OWASP AI成熟度アセスメント (2025.08.11)

こんにちは、丸山満彦です。

OWASPがAI成熟アセスメントに関する文書を公表していますね...

ポイント...

・組織が人工知能（AI）の活用状況を評価し、方向性を示し、改善する支援する

・責任ある、安全で効果的なAI統合を確保するための実践的かつ体系的なアプローチを提供する

・組織が自社のAIシステムが戦略的目標、倫理原則、運用上のニーズにどの程度整合しているかを評価することを支援する

・戦略、設計、実装、運用、ガバナンスという5つの中核領域を網羅する

・各領域には、導入と改善を導くための実践的な成熟度レベルが含まれている

● OWASP

・2025.08.11 OWASP AI Maturity Assessment

OWASP AI Maturity Assessment	OWASP AI成熟度アセスメント
Main	概要
The OWASP AI Maturity Assessment (AIMA) helps organizations assess, guide, and improve their use of Artificial Intelligence. As AI becomes central to modern software and decision-making, AIMA provides a practical, structured approach for ensuring responsible, secure, and effective AI integration.	OWASP AI成熟度アセスメント（AIMA）は、組織が人工知能（AI）の活用状況を評価し、方向性を示し、改善する支援を行います。AIが現代のソフトウェアと意思決定の中核となる中、AIMAは責任ある、安全で効果的なAI統合を確保するための実践的かつ体系的なアプローチを提供します。
AIMA supports organizations in evaluating how well their AI systems align with strategic goals, ethical principles, and operational needs. The model spans five core domains: Strategy, Design, Implementation, Operations, and Governance. Each domain includes actionable maturity levels to guide adoption and improvement.	AIMAは、組織が自社のAIシステムが戦略的目標、倫理原則、運用上のニーズにどの程度整合しているかを評価することを支援します。このモデルは、戦略、設計、実装、運用、ガバナンスという5つの中核領域を網羅しています。各領域には、導入と改善を導くための実践的な成熟度レベルが含まれています。
Built as a community-driven OWASP project, AIMA draws on established practices in software assurance while addressing the unique challenges posed by AI—such as explainability, data risks, and adversarial threats.	コミュニティ主導のOWASPプロジェクトとして構築されたAIMAは、説明可能性、データリスク、敵対的脅威など、AIがもたらす固有の課題に対処しながら、ソフトウェア保証における確立された実践手法を活用しています。
Gaols	目標
OWASP AIMA Project Goals	OWASP AIMAプロジェクトの目標
The OWASP AI Maturity Assessment (AIMA) project aims to provide organizations with a comprehensive framework to navigate the complexities of artificial intelligence systems responsibly. As AI continues to transform industries, organizations face critical challenges in ensuring that their AI systems are ethical, secure, transparent, and aligned with both organizational goals and societal values.	OWASP AI成熟度アセスメント（AIMA）プロジェクトは、組織が人工知能システムの複雑性を責任を持ってナビゲートするための包括的な枠組みを提供することを目的としています。AIが産業を変革し続ける中、組織は自社のAIシステムが倫理的、安全、透明性があり、かつ組織目標と社会的価値の両方に整合していることを保証するという重大な課題に直面しています。
The following goals outline the key objectives of the AIMA project, emphasizing informed decision-making, risk mitigation, and alignment with global standards. By addressing these areas, AIMA seeks to empower organizations to adopt AI technologies that foster innovation while upholding trust, accountability, and compliance.	以下の目標は、情報に基づいた意思決定、リスク緩和、グローバル標準との整合性を重視したAIMAプロジェクトの主要目的を概説する。これらの領域に取り組むことで、AIMAは組織が信頼性、説明責任、コンプライアンスを維持しつつイノベーションを促進するAI技術を採用できるよう支援する。
1. Enable Informed Decision-Making:	1. 情報に基づいた意思決定の実現:
Equip organizations with tools and benchmarks to assess whether to build or buy AI systems based on their unique needs, capabilities, and risk tolerance.	組織が独自のニーズ、能力、リスク許容度に基づき、AIシステムを自社開発するか購入するかを評価するためのツールとベンチマークを提供する。
Provide a clear framework for evaluating AI systems’ compliance with ethical, legal, and operational standards.	AIシステムが倫理的・法的・運用上の標準に準拠しているかを評価する明確な枠組みを提供する。
2. Promote Ethical and Responsible AI:	2. 倫理的で責任あるAIの推進：
Ensure that AI systems align with societal and organizational values, minimizing risks of bias, discrimination, and harm.	AIシステムが社会的・組織的価値観に沿い、バイアス・差別・危害のリスクを最小化するよう確保する。
Translate abstract ethical principles into practical actions that guide AI lifecycle management.	抽象的な倫理原則を、AIライフサイクル管理を導く実践的行動に転換する。
3. Enhance Security and Risk Management:	3. セキュリティとリスクマネジメントの強化：
Mitigate AI-specific vulnerabilities, such as adversarial attacks and data poisoning.	敵対的攻撃やデータ・ポイズニングなど、AI特有の脆弱性を緩和する。
Implement proactive risk assessment and response mechanisms to ensure operational resilience.	運用上のレジリエンスを確保するため、予防的なリスクアセスメントと対応メカニズムを導入する。
4. Foster Transparency and Accountability:	4. 透明性と説明責任の促進：
