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 責任あるAI（RAI）／説明可能なAI（XAI）／解釈可能なAI／信頼できるAI（FATE）白書2026年版
■ キーメッセージ 責任あるAI（RAI）、説明可能なAI（XAI）、解釈可能なAI、信頼できるAI（FATE）の統合的な理解が、AI技術の社会実装における競争優位の源泉となる。本白書は、2026年における最新の市場動... もっと見る
出版社
出版年月
2025年11月26日
冊子体価格
￥165,000
(税込)
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら 電子版価格
納期
ハードコピー、PDF（CD-ROM） ともに 通常4-5営業日程度
ページ数
930
言語
日本語
※税別価格：製本版150,000円/ 電子ファイル118,000円。製本版と電子ファイルをセットにした「コーポレートセット」もございます。価格の詳細はお問合せ下さい。※※製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。
サマリー
■ キーメッセージ
監修・発行： 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構 目次Responsible AI (RAI) Explainable AI (XAI) Interpretable AI Trustworthy AI (FATE) 緒言【 AIガバナンス概説・市場 】1 AIガバナンスの市場分析と投資動向
2 AIガバナンスとAIバイアス（検出・軽減策）概説
3 責任あるAI 概説
4 AIの解釈可能性 概説
5 AIガバナンス・プラットフォームと倫理的AI
【 AIオブザーバビリティーの概念・体系・対策 】6 AIオブザーバビリティー概説
7 責任あるAIにおけるオブザーバビリティーの適用
8 説明可能なAIにおけるオブザーバビリティーの役割
9 解釈可能なAIにおけるオブザーバビリティーの役割
10 信頼できるAIにおけるオブザーバビリティーの基盤的役割
【 責任あるAIの概念・体系・対策 】11 責任あるAI導入のためのベストプラクティス
12 説明責任枠組み不足と対策
【 説明可能AIの概念・体系・対策 】13 説明可能AI（XAI）の国際標準動向
14 透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［1］
15 透明性向上・説明可能AI アーキテクチャ［2］
16 説明可能AI（XAI）の実装と評価
1 説明可能性（XAI）の実装障壁
17 説明可能AI（XAI）の事業環境
18 説明可能AI（XAI）の実用化
19 説明可能AI（XAI）の実用化市場：包括的市場分析
20 説明可能AI（XAI）の実用化
【 AI解釈可能性の概念・体系・対策 】21 AIの解釈可能性：AI時代における透明性と信頼の鍵
22 AIのメカニズム的解釈可能性（機械論的解釈可能性）
23 AIの解釈可能性の有用性に関する包括的解説
24 AIの自動解釈可能性：機械学習モデルの透明性を高める技術
25 AIの解釈可能性における脳スキャン：深層ニューラルネットワークを解読する
26 AIの解釈可能性とモデル知能のトレードオフ：共存か競争か
【 AI監査の概念・体系・対策 】27 AI監査・検証フレームワーク
【 倫理的AIの概念・体系・対策 】28 倫理的AI設計原則
【 AI安全性評価の概念・体系・対策 】29 AI安全性評価手法［1］
30 AI安全性評価手法［2］
31 最新のAI安全性評価ツール・プラットフォーム
32 安全性評価指標の進化と多層的ガバナンス
33 AIロボティクス：ロボット材料統合とAI安全性評価の最前線
34 ナノロボティクスと医療AI安全性評価
35 先端医療分野のAI安全性評価事例
36 人間-AI協働・アディティブマニュファクチャリングとの統合
37 AI安全性評価における投資・市場展望
38 AI安全性評価 実装ガイドラインの要点
39 産業界・学術界連携の深化
40 最新技術・市場トレンド
41 投資家・事業者向け戦略的示唆
【 AI・機械学習レジリエンス／ロバストなAI・機械学習の概念・体系・対策 】2 AIレジリエンス・マネジメント［1］
3 AIレジリエンス・マネジメント［2］
42 ロバスト機械学習［1］
43 ロバスト機械学習［2］
44 ロバスト機械学習［3］
45 ロバスト機械学習［4］
46 ロバスト機械学習［5］
【 AI透明性向上の概念・体系・対策 】47 AI透明性向上技術［1］
48 AI透明性向上技術［2］
【 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスク対策＜1＞ 】49 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスクと規制
