誰が立ち上げ、いつ始まるのか

AI TAPは AI Verify Foundation が立ち上げます。これはシンガポールの情報通信メディア開発庁（IMDA）の下に設立された非営利団体で、AIの信頼性評価や標準化を推進しています。

制度の概要は、デジタル開発・情報担当大臣 ジョセフィン・テオ（Josephine Teo） により、2026年5月の国際AI安全イベントで発表されました。

現在公表されているスケジュールは次のとおりです。

• 主導機関：AI Verify Foundation
• 制度開始予定：2026年後半
• 認証申請の受付：2026年第3四半期頃 に開始予定

なぜAI TAPが作られたのか

AI TAPの最大の目的は、AI安全テストの信頼性を高めることです。

AIを導入する企業は、専門のセキュリティ企業やAIテスト企業に評価を依頼することがあります。たとえば次のようなテストです。

• AIの安全ガードを突破できるか試す「レッドチーム」テスト
• モデルの脆弱性探索
• 不適切な生成内容の検証

しかし、こうしたサービスの品質や信頼性は企業ごとに大きく異なります。そこでシンガポールは AIテスト企業そのものを認証する仕組み を作り、AI安全テストの標準を確立しようとしています。

この取り組みは、シンガポールが進める「信頼できるAIエコシステム」戦略の一部でもあります。

関連する取り組みには次のようなものがあります。

• AI Verifyテストフレームワーク：AIが国際的なガバナンス原則に沿っているかを評価するツール
• Global AI Assurance Pilot / Sandbox：AIを導入した企業とテスト企業を結びつけ、実際のシステムで安全テストを行うプロジェクト

AI TAPはどのように企業を認証するのか

AI TAPでは、申請する企業に対して 2つの観点から審査 が行われます。

技術能力の評価

まず、AIテストの専門能力が審査されます。企業は、自社のテスト手法が以下のような分野のガイドラインに沿っていることを示す必要があります。

• 大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの安全性
• システムの信頼性・堅牢性テスト
• 脆弱性探索や攻撃シナリオのテスト

さらに、体系化されたテスト方法や、AI評価に使うデータセットの整備状況も確認されます。

組織としての信頼性評価

技術面だけでなく、企業自体の信頼性も審査されます。

審査対象には次のような項目が含まれる可能性があります。

• 企業の評判や実績
• 運営体制や専門スタッフ
• 財務の安定性
• 提供サービスと実際の能力の一致

この 技術＋組織の二層評価 により、認証された企業が信頼できるAIテスト機関であることを担保します。

AIテストで調べる主なリスク

AI TAPの公式テスト項目はまだすべて公開されていませんが、シンガポールのAI保証プロジェクトでは次のようなリスクが重点的に検証されています。

• セキュリティ脆弱性（ガードレール回避や機密情報抽出）
• 不適切コンテンツ生成
• データ漏えいリスク（特にRAG型AIシステム）
• 多言語での安全性の差
• 精度・信頼性の問題（幻覚・不整合）

実際のテストでは、英語では問題なかった安全機能が中国語では破られるなど、言語による安全性の差も確認されています。

また、社内データベースを検索する RAG（Retrieval‑Augmented Generation）型AI は回答精度を高める一方で、機密情報漏えいのリスクを広げる可能性も指摘されています。

AI安全テストで使われる主な方法

AIテスト企業は、自動評価と人間の専門家による評価を組み合わせてシステムを検証します。

代表的な手法には次のようなものがあります。

• アドバーサリアルプロンプト／レッドチームテスト（AIの安全制限を突破できるか試す）
• 合成テストデータ生成（極端なケースやレアケースの作成）
• 精度ベンチマーク（分類精度や検索精度など）
• Human‑in‑the‑loop評価（専門家による判断）
• LLM‑as‑judge（AIによる大規模評価）

これにより、AIの性能だけでなく 安全ガードや設計の堅牢性 まで検証できます。

AI TAPが世界のAI安全に与える可能性

AI TAPの特徴は、AIそのものではなく 「AIをテストする企業」を認証する点 にあります。

この仕組みによって、次のような効果が期待されています。

• AI導入企業が信頼できるテスト企業を選びやすくなる
• AI安全テストの最低基準が明確になる
• テスト結果の比較がしやすくなる
• AI開発企業と監査企業の協力が進む

アジア初の制度として、今後 他国のAI安全認証制度のモデルになる可能性 もあります。

まだ明らかになっていない点

AI TAPの基本構造は公表されていますが、運用の詳細には未発表の部分もあります。

例えば次のような点です。

• 認証の具体的なスコアリング方式
• 必須テスト項目の詳細
• 医療や金融など業界別基準の有無

これらは、認証申請が始まり最初のテスト企業が審査される段階で徐々に明らかになると見られています。

大きな流れ：AI安全テストの制度化

AIの社会利用が拡大する中で、AIが安全かどうかを検証する仕組みはますます重要になっています。

シンガポールのアプローチは、AIを評価する 独立した専門テスターを認証することで信頼の層を作る というものです。

AI TAPが成功すれば、AI監査・安全評価という新しい産業の標準を作り、世界のAIガバナンスの重要な基盤になる可能性があります。

誰が立ち上げ、いつ始まるのか

AI TAPは AI Verify Foundation が立ち上げます。これはシンガポールの情報通信メディア開発庁（IMDA）の下に設立された非営利団体で、AIの信頼性評価や標準化を推進しています。