Encourage explainability and traceability in AI decision-making processes to build stakeholder trust.	ステークホルダーの信頼構築のため、AI意思決定プロセスにおける説明可能性と追跡可能性を奨励する。
Define clear accountability structures and roles for AI governance.	AIガバナンスのための明確な説明責任構造と役割を定義する。
5. Provide a Roadmap for AI Maturity:	5. AI成熟度のためのロードマップ提供：
Offer scalable and adaptable guidance for organizations at different stages of AI adoption.	AI導入の異なる段階にある組織向けに、拡張性と適応性を備えたガイダンスを提供する。
Support continuous improvement through benchmarking, monitoring, and iterative assessments.	ベンチマーク、モニタリング、反復的アセスメントを通じた継続的改善を支援する。
6. Align with Global Standards and Best Practices:	6. グローバル標準とベストプラクティスとの整合性確保：
Integrate principles and methodologies from established frameworks such as OWASP SAMM, ISO/IEC AI standards, and ethical AI guidelines (e.g., OECD, EU, IEEE).	OWASP SAMM、ISO/IEC AI標準、倫理的AIガイドライン（例：OECD、EU、IEEE）などの確立された枠組みの原則と方法論を統合する。
Collaborate with global communities to refine and promote responsible AI practices.	グローバルコミュニティと連携し、責任あるAI実践の洗練と推進を図る。
7. Support Cross-Disciplinary Collaboration:	7. 学際的協働の支援：
Bring together technical, legal, ethical, and operational experts to address the multifaceted challenges of AI systems.	技術、法務、倫理、運用各分野の専門家を結集し、AIシステムの多面的な課題に対処する。
Create a collaborative ecosystem for knowledge sharing and best practices.	知識共有とベストプラクティスのための協働エコシステムを構築する。
Roadmap	ロードマップ
Roadmap – Post V1	ロードマップ – V1以降
On August, 11th 2025 Version 1.0 of the OWASP AI Maturity Assessment (AIMA) has been released.	2025年8月11日、OWASP AI成熟度アセスメント（AIMA）バージョン1.0がリリースされました。
Phase 1 - Feedback & Adoption (Aug–Nov 2025)	フェーズ1 - フィードバックと採用 (2025年8月～11月)
・Create the official OWASP AIMA Presentation to use to present the project inside your organization or at the OWASP Meetings.	・組織内やOWASPミーティングでプロジェクトを紹介するための公式OWASP AIMAプレゼンテーションを作成する。
・Start dissemination of the project: identify a set of conferences to promote a talk on OWASP AIMA	・プロジェクトの普及を開始：OWASP AIMAに関する講演を推進する一連のカンファレンスを識別する
・Collect structured feedback via:	・以下の方法で構造化されたフィードバックを収集する：
・・GitHub Issues	・・GitHub Issues
・・Community surveys	・・コミュニティ調査
・・Pilot interviews and workshops	・・パイロットインタビューとワークショップ
・Support early adopters and publish case studies	・早期導入者を支援し、事例研究を公開
・Improve usability (tooling, examples, cross-references)	・ユーザビリティの改善（ツール、例、相互参照）
・Launch translation efforts (starting with German)	・翻訳作業を開始（ドイツ語から着手）
Phase 2 - Planned Enhancements (Winter 2025/26 and beyond)	フェーズ2 - 計画された機能強化（2025/26年冬以降）
・Add optional modules and extensions:	・オプションモジュールと拡張機能の追加：
・・Sector-specific (e.g. healthcare, critical infrastructure)	・・業界特化型（例：医療、重要インフラ）
・・Capability-specific (e.g. LLM Security, GenAI-specific mapping)	・・機能特化型（例：LLMセキュリティ、生成AI特化型マッピング）
・Define contribution and review workflows for extensions	・拡張機能の貢献・レビューワークフローを定義
・Begin drafting V1.1 (non-breaking improvements)	・V1.1ドラフト作成を開始（非破壊的改善）
・Evaluate scope and need for a potential V2 (only if substantial changes are needed)	・V2の可能性に関する範囲と必要性を評価（大幅な変更が必要な場合のみ）
Phase 3 - Ongoing Initiatives	フェーズ3 - 継続的取り組み
・Present AIMA at OWASP and external events	・OWASPおよび外部イベントでのAIMA発表
・Publish webinars, explainers, and educational material	・ウェビナー、解説資料、教育教材を公開
・Collaborate with standards bodies (e.g. NIST, ENISA, ISO, EU AI Act alignment)	・標準団体との連携（例：NIST、ENISA、ISO、EU AI法との整合性）
・Encourage academic engagement (e.g. thesis projects, curriculum adoption)	・学術界との連携促進（例：修士論文プロジェクト、カリキュラム採用）
Versioning and Release Cadence	バージョン管理とリリース周期
・V1.1: Targeted for Spring 2026 (incremental refinements)	・V1.1：2026年春を目標（段階的改善） （段階的な改善）
・V2: No target date — planned only for structural overhauls	・V2：目標時期未定 — 構造的な見直しのみを計画
・All contributions will follow a documented GitHub-based review process	・全ての貢献は文書化されたGitHubベースのレビュープロセスに従う
This roadmap will evolve. To suggest changes or contribute, please visit the GitHub repository or join the AIMA community on Slack (see sidebar for up to date links).	このロードマップは進化します。変更の提案や貢献については、GitHubリポジトリを訪問するか、Slack上のAIMAコミュニティに参加してください（最新のリンクはサイドバーを参照）。

