar for sustainable growth. Senior risk owners also have a critical role in implementing oversight and control of AI-related cyber risks and proactively managing them.	リーダーは、サイバーセキュリティをイノベーションの妨げではなく、持続可能な成長の基盤となる柱として捉える文化を推進しなければならない。また、上級リスク管理責任者は、AI関連のサイバーリスクの監視と管理を実施し、それらを積極的に管理する上で重要な役割を担っている。
Strategically aligning AI initiatives with a robust cybersecurity framework also reassures stakeholders, from customers to investors, of the organization’s commitment to safeguarding digital assets.	AIイニシアティブを堅牢なサイバーセキュリティの枠組みと戦略的に整合させることで、顧客から投資家まで、組織がデジタル資産の保護に尽力していることを利害関係者に安心感を与えることができる。
By prioritizing these considerations, top executives protect their enterprises and position them as trusted, resilient and forward-thinking players.	経営幹部は、これらの考慮事項を優先することで、自社を防御し、信頼性が高く、レジリエンシーを備え、先見性のある企業として位置づけることができる。
A risk-based approach	リスクベースのアプローチ
Taking a risk-based approach is critical for secure AI adoption. Organizations must assess potential vulnerabilities and risks that AI might introduce in light of the opportunities it brings, evaluate the possible negative impacts on the business and identify the necessary controls to mitigate these risks.	AIの安全な導入には、リスクベースのアプローチが不可欠である。企業は、AIがもたらす機会を踏まえて、AIがもたらす可能性のある潜在的な脆弱性やリスクをアセスメントし、ビジネスに及ぼす可能性のある悪影響を評価し、それらのリスクを緩和するために必要なコントロールを識別しなければならない。
This approach ensures that AI initiatives align with the organization's overall business goals and remain within the scope of its risk tolerance.	このアプローチにより、AIの取り組みが組織の全体的な事業目標に沿うようにし、リスク許容範囲内に収めることができる。
Embedding cybersecurity throughout AI deployment	AI展開全体にサイバーセキュリティを組み込む
All organizations should address AI-related cyber risks regardless of where they are in the AI adoption journey. Businesses already using AI should map their implementations and apply bolt-on security solutions.	すべての組織は、AI導入の段階に関わらず、AIに関連するサイバーリスクに対処すべきである。すでにAIを使用している企業は、実装内容をマッピングし、ボルトオン型のセキュリティソリューションを適用すべきである。
Other scenarios may require a risk-reward analysis to determine whether AI implementation aligns with operational and business goals. This approach fosters security by design, ensuring AI adoption aligns with innovation and resilience.	その他のシナリオでは、AIの実装が業務目標や事業目標と一致しているかどうかを判断するために、リスクとリターンの分析が必要になる場合がある。このアプローチは、セキュリティ・バイ・デザインを促進し、AIの導入がイノベーションとレジリエンスと一致していることを保証する。
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Taking an enterprise view	エンタープライズ視点
AI systems do not exist in isolation. Organizations must consider how business processes and data flows around AI systems can reduce the impact of a cybersecurity failure.	AIシステムは孤立して存在しているわけではない。企業は、AIシステム周辺のビジネスプロセスやデータフローが、サイバーセキュリティの障害による影響をどのように軽減できるかを考慮する必要がある。
This involves integrating controls into wider governance structures and enterprise risk management processes.	これには、より広範なガバナンス構造やエンタープライズリスクマネジメントプロセスへの統制の統合が含まれる。
Collaborative responsible innovation	協調的な責任あるイノベーション
To harness AI’s benefits, organizations must adopt a multistakeholder approach toward prioritizing risk-reward analysis and cybersecurity. This ensures resilience, safeguards investments and supports responsible innovation.	AIのメリットを活用するには、企業はリスクとリターンの分析とサイバーセキュリティの優先順位付けにマルチステークホルダーのアプローチを採用する必要がある。これにより、レジリエンシーが確保され、投資が保護され、責任あるイノベーションがサポートされる。
Collaboration between AI and cybersecurity experts, regulators, and policymakers is crucial to aligning tools, sharing best practices, and establishing accountability. This joint approach can address AI-driven vulnerabilities while fostering trust and confident innovation.	AIとサイバーセキュリティの専門家、規制当局、政策立案者との連携は、ツールの調整、ベストプラクティスの共有、説明責任の確立に不可欠である。この共同アプローチは、AIがもたらす脆弱性に対処すると同時に、信頼と確信に基づくイノベーションを促進することができる。
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Why we need cybersecurity of AI: ethics and responsible innovation	AIのサイバーセキュリティが必要な理由：倫理と責任あるイノベーション