制度の概要は、デジタル開発・情報担当大臣 ジョセフィン・テオ（Josephine Teo） により、2026年5月の国際AI安全イベントで発表されました。

現在公表されているスケジュールは次のとおりです。

• 主導機関：AI Verify Foundation
• 制度開始予定：2026年後半
• 認証申請の受付：2026年第3四半期頃 に開始予定

なぜAI TAPが作られたのか

AI TAPの最大の目的は、AI安全テストの信頼性を高めることです。

AIを導入する企業は、専門のセキュリティ企業やAIテスト企業に評価を依頼することがあります。たとえば次のようなテストです。

• AIの安全ガードを突破できるか試す「レッドチーム」テスト
• モデルの脆弱性探索
• 不適切な生成内容の検証

しかし、こうしたサービスの品質や信頼性は企業ごとに大きく異なります。そこでシンガポールは AIテスト企業そのものを認証する仕組み を作り、AI安全テストの標準を確立しようとしています。

この取り組みは、シンガポールが進める「信頼できるAIエコシステム」戦略の一部でもあります。

関連する取り組みには次のようなものがあります。

• AI Verifyテストフレームワーク：AIが国際的なガバナンス原則に沿っているかを評価するツール
• Global AI Assurance Pilot / Sandbox：AIを導入した企業とテスト企業を結びつけ、実際のシステムで安全テストを行うプロジェクト

AI TAPはどのように企業を認証するのか

AI TAPでは、申請する企業に対して 2つの観点から審査 が行われます。

技術能力の評価

まず、AIテストの専門能力が審査されます。企業は、自社のテスト手法が以下のような分野のガイドラインに沿っていることを示す必要があります。

• 大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの安全性
• システムの信頼性・堅牢性テスト
• 脆弱性探索や攻撃シナリオのテスト

さらに、体系化されたテスト方法や、AI評価に使うデータセットの整備状況も確認されます。

組織としての信頼性評価

技術面だけでなく、企業自体の信頼性も審査されます。

審査対象には次のような項目が含まれる可能性があります。

• 企業の評判や実績
• 運営体制や専門スタッフ
• 財務の安定性
• 提供サービスと実際の能力の一致

この 技術＋組織の二層評価 により、認証された企業が信頼できるAIテスト機関であることを担保します。

AIテストで調べる主なリスク

AI TAPの公式テスト項目はまだすべて公開されていませんが、シンガポールのAI保証プロジェクトでは次のようなリスクが重点的に検証されています。

• セキュリティ脆弱性（ガードレール回避や機密情報抽出）
• 不適切コンテンツ生成
• データ漏えいリスク（特にRAG型AIシステム）
• 多言語での安全性の差
• 精度・信頼性の問題（幻覚・不整合）

実際のテストでは、英語では問題なかった安全機能が中国語では破られるなど、言語による安全性の差も確認されています。

また、社内データベースを検索する RAG（Retrieval‑Augmented Generation）型AI は回答精度を高める一方で、機密情報漏えいのリスクを広げる可能性も指摘されています。

AI安全テストで使われる主な方法

AIテスト企業は、自動評価と人間の専門家による評価を組み合わせてシステムを検証します。

代表的な手法には次のようなものがあります。

• アドバーサリアルプロンプト／レッドチームテスト（AIの安全制限を突破できるか試す）
• 合成テストデータ生成（極端なケースやレアケースの作成）
• 精度ベンチマーク（分類精度や検索精度など）
• Human‑in‑the‑loop評価（専門家による判断）
• LLM‑as‑judge（AIによる大規模評価）

これにより、AIの性能だけでなく 安全ガードや設計の堅牢性 まで検証できます。

AI TAPが世界のAI安全に与える可能性

AI TAPの特徴は、AIそのものではなく 「AIをテストする企業」を認証する点 にあります。

この仕組みによって、次のような効果が期待されています。

• AI導入企業が信頼できるテスト企業を選びやすくなる
• AI安全テストの最低基準が明確になる
• テスト結果の比較がしやすくなる
• AI開発企業と監査企業の協力が進む

アジア初の制度として、今後 他国のAI安全認証制度のモデルになる可能性 もあります。

まだ明らかになっていない点

AI TAPの基本構造は公表されていますが、運用の詳細には未発表の部分もあります。

例えば次のような点です。

• 認証の具体的なスコアリング方式
• 必須テスト項目の詳細
• 医療や金融など業界別基準の有無

これらは、認証申請が始まり最初のテスト企業が審査される段階で徐々に明らかになると見られています。

大きな流れ：AI安全テストの制度化

AIの社会利用が拡大する中で、AIが安全かどうかを検証する仕組みはますます重要になっています。

シンガポールのアプローチは、AIを評価する 独立した専門テスターを認証することで信頼の層を作る というものです。

AI TAPが成功すれば、AI監査・安全評価という新しい産業の標準を作り、世界のAIガバナンスの重要な基盤になる可能性があります。