・[PDF] Version V1.0 

目次...

1   Preface	1  序文
1.1   Authors	1.1  著者
2  Introduction	2 序論
2.1   The Need for AI Maturity Assessment Model	2.1  AI成熟度評価モデルの必要性
2.2  Why Existing Maturity Models Fall Short	2.2 既存の成熟度モデルが不十分である理由
2.3  What AIMA Adds	2.3 AIMAが追加する要素
2.4  The OWASP Ecosystem and AI-Specific Resources	2.4 OWASPエコシステムとAI特化リソース
3  The AIMA Model	3 AIMAモデル
3.1   Responsible AI	3.1  責任あるAI
3.1.1   Ethical Values and Societal Impact	3.1.1  倫理的価値観と社会的影響
3.1.2  Transparency and Explainability	3.1.2 透明性と説明可能性
3.1.3  Fairness and Bias	3.1.3 公平性とバイアス
3.2  Governance	3.2 ガバナンス
3.2.1  Strategy and Metrics	3.2.1 戦略と指標
3.2.2  Policy and Compliance	3.2.2 ポリシーとコンプライアンス
3.2.3  Education and Guidance	3.2.3 教育とガイダンス
3.3  Data Management	3.3 データ管理
3.3.1  Data Quality and Integrity	3.3.1 データ品質と完全性
3.3.2  Data Governance and Accountability	3.3.2 データガバナンスと説明責任
3.3.3  Data Training	3.3.3 データトレーニング
3.4  Privacy	3.4 プライバシー
3.4.1  Data Minimization and Purpose Limitation	3.4.1 データ最小化と利用目的の制限
3.4.2  Privacy by Design and Default	3.4.2 設計によるプライバシーとデフォルトによるプライバシー
3.4.3  User Control and Transparency	3.4.3 ユーザー制御と透明性
3.5  Design	3.5 設計
3.5.1  Threat Assessment	3.5.1 脅威評価
3.5.2  Security Architecture	3.5.2 セキュリティアーキテクチャ
3.5.3  Security Requirements	3.5.3 セキュリティ要件
3.6  Implementation	3.6 実装
3.6.1  Secure Build	3.6.1 セキュアビルド
3.6.2  Secure Deployment	3.6.2 セキュアな展開
3.6.3  Defect Management	3.6.3 欠陥管理
3.7  Verification	3.7 検証
3.7.1   Security Testing	3.7.1 セキュリティテスト
3.7.2  Requirement-based Testing	3.7.2 要件ベースのテスト
3.7.3  Architecture Assessment	3.7.3 アーキテクチャ評価
3.8  Operations	3.8 運用
3.8.1  Incident Management	3.8.1 インシデント管理
3.8.2 Event Management	3.8.2 イベント管理
3.8.3 Operational Management	3.8.3 運用管理
4  Applying the Model	4 モデルの適用
4.1   Responsible AI Assessment Worksheet	4.1 責任あるAIアセスメントワークシート
4.2  Governance Assessment Worksheet	4.2 ガバナンスアセスメントワークシート
4.3  Data Management Assessment Worksheet	4.3 データ管理アセスメントワークシート
4.4  Privacy Assessment Worksheet	4.4 プライバシーアセスメントワークシート
4.5  Design Assessment Worksheet	4.5 設計アセスメントワークシート
4.6  Implementation Assessment Worksheet	4.6 実装アセスメントワークシート
4.7  Verification Assessment Worksheet	4.7 検証アセスメントワークシート
4.8  Operations Assessment Worksheet	4.8 運用アセスメントワークシート
5  Appendix	5 附属書
5.1   Glossary	5.1 用語集

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