論文の概要: The Challenges of Balancing AI Compliance and Technological Innovations in Critical Sectors: A Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12423v1
- Date: Sat, 09 May 2026 02:40:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.884128
- Title: The Challenges of Balancing AI Compliance and Technological Innovations in Critical Sectors: A Systematic Literature Review
- Title（参考訳）: クリティカルセクタにおけるAIコンプライアンスと技術革新のバランスをとるための課題: 体系的文献レビュー
- Abstract要約: 本稿では、重要なインフラ分野におけるAIコンプライアンスと技術革新のバランスをとることの課題について、体系的な文献レビューを行う。
この研究は、断片化規制、中小企業の過度のコンプライアンス負担、ガバナンスモデルの不整合の3つの課題を特定した。
これらの課題に対処するため、この研究はリスク階層の規制、設計によるコンプライアンス、説明可能なAIなど、実践的なガバナンス戦略を強調し、重要な分野におけるスケーラブルで信頼性の高いAIデプロイメントをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid integration of artificial intelligence (AI) into critical infrastructure including healthcare, finance, energy, and defense, offers transformative benefits but also conflicts with evolving regulatory and governance frameworks. This paper presents a systematic literature review (SLR) to examine the challenges of balancing AI compliance and technological innovation across critical infrastructure sectors. The review follows established SLR guidelines to extract and synthesize insights from peer-reviewed articles, report, and institutional sources published between 2020-2025. The study identifies three interrelated challenges: fragmented regulations, excessive compliance burdens for smaller to medium enterprises (SMEs), and misaligned governance models. To address these challenges, the study highlights practical governance strategies, including risk-tiered regulation, compliance by design, and explainable AI, to support scalable and trustworthy AI deployment in critical sectors. Key contributions include a concise mapping of core AI-governance challenges and a conceptual diagram illustrating their overlap, as well as actionable strategies for policymakers and practitioner to harmonize oversight with innovation.
- Abstract（参考訳）: 医療、金融、エネルギー、防衛を含む重要なインフラへの人工知能(AI)の迅速な統合は、変革的な利益を提供するが、規制とガバナンスのフレームワークの進化と矛盾する。
本稿では、重要なインフラ分野におけるAIコンプライアンスと技術革新のバランスをとることの課題について、体系的な文献レビュー(SLR)を提案する。
レビューは、2020年から2025年にかけて発行されたピアレビュー記事、レポート、機関資料から洞察を抽出し、合成するためのSLRガイドラインを定めている。
この研究は、断片化規制、中小企業の過度のコンプライアンス負担、ガバナンスモデルの不整合の3つの課題を特定した。
これらの課題に対処するため、この研究はリスク階層の規制、設計によるコンプライアンス、説明可能なAIなど、実践的なガバナンス戦略を強調し、重要な分野におけるスケーラブルで信頼性の高いAIデプロイメントをサポートする。
主なコントリビューションには、コアAIガバナンスの課題の簡潔なマッピング、それらの重複を説明できる概念図、そしてイノベーションに対する監視を調和させるための政策立案者や実践者のための実行可能な戦略が含まれる。
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