AIアライメント（えーあいあらいめんと）とは、AI Alignment（AIの整合性確保）の意で、人工知能（特に高度な大規模言語モデル・汎用AI）が人間の意図・価値観・倫理基準と整合した行動・出力を行うように設計・調整する技術領域・研究分野を指し、AIの安全性・信頼性・社会受容性を確保するための極めて重要な現代AI研究テーマである。代表的なAIアライメント手法として、第一に「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間のフィードバックによる強化学習）」、第二に「Constitutional AI（憲法AIアプローチ、Anthropic社が提唱）」、第三に「赤チーム評価（Red Teaming、敵対的テスト）」、第四に「透明性・解釈可能性の確保（Explainable AI）」、第五に「価値学習（Value Learning）」、第六に「サンドボックス環境での運用テスト」などが挙げられる。研究機関としては、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、MIT・スタンフォード等の大学、AI Safety研究機関などがアライメント研究を推進。AIが社会に深く浸透するにつれ、医療・法律・金融・教育などの重要分野でAIの判断ミス・偏見・悪用リスクが懸念されており、AIアライメントは産業界全体の重要課題となっている。マンション・ビル・ホテルの大規模修繕工事との直接的関連は限定的だが、AIを活用した経営判断・営業活動・顧客対応において、AIの倫理的整合性確保は明誠を含むすべての企業の責務である。JCSAでもAI倫理・ガバナンス関連のオンラインセミナーを開催している。