FEATの位置づけ：シンガポールのAIガバナンスにおけるリーダーシップ

シンガポール金融管理局（MAS）は、2018年11月に「人工知能およびデータ分析の利用における公平性、倫理、説明責任、透明性を促進するための原則（FEAT）」を公表し、AIに特化したガバナンス指針を発行した世界で最初の主要な金融規制当局の一つとなりました。以来、FEAT原則はシンガポールの金融セクターにおけるAIガバナンスの基礎的な枠組みとなり、ASEAN地域およびそれ以遠のAIガバナンスの枠組みに影響を与えてきました。

FEAT原則は形式上は任意であり、MASはこれを（まだ）法的拘束力のあるものとしていませんが、実務上は規制上の期待事項として機能しています。MASの監督上の対話、テーマ別レビュー、業界との連携では、金融機関のAIガバナンス実務を評価する際の基準として一貫してFEATが参照されています。AIリスク管理ガイドラインに関する2025年11月のコンサルテーションは、正式な義務的要件が間近に迫っていることを示唆していますが、FEATをまだ導入していない機関は最終規則を待つべきではありません。

公平性：法令遵守を超えて

FEATの公平性の原則には二つの要素があります。第一に、差別の禁止です。AIシステムは、保護属性に基づいて個人や集団を不当に差別する結果を生み出してはなりません。第二に、より厳しい要件である公正な結果です。AIシステムは、たとえそのバイアスが保護属性を明示的に参照していない場合であっても、訓練データに埋め込まれた過去のバイアスを再生産してはなりません。この二つ目の要素は、大半の差別禁止法が求める水準を超えており、代理差別（プロキシ差別）を特定し対処するという積極的な義務を生じさせます。

Veritasコンソーシアムの公平性評価手法は、金融サービスにおけるAIの公平性を評価するための具体的な定量的基準を提供します。この手法は、どの公平性指標がどの種類の意思決定（与信、保険、投資助言）に適しているか、どのような閾値が調査を要する公平性上の懸念を示すのか、そして異なる公平性の定義間のトレードオフをどのように評価するのかを規定しています。Veritasの手法を導入するには、データサイエンスの能力と統計的専門知識への投資が必要ですが、それはMASの監督上の期待を満たす、公平性評価に関する説明可能な証拠を提供します。

説明可能性：シンガポールのアプローチ

FEATの透明性の原則は、金融機関がAIによる意思決定を、影響を受ける顧客およびMASに対して説明できることを求めています。説明可能性の要件には、技術的側面と運用的側面の両方があります。技術的側面とは、AIシステムがその意思決定に関する説明、すなわち単なるスコアだけでなく、そのスコアに寄与した要因とその相対的な重要度を生成しなければならないというものです。運用的側面とは、その説明が正確で、理解可能で、実行可能な形で顧客に伝えられなければならないというものであり、与信を拒否された顧客は、自らの結果を改善するために何を変えればよいのかを理解できる必要があります。

参考資料：PDPC AI Governance

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