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北京市安理律師事務所

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AIによるESGコンプライアンス体制再構築を背景とした企業の対応戦略②

ESG情報開示体制のもと、ESGの社会的側面にAIが深く組み込まれることによって、雇用の質、差別の禁止及びサプライチェーンの透明性は向上する。その一方で、企業の労務コンプライアンスではリスクが生じるおそれもある。

企業の基本的対策

現在、世界はAIがESGコンプライアンスと評価に及ぼす影響に注目している。情報ガバナンスとデータ可用性を強化することでデジタルトランスフォーメーションが企業のESGコンプライアンス能力を顕著に高めることは、研究によって明らかにされている。結局のところ、重要なのは、企業がAIをESGコンプライアンス管理に利用するか否かではなく、企業運営にAIを使用する際にESGコンプライアンスや評価要件とのシナジーや互換性をいかに維持するかである。現在、中国を含む世界の主要な国・地域では、ESGを企業の「ソフトロー」から「ハードロー」に転換する動きが進んでいる。下記では、上記の分析に基づき基本的な提案を行う。
1.労務管理では慎重に実施すること
　まず、企業は明確な人的資源計画を策定し、AIを利用した場合の職務影響評価を実施し、リストラ対象者に事前通知して意見交換を行うべきであって、アルゴリズム評価のみを理由とした一方的な労働契約解除をしないようにしなければならない。次に、「できる限り異動・養成訓練を行う」という原則を堅持すべきである。技術が高度化したためにスキルが追い付かなくなった従業員に対しては、すぐに削減対象とするのではなく、まずは配置異動やスキルアップの機会を与えるべきである。最後に、人と機械の協業において、業績と労働時間管理の再構築を検討し、業務量と評価指標を調整して、実情に合わないアルゴリズム閾値で従業員を過度に苦しめないようにしなければならない。
2.アルゴリズムによる差別の防止
　まず、AIシステム導入の前に、過去の採用・昇進の記録に構造的偏見（性別、年齢、学歴等）がないか確認し、訓練データの中で既存の不平等が非選別に再現されないようにすべきである。次に、履歴書選考や人材評価に用いるAIモデルについて、センシティブ属性（性別、年齢、民族等）を意思決定変数から除外し、「匿名化」、「非特定化」等によってセンシティブ属性への依存度を下げるべきである。また、運用段階では、定期的な監査とテストの機制を構築し、異なるグループ間の履歴書通過率や面接機会の差異を継続的に監視し、適時に調整するとともに人力での再審査プロセスを導入すべきである。最後に、求人広告、プライバシーポリシー又は従業員ハンドブックにおいて、AIが意思決定に関与する段階と方法を開示し、不服申立てや再審査申請の手段を提供すべきである。
3.　AIサプライチェーンにおける労働者の
権利のガバナンスに対するAIの共同活用
　まず、AI技術によって、サプライヤーの所在地でのネガティブな情報（強制労働、児童労働、極端な時間外労働、重大な労災事故等）を継続的に監視すべきである。次に、サプライヤー行動規範や調達契約の中に人権保護とデータ提携条項を盛り込み、データ取扱過程での個人情報保護と営業秘密保護の規則遵守を取り決める。最後に、違反リスクはあるが改善意欲のあるサプライヤーに対しては、AIツールの共有、養成訓練の提供、能力強化等により連携改善を働きかけるべきである。
4.会社体制の統合管理と最適化
　まず、労務管理にAIシステムを導入する前に、企業は、プロセス全体のリスク評価を実施し、労働者使用の方法、雇用差別、個人情報・プライバシー等に対するAIの影響を体系的に検証すべきである。さらに大企業では、取締役会や専門委員会の重要な意思決定と監督の中にAI関連の重要事項を含めるよう、特に注意する必要がある。次に、年次ESG報告書におけるAIガバナンスに関するテーマの開示を強化し、組織構造と職責、アルゴリズムによる差別防止とプライバシー保護のメカニズム、従業員配置と養成訓練・業績、サプライチェーンにおける人権検証プロセスと結果等を説明することによって、投資家、監督管理機構、公衆の可視性と信頼性を高めるべきである。

　AIとESGコンプライアンスの相互作用が日増しに緊密性を増していることは確かである。AIは、技術革新の最前線として効率化と利益向上の新たな機会を企業にもたらすが、諸刃の剣のごとく、労務コンプライアンス管理により高い要求を突きつける。かかる背景のもと、企業は、技術革新と社会的責任の間で安定した均衡を保つことによってのみ、持続可能性を実現し、テクノロジーの恩恵に浴することができるのである。