AIが自分を監査する時代に、企業は何を設計すべきか

山崎行政書士事務所
3 日前
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――「自己監査クラウド」と法的責任の現実

クラウド運用の現場では、「AIに監視させる」「自動で是正する」「人は最後に見るだけ」という発想が、もはや珍しくありません。

構成逸脱を自動検知し、ログを解析し、「これは規程違反です」とAIが判断する。

一見すると理想的な世界です。しかし、クラウド法務の視点で見ると、そこには明確な“落とし穴”があります。

「自己監査クラウド」は技術的に可能か？

結論から言えば、技術的には可能です。

現在のクラウド基盤、たとえば Microsoft Azure では、

構成ルールをコードで定義する
構成変更を常時監視する
逸脱を検知し、ログとして残す
一部の是正を自動化する

といったことは、すでに実現できます。

問題は**「できるか」ではなく、「誰が責任を負うか」**です。

自己監査が壊れる瞬間

クラウド事故の多くは、設定ミスではありません。

「その判断を、誰の責任で行ったのか」が曖昧なまま自動化されたときに起きます。

典型例は次のような構造です。

監査AIが「不適合」と判断
自動で設定を戻す／遮断する
業務が止まる
誰も“判断した覚え”がない

このとき、「AIがやった」は免責になりません。

責任は、設計した企業側に残ります。

法務から見た「完全自動化」の危険性

AIによる自己監査で、最も危険なのは人の関与が消えることです。

法的に問題になるポイントは、主に次の3点です。

1. 説明できない判断

なぜ不適合と判断したのか
どの規程に基づくのか
どのログを根拠にしたのか

これを人が説明できない構造は、監査で詰みます。

2. 高リスク領域まで自動是正する

特権権限の付与・剥奪
外部公開設定
通信遮断

これらを無承認で自動実行すると、業務妨害・契約違反に直結します。

3. 誰も止められない設計

異常判断が出続けても止まらない
モデル更新の履歴が残らない
ロールバックできない

これは「運用事故」ではなく、設計責任の問題です。

現実的な「自己監査クラウド」の設計原則

クラウド法務の立場から推奨するのは、完全自動化ではない自己監査です。

原則①：規程は必ず「コード化」する

社内規程
セキュリティ基準
運用ルール

これを文章のままにせず、機械が評価できる形に落とします。

原則②：評価と是正を分離する

AIは「評価」まで
是正はリスクに応じて分岐

リスク	対応
低	自動是正
中	通知＋承認
高	人の判断必須

原則③：証跡は改ざんできない形で残す

判断ログ
構成差分
是正履歴

後から消せない構造が重要です。

「人が主権を持つ自動化」という考え方

最新の規制やガイドラインに共通する思想は、AIは補助者であり、主体ではないという点です。

判断の最終責任は人
AIは継続監視の道具
停止できる仕組みを必ず残す

これを設計段階で入れない限り、自己監査は“便利な地雷”になります。

山崎行政書士事務所のクラウド法務が見るポイント

山崎行政書士事務所 では、クラウドの技術設計と法的責任を同時に整理します。

自動化してよい領域
人の承認が必要な境界線
説明責任を果たせるログ設計
契約・規程とのズレの洗い出し

「AIでできるか」ではなく、「事故が起きたとき、説明できるか」。

それが、クラウド法務の設計基準です。

まとめ

自己監査クラウドは実現可能
完全自動化は法的に危険
人の関与を前提に設計すべき
技術と規程を同時に設計しないと破綻する

クラウドは、設計した通りに責任が返ってくる世界です。

便利さの裏にある責任まで含めて、一度、構成を見直してみませんか。