論文の概要: The Risk-Adjusted Intelligence Dividend: A Quantitative Framework for Measuring AI Return on Investment Integrating ISO 42001 and Regulatory Exposure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21975v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 23:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.327097
• Title: The Risk-Adjusted Intelligence Dividend: A Quantitative Framework for Measuring AI Return on Investment Integrating ISO 42001 and Regulatory Exposure
• Title（参考訳）: リスク調整型インテリジェンス分科:ISO 42001と規制公開を統合した投資におけるAIリターンの定量化フレームワーク
• Authors: Hernan Huwyler,
• Abstract要約: 従来の投資計算の戻りは、AI実装の二重の性質を捉えられない。 本研究は,AIプロジェクトリターンの定量化のための総合的な金融枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Organizations investing in artificial intelligence face a fundamental challenge: traditional return on investment calculations fail to capture the dual nature of AI implementations, which simultaneously reduce certain operational risks while introducing novel exposures related to algorithmic malfunction, adversarial attacks, and regulatory liability. This research presents a comprehensive financial framework for quantifying AI project returns that explicitly integrates changes in organizational risk profiles. The methodology addresses a critical gap in current practice where investment decisions rely on optimistic benefit projections without accounting for the probabilistic costs of AI-specific threats including model drift, bias-related litigation, and compliance failures under emerging regulations such as the European Union Artificial Intelligence Act and ISO/IEC 42001. Drawing on established risk quantification methods, including annual loss expectancy calculations and Monte Carlo simulation techniques, this framework enables practitioners to compute net benefits that incorporate both productivity gains and the delta between pre-implementation and post-implementation risk exposures. The analysis demonstrates that accurate AI investment evaluation requires explicit modeling of control effectiveness, reserve requirements for algorithmic failures, and the ongoing operational costs of maintaining model performance. Practical implications include specific guidance for establishing governance structures, conducting phased validations, and integrating risk-adjusted metrics into capital allocation decisions, ultimately enabling evidence-based AI portfolio management that satisfies both fiduciary responsibilities and regulatory mandates.
• Abstract（参考訳）: 従来の投資計算への回帰は、AI実装の二重性を取り込むことができず、同時に特定の運用上のリスクを減らし、アルゴリズムの誤動作、敵の攻撃、規制上の責任に関する新たな暴露を導入する。 本研究は,組織リスクプロファイルの変更を明確に統合した,AIプロジェクトリターンの定量化のための包括的な金融フレームワークを提案する。 この方法論は、欧州連合人工知能法やISO/IEC 42001などの新興規制の下で、モデルドリフト、バイアス関連訴訟、コンプライアンスの失敗を含むAI固有の脅威の確率的コストを考慮せずに、楽観的な利益予測に投資決定が依存する現在の実践における重要なギャップに対処する。 このフレームワークは、年次損失予測計算やモンテカルロシミュレーション技術など、確立されたリスク定量化手法に基づいて、生産性向上と実装前のリスク露光と実装後のリスク露光の差を組み込んだ純利益の計算を可能にする。 この分析は、正確なAI投資評価には、制御の有効性、アルゴリズムの失敗に対する予備的要件、そしてモデル性能を維持するための継続的な運用コストの明示的なモデリングが必要であることを示している。 実際に意味するところは、ガバナンス構造を確立するための具体的なガイダンス、フェーズド検証の実行、リスク調整されたメトリクスを資本配分決定に統合すること、そして究極的には、ファイデュシャル責任と規制義務の両方を満たすエビデンスベースのAIポートフォリオ管理を可能にすることである。

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