This work was developed in collaboration with the AI Governance Alliance – launched in June 2023 – to provide guidance on the responsible design, development and deployment of artificial intelligence systems. Read more on its work here.	この取り組みは、2023年6月に発足したAIガバナンス・アライアンスとの共同作業として行われたもので、人工知能システムの責任ある設計、開発、展開に関する指針を提供することを目的としている。同アライアンスの取り組みについてはこちらで詳しく読むことができる。
Additional contributors to this article include Louise Axon, Research Fellow, Global Cyber Security Capacity Centre, University of Oxford; Joanna Bouckaert, Community Lead, Centre for Cybersecurity, World Economic Forum; and Jamie Saunders, Oxford Martin Fellow, University of Oxford.	この記事の執筆に協力したその他の人物には、オックスフォード大学グローバル・サイバーセキュリティ・キャパシティ・センター研究員ルイーズ・アクソン、世界経済フォーラム・サイバーセキュリティセンター・コミュニティ・リードのジョアンナ・ブーカート、オックスフォード大学オックスフォード・マーティン・フェローのジェイミー・サンダースが含まれる。

・[PDF] Artificial Intelligence and Cybersecurity: Balancing Risks and Rewards

Foreword	まえがき
Executive summary	エグゼクティブサマリー
Introduction: The scope	序文：スコープ
1 The context of AI adoption – from experimentation to full business integration	1 AI導入の背景 - 実験段階から本格的なビジネスへの統合へ
2 Emerging cybersecurity practice for AI	2 AIのための新たなサイバーセキュリティ対策
2.1 Shift left	2.1 シフトレフト
2.2 Shift left and expand right	2.2 シフトレフトおよびシフトライト
2.3 Shift left, expand right and repeat	2.3 シフトレフト、シフトライト、そして繰り返し
2.4 Taking an enterprise view	2.4 エンタープライズ視点
3 Actions for senior leadership	3 シニアリーダーシップのための行動
4   Steps towards effective management of AI cyber risk	4 AIサイバーリスクの効果的な管理に向けたステップ
4.1  Understanding how the organization’s context influences the AI cyber risk	4.1 組織の状況がAIサイバーリスクに与える影響の理解
4.2  Understanding the rewards	4.2 報酬の理解
4.3  Identifying the potential risks and vulnerabilities	4.3 潜在的なリスクと脆弱性の識別
4.4  Assessing potential negative impacts to the business	4.4 ビジネスへの潜在的な悪影響のアセスメント
4.5  Identifying options for risk mitigation	4.5 リスク緩和の選択肢の識別
4.6  Balancing residual risk against the potential rewards	4.6 潜在的な報酬に対する残存リスクのバランス
4.7  Repeat throughout the AI life cycle	4.7 AIのライフサイクル全体を通じて繰り返し実施
Conclusion	結論
Contributors	貢献者
Endnotes	脚注

エグゼクティブサマリー...

Executive summary	エグゼクティブサマリー
A secure approach to AI adoption can allow organizations to innovate confidently.	AI導入に対する安全なアプローチにより、組織は自信を持ってイノベーションを実現できる。
AI technologies offer significant opportunities, and their application is becoming increasingly prevalent across the economy. As AI system compromise can have serious business impacts, organizations should adjust their approach to AI if they are to securely benefit from its adoption. Several foundational features capture best practices for securing and ensuring the resilience of AI systems:	AI技術は大きな可能性を提供しており、その応用は経済全体でますます広がっている。AIシステムの侵害はビジネスに深刻な影響を及ぼす可能性があるため、組織はAI導入から安全に利益を得るためには、AIに対するアプローチを調整する必要がある。AIシステムのセキュリティ確保とレジリエンシー（回復力）の確保に役立つベストプラクティスをいくつかの基本機能が捉えている。
1.   Organizations need to apply a risk-based approach to AI adoption.	1. 組織はAI導入にリスクベースのアプローチを適用する必要がある。
2.   A wide range of stakeholders need to be involved in managing the risks end-to-end within the organization. A cross-disciplinary AI risk function is required, involving teams such as legal, cyber, compliance, technology, risk, human resources (HR), ethics and relevant front-line business units according to specific needs and contexts.	2. 組織内のエンドツーエンドのリスクマネジメントには、幅広い利害関係者の関与が必要である。 特定のニーズや状況に応じて、法務、サイバーセキュリティ、コンプライアンス、テクノロジー、リスク、人事（HR）、倫理、関連する第一線業務部門などのチームを巻き込んだ、学際的なAIリスク機能が必要である。
3.   An inventory of AI applications can help organizations to assess how and where AI is being used within the organization, including whether it is part of the mission-critical supply chain, helping reduce “shadow AI” and risks related to the supply chain.	3. AIアプリケーションのインベントリを作成することで、組織内でAIがどのように、どこで使用されているかを評価し、AIがミッションクリティカルなサプライチェーンの一部であるかどうかを判断し、「シャドーAI」やサプライチェーンに関連するリスクを低減することができる。
