論文の概要: A five-layer framework for AI governance: integrating regulation, standards, and certification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11332v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 16:19:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.033253
• Title: A five-layer framework for AI governance: integrating regulation, standards, and certification
• Title（参考訳）: AIガバナンスのための5層フレームワーク:規制、標準、認定の統合
• Authors: Avinash Agarwal, Manisha J. Nene,
• Abstract要約: 人工知能(AI)システムのガバナンスには、高レベルの規制原則と実践的な実装を結びつける構造的なアプローチが必要である。 既存のフレームワークは、規制が適合メカニズムにどのように変換されるかを明確にしていないため、コンプライアンスと施行のギャップが生じる。 5層AIガバナンスフレームワークが提案され、幅広い規制委任事項から特定の標準、アセスメント方法論、認定プロセスにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: The governance of artificial iintelligence (AI) systems requires a structured approach that connects high-level regulatory principles with practical implementation. Existing frameworks lack clarity on how regulations translate into conformity mechanisms, leading to gaps in compliance and enforcement. This paper addresses this critical gap in AI governance. Methodology/Approach: A five-layer AI governance framework is proposed, spanning from broad regulatory mandates to specific standards, assessment methodologies, and certification processes. By narrowing its scope through progressively focused layers, the framework provides a structured pathway to meet technical, regulatory, and ethical requirements. Its applicability is validated through two case studies on AI fairness and AI incident reporting. Findings: The case studies demonstrate the framework's ability to identify gaps in legal mandates, standardization, and implementation. It adapts to both global and region-specific AI governance needs, mapping regulatory mandates with practical applications to improve compliance and risk management. Practical Implications - By offering a clear and actionable roadmap, this work contributes to global AI governance by equipping policymakers, regulators, and industry stakeholders with a model to enhance compliance and risk management. Social Implications: The framework supports the development of policies that build public trust and promote the ethical use of AI for the benefit of society. Originality/Value: This study proposes a five-layer AI governance framework that bridges high-level regulatory mandates and implementation guidelines. Validated through case studies on AI fairness and incident reporting, it identifies gaps such as missing standardized assessment procedures and reporting mechanisms, providing a structured foundation for targeted governance measures.
• Abstract（参考訳）: 目的: 人工知能(AI)システムのガバナンスには,高レベルの規制原則と実践的実装を結びつける構造的アプローチが必要である。 既存のフレームワークは、規制が適合性メカニズムにどのように変換されるかを明確にしていないため、コンプライアンスと施行のギャップが生じる。 本稿では、AIガバナンスにおけるこの重要なギャップに対処する。 方法論/アプリケーション: 広範な規制委任事項から特定の標準、評価方法論、認定プロセスまで、五層AIガバナンスフレームワークが提案されている。 段階的に焦点を絞ったレイヤを通じてスコープを狭めることで、このフレームワークは技術的、規制的、倫理的要件を満たすための構造化された経路を提供する。 その適用性は、AIフェアネスとAIインシデントレポートの2つのケーススタディを通じて検証されている。 発見: ケーススタディでは、法的義務、標準化、実装のギャップを識別するフレームワークの能力を実証しています。 グローバルとリージョン固有のAIガバナンスのニーズに適応し、コンプライアンスとリスク管理を改善するために、規制委任事項を実用的なアプリケーションにマッピングする。 実践的含意 - 明確で実行可能なロードマップを提供することで、この作業は、政策立案者、規制当局、業界関係者にコンプライアンスとリスク管理を強化するモデルを設けることで、グローバルAIガバナンスに寄与する。 社会的意味: このフレームワークは、社会の利益のために、公的な信頼を構築し、AIの倫理的利用を促進する政策の開発を支援する。 Originality/Value: この研究は、ハイレベルな規制規定と実装ガイドラインをブリッジする5層AIガバナンスフレームワークを提案する。 AIフェアネスとインシデントレポートに関するケーススタディを通じて検証され、標準化された評価手順や報告メカニズムの欠如などのギャップを特定し、ターゲットとするガバナンス対策のための構造化された基盤を提供する。

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