ai-act-report

AI 法コンプライアンスレポート

Regulation (EU) 2024/1689（EU AI 法）のコンプライアンスレポートを生成します。レポートでは、AI モデルのインベントリ、リスク分類、コンプライアンスチェックリスト、実行可能な推奨事項を扱います。

使用するタイミング

ユーザーが以下を依頼した場合に、このスキルを使用します。

• AI 法のコンプライアンスレポートの生成
• プロジェクトでの AI 利用状況の監査
• AI 法への準拠状況の確認
• 規制当局や監査人向けの文書の作成
• AI システムのリスクレベル別の分類
• AI リテラシーや透明性に関する義務の確認

ステップ 1：データを収集する

データ収集スクリプトを実行します。

node .claude/skills/ai-act-report/report.mjs --days 90 --output ai-act-report-data.json

このスクリプトは OpenKBS Project API に問い合わせて AI 利用統計を取得し、プロジェクトをスキャンしてコンプライアンス関連の成果物を確認します。以下を含む JSON ファイルを出力します。

• AI モデルの利用状況（ベンダー、モデル、リクエスト数、トークン数、コスト）
• 日別の利用状況の内訳
• 利用可能なモデルカタログ
• コンプライアンス関連の成果物のスキャン結果（スキル、ポリシー、開示コンポーネント）
• プロジェクト関数の一覧

ステップ 2：プロジェクトを分析する

JSON 出力を読み込んだうえで、プロジェクトのコードを分析し、以下を判断します。

1. AI は何に使われていますか？ — functions/ と site/ の関数を読み、AI の各ユースケースを把握します。例：顧客向けチャットボット、コンテンツ生成、データ分析、従業員評価、採用選考、信用スコアリング。

2. 附属書 III に基づくリスク分類 — AI の各ユースケースについて、高リスクの分類に該当するかどうかを判断します。

   • 生体認証（遠隔識別、感情認識）
   • 重要インフラ（エネルギー、輸送、水管理）
   • 教育（入学選考、採点、学習評価）
   • 雇用（採用、履歴書の選考、業績評価、昇進・解雇の決定）
   • 重要サービス（信用スコアリング、保険料設定、社会保障給付）
   • 法執行（証拠評価、リスク評価）
   • 移民（ビザ審査、国境監視）
   • 司法（法律調査、量刑支援ツール）

   ユースケースが附属書 III のいずれの分類にも該当しない場合は、最小リスクまたは限定的リスク（透明性のみ）に分類します。

3. コンプライアンスのギャップ分析 — 第 21 条の各要件を確認します。

ステップ 3：レポートを生成する

以下の正確な構成で Markdown 文書を作成します。

# AI Act Compliance Report
## Project: {project name or ID}
## Period: {start date} — {end date}
## Generated: {date}

---

### 1. AI System Inventory

| Vendor | Model | Requests | Input Tokens | Output Tokens | Cost (credits) |
|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

**Total AI requests:** {N}
**Total cost:** {N} credits ({N} EUR)
**Models used:** {N} distinct models from {N} vendors

---

### 2. Risk Classification

| AI Use Case | Description | Risk Category | Annex III Reference | Justification |
|---|---|---|---|---|
| {function name} | {what it does} | Minimal / Limited / High-risk | {e.g., Annex III, pt. 4} | {why this classification} |

---

### 3. Compliance Checklist

| Requirement | Article | Status | Evidence |
|---|---|---|---|
| AI Literacy measures | Art. 4 | {status} | {what was found or missing} |
| No prohibited practices | Art. 5 | {status} | {AI Act Compliance Skill active / not found} |
| Activity logging / traceability | Art. 12 | {status} | {proxy logs available for N days} |
| Human oversight mechanisms | Art. 14, 26 | {status} | {approval workflow detected / not found} |
| Transparency / AI Disclosure | Art. 50 | {status} | {disclosure component found / not found} |
| Log retention >= 6 months | Art. 26(6) | {status} | {retention period} |
| Worker notification (if HR AI) | Art. 26(7) | {status or N/A} | {evidence} |
| AI Acceptable Use Policy | Best practice | {status} | {document found / not found} |
| AI Literacy Policy | Best practice | {status} | {document found / not found} |

Status values: Compliant / Partial / Non-compliant / N/A

---

### 4. Recommendations

Produce a prioritized checklist of actions:
- Critical: things that must be fixed before Aug 2, 2026
- Important: things that should be in place for full compliance
- Recommended: best practices that strengthen the compliance posture

---

### 5. Report Metadata

- **Tool:** ai-act-report v1.0.0
- **Data source:** OpenKBS AI Proxy usage logs
- **Classification method:** Automated data collection + AI-assisted code analysis
- **Regulation:** Regulation (EU) 2024/1689
- **Disclaimer:** This report is generated automatically and does not constitute legal advice. For binding compliance assessments, consult a qualified legal professional.

レポートをプロジェクトのルートにある AI-ACT-COMPLIANCE-REPORT.md（またはユーザーが指定したパス）に保存します。

ステップ 4：ユーザーに提示する

レポートを生成した後、以下を行います。

1. 主な調査結果を要約します（モデル数、リスクレベル、不足している項目）。
2. 最も重大なギャップを明示します。
3. 推奨事項に今すぐ対応するかどうかを尋ねます。

重要な注意事項

• レポートでは OpenKBS AI Proxy のデータを使用します。プロジェクトでプロキシを経由せずに AI モデル（直接の API 呼び出しなど）を使用している場合、それらはレポートに表示されません。この制約について言及してください。
• リスク分類はコード分析に基づくため、判断が難しいケースでは人による検証が必要になる場合があります。
• コストの換算レートは、100,000 クレジット = 1 EUR です。
• コンプライアンスの履歴を記録・維持するため、レポートを定期的に（推奨：四半期ごとに）再生成してください。
• 架空のデータやプレースホルダーのデータを生成しないでください。データを入手できない場合は、その旨を明記してください。