50 生成AIで生成されたコンテンツから生まれる知的財産権問題
51 デジタルクローニング／ディープフェイク対策
52 コンテンツの来歴と真正性に関する問題
53 ドリフト（生成AIの知能低下）問題／回答生成プロセスの透明度低下問題
54 脱獄問題（「AIに有害情報を答えさせるための情報偽装」
55 データ汚染による「再帰の呪い」問題
56 専門化されたデータセットのキュレーションの問題
57 継続的な学習と再訓練・継続学習戦略の問題
58 過学習（学習データの過度な最適化による障害）の問題
59 AI利用に伴う倫理問題／差別助長などのリスク
60 生成AI普及によるデータセンターのエネルギー消費量激増の問題
61 生成AIのサイバーセキュリティ対策
62 データ抽出攻撃の問題
63 プロンプトインジェクション攻撃のリスク
64 参入企業動向
【 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスク対策＜2＞ 】65 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスクと規制
66 4-2 生成AIによる著作権侵害への対策検討
67 生成AIと特許の最新動向
68 生成AIと特許の考察
69 情報漏洩対策
70 生成AIの利用・開発で留意すべきリーガルリスク
71 人工幻覚（AIによる真実ではない確信的な応答問題）
72 偏向性・毒性の問題と対処
73 プライバシー問題およびメンバーシップ推論攻撃（MIA）の問題
74 最新動向・事例
75 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスクと規制
76 規制遵守とLLM／生成AI
77 責任あるLLM／説明可能なLLMに関連する規制上の課題
78 説明可能なLLMフレームワーク
79 倫理的AI・倫理的LLMのフレームワーク
【 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスク対策＜3＞ 】80 LLMのリスクおよび信頼性向上の課題・対策
81 LLMのリスクおよび信頼性向上の課題・対策
82 LLM・生成AIに内在する問題（知識ベースの時間的制約、複雑な数学的計算、幻覚等）の解決の道筋
83 大規模言語モデル・生成AI活用と情報およびデータの品質管理／データ検証
84 より説得力のあるLLM／強いモデルの研究開発をめぐる状況
85 説明可能なAIと大規模言語モデル
86 倫理的ジレンマとLLM／生成AI
87 大規模言語モデル・生成AIの事実性評価ベンチマーク
88 LLM・生成AIのリサーチ・ツールとしての信頼性評価
89 透明で解釈可能なLLM・生成AIに向けた協調的な取り組み
90 LLM／生成AIの安全性強化に向けた取り組み
91 LLM／生成AIのロバスト性（信頼性・堅牢性）の向上策
92 検索補強と自己反省によるLLM・生成AIの品質向上・事実性向上
93 LLM・生成AIにおけるデータセットのライセンスと帰属に関する監査
94 LLM・生成AIとテクニカル・アライメント問題
95 LLM／生成AIのアライメントとロバスト性を向上させるための対処法
96 LLM・生成AIにおける幻覚と精度の課題
97 大規模視覚言語モデル（LVLM）と物体幻覚の問題・対策
98 LLM／生成AIにおける幻覚の問題と対処法
99 LLM／生成AIの脆弱性リスクと対処
100 LLM／生成AI脱獄攻撃の現状と対策
101 LLM／生成AIと脱獄技術の進化
【 生成AI・大規模言語モデル（LLM）が抱えるリスク対策＜4＞ 】102 プライバシー保護AI技術の進展103 プライバシーを保持する大規模言語モデル(PPLLMs）
104 LLM／生成AIを活用した金融会社のリスク軽減
105 LLM／生成AIにおけるプライバシー保護
106 LLM／生成AIと責任・信頼性・法の未来
【 ツールキット／フレームワーク／関与する企業・団体 】107 責任あるAIのためのツールキット
108 責任あるAI・説明可能なAIフレームワークおよびプラットフォーム
109 業界団体
110 主要プレーヤー、関連企業の動向
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注文の手続きはどのようになっていますか?1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
お支払方法の方法はどのようになっていますか?納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
データリソース社はどのような会社ですか?当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
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