4.   Organizations need to ensure adequate discipline in the transition from experimentation to operational use, especially in missioncritical applications.	4. 組織は、特にミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、実験段階から実運用への移行に際して適切な規律を確保する必要がある。
5.   Organizations should ensure that there is adequate investment in the essential cybersecurity controls needed to protect AI systems and ensure that they are prepared to respond to and recover from disruptions.	5. 企業は、AIシステムを防御するために必要なサイバーセキュリティ対策に十分な投資を行い、混乱への対応と復旧の準備を整える必要がある。
6.   It is necessary to combine both pre-deployment security (i.e. the “security by design” principle – also called “shift left”) and post-deployment measures to monitor and ensure resilience and recovery of the systems in use (referred to in this report as “expand right”). As the technology evolves, this approach needs to be repeated throughout the life cycle. This overall approach is described in the report as “shift left, expand right and repeat”.	6. 展開前のセキュリティ対策（すなわち「セキュリティ・バイ・デザイン」の原則、または「シフトレフト」とも呼ばれる）と、展開後の使用中のシステムのレジリエンスとリカバリーを監視し、確保するための対策（本報告書では「エクスパンドリフト」と呼ぶ）の両方を組み合わせる必要がある。技術が進化するにつれ、このアプローチはライフサイクル全体を通じて繰り返される必要がある。この全体的なアプローチは、本報告書では「シフトレフト、エクスパンドリフト、リピート」と表現されている。
7.   Technical controls around the AI systems themselves need to be complemented by people- and process-based controls on the interface between the technology and business operations.	7. AIシステム自体の技術的制御は、テクノロジーと業務運営の間のインターフェースにおける人およびプロセスベースの制御によって補完される必要がある。
8.   Care needs to be paid to information governance – specifically, what data will be exposed to the AI and what controls are needed to ensure that organizational data policies are met.	8. 情報ガバナンスに注意を払う必要がある。具体的には、どのようなデータがAIに公開されるのか、また、組織のデータポリシーが確実に遵守されるためにどのような制御が必要なのか、ということである。
It is crucial for top leaders to define key parameters for decision-making on AI adoption and associated cybersecurity concerns. This set of questions can guide them in assessing their strategies:	AIの導入と関連するサイバーセキュリティの懸念に関する意思決定の主要パラメータを定義することは、経営陣にとって極めて重要である。この一連の質問は、彼らの戦略を評価する際に役立つ。
1.   Has the appropriate risk tolerance for AI been established and is it understood by all risk owners?	1. AIに対する適切なリスク許容度が確立され、すべてのリスク管理者が理解しているか？
2.   Are risks weighed against rewards when new AI projects are considered?	2. 新しいAIプロジェクトを検討する際に、リスクと利益が比較されているか？
3.   Is there an effective process in place to govern and keep track of the deployment of AI projects?	3. AIプロジェクトの展開を管理し、追跡する効果的なプロセスが確立されているか？
4.   Is there clear understanding of organizationspecific vulnerabilities and cyber risks related to the use or adoption of AI technologies?	4. 組織特有の脆弱性とAI技術の利用または導入に関連するサイバーリスクについて明確に理解しているか？
5.   Is there clarity on which stakeholders need to be involved in assessing and mitigating the cyber risks of AI adoption?	5. AI導入のサイバーリスクのアセスメントと緩和にどのステークホルダーが関与する必要があるか明確になっているか？
6.   Are there assurance processes in place to ensure that AI deployments are consistent with the organization’s broader organizational policies and legal and regulatory obligations?	6. AIの展開が組織のより広範な組織方針および法的・規制上の義務と一致していることを保証する保証プロセスが整備されているか？
By prioritizing cybersecurity and mitigating risks, organizations can safeguard their investments in AI and support responsible innovation. A secure approach to AI adoption not only strengthens resilience but also reinforces the value and reliability of these powerful technologies.	サイバーセキュリティを優先し、リスクを緩和することで、組織はAIへの投資を保護し、責任あるイノベーションを支援することができる。AI導入に対する安全なアプローチは、レジリエンスを強化するだけでなく、これらの強力なテクノロジーの価値と信頼性を強化する。