AIの普及速度は現在でもとどまるところを知らず、現在の社会生活を行う中でAIと無縁でいることは不可能に近いと言っても過言ではない。そのような状況に伴い、AI倫理やAIガバナンスの問題が語られる機会が近年ますます増加している。本書は、Deloitte AI Instituteのグローバルリーダーである原著者の経験をもとにして書かれた書籍で、信頼できるAIの主要な特性、およびAIアプリケーションの信頼性に影響を与える潜在的な落とし穴や課題を詳説し、またビジネスプロセスや意思決定におけるリスク管理に対する実践的アプローチをも提供する。抽象的な話に終始しないよう、架空の企業を設定し、この会社のAIの物語を追いかけることで、AIの信頼性と倫理に関する課題を探っていく。研究者はもとより、AIガバナンスの仕組みを策定する経営層やリーダー層にとっても非常に有益な、この分野のバイブルとなり得る書籍である。［原著：Trustworthy AI: A Business Guide for Navigating Trust and Ethics in AI］

序章 イノベーションのカーブを切り抜ける 信頼できるAIを構成する様々な要素 第1章 現代AI入門 知能を持つ機械への道 AIの基本用語 AIモデルの種類とモデルケース 現代のAI時代の新たな課題 第2章 公平性と中立性 長年にわたる倫理問題 AIにおけるバイアスの本質 公平性におけるトレードオフ AIの公平性チェックリスト 公平性推進のための実践的アプローチ AIの公平な未来に向けて 第3章 堅牢性と信頼性 堅牢なAIと脆いAI 信頼性の高いAIの開発 深層学習の一般化における課題 AIの信頼性に影響を与える要因 堅牢性と悪意のある人 考慮すべき影響 AIの堅牢性と信頼性チェックリスト 堅牢で信頼性の高いAIを構築するための先進的な実践方法 堅牢で信頼性の高いツールを目指して 第4章 透明性 AIにおける透明性の定義 透明性の限界 ステークホルダへの影響を評価する AIの透明性チェックリスト 透明性への第一歩 透明性から信頼されるAIへ 第5章 説明可能性 AIの機能を理解するための構成要素 説明可能なAIの価値 説明可能性の要因 説明可能性を促進するための技術的アプローチ AIの説明可能性チェックリスト プロセスにおける先進的な実践方法 説明の必要性 第6章 セキュリティ AIの妥協とはどのようなものか 安全でないAIはどのように悪用されるか AIがもたらした結果 AIのセキュリティチェックリスト AIセキュリティ強化のリーディングプラクティス AIで未来を守る 第7章 安全性 AIにおける安全と危害 人間の価値観とAIの目的の整合性 AIの安全チェックリスト 安全性の技術面における先進的な取り組み AIとの未来をより安全にするために 第8章 プライバシー （データ利用の）同意、管理、アクセス、そしてプライバシー AIのパワーとプライバシーの軋轢 匿名化や仮名化の先にあるもの プライバシーに関する法律と規制 AIのプライバシーチェックリスト データおよびAIプライバシーにおける先進的な取り組み AIの信頼とプライバシーの結びつき 第9章 アカウンタビリティ アカウンタビリティは何に対して、誰に対して生じるものか？ イノベーションとアカウンタビリティの両立 法律と訴訟および賠償責任 AIのアカウンタビリティチェックリスト AIアカウンタビリティにおける先進的な取り組み 信頼できるAIのためのアカウンタビリティ 第10章 責任 AI時代における企業の責任 責任あるAIの利用に向けた動機づけ Good、Better、Bestのバランス 責任あるAIのチェックリスト 責任あるAIの利用における先進的な取り組み 責任から信頼を生む 第11章 信頼できるAIの実現に向けて ステップ1：信頼できるAIにとって必要な要素の決定 ステップ2：人・プロセス・技術による信頼の醸成 信頼できるAIのための行動ガイドライン 次のステップへ 第12章 信頼できるAIの展望