投稿者 global-ai-media 
米国行政管理予算局（OMB）が連邦政府機関に対し、AI調達において「真実の追求」と「イデオロギー的な中立性」を求める新たなメモランダムを発行しました。この動きは、単なる米国国内の政治的な決定にとどまらず、グローバルなAIモデルの開発方針やガバナンス基準に大きな影響を与える可能性があります。日本企業のAI活用におけるリスク管理の観点から解説します。
米国連邦政府による新たなAI調達ルールの要点
米国行政管理予算局（OMB）は先日、連邦政府機関による大規模言語モデル（LLM）などのAI調達に関する新たな指針を示しました。このメモランダムでは、政府が採用するAIシステムに対し、「真実の追求（Truth-seeking）」および「イデオロギー的な中立性（Ideologically neutral）」を求めています。各機関は2025年3月11日までに、これらの要件を反映させる形で既存のポリシーを更新する必要があります。
これまでも「安全性（Safety）」や「公平性（Fairness）」に関する議論は活発でしたが、今回明示されたのは、特定の政治的・社会的なバイアスを排除し、事実に基づいた客観的な出力を重視するという姿勢です。これは、AIモデルが過度な検閲を行ったり、逆に特定の思想に偏った回答を生成したりすることへの懸念に対処するための措置と考えられます。
ベンダーへの影響と「グローバルモデル」の変化
この決定は、米国政府機関だけにとどまらず、AIモデルを開発する主要ベンダー（OpenAI、Google、Anthropic、Metaなど）の開発ロードマップに直接的な影響を与えます。米国政府は世界最大級の顧客であり、政府調達の要件は事実上の業界標準（デファクトスタンダード）となり得るからです。
これまで各ベンダーは、安全性（有害な出力の抑制）と有用性（ユーザーへの回答能力）のトレードオフの中で、「アライメント（人間の意図や価値観への適合）」を調整してきました。しかし、政府が「中立性」を厳格に定義・要求することで、ベンダーはモデルのファインチューニング（微調整）やRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）の方針を見直す必要に迫られる可能性があります。
日本企業にとって重要なのは、私たちが利用している多くの基盤モデルが米国製であるという点です。米国政府の要件に合わせて調整されたモデルは、日本独自の商習慣や文化的文脈においても「中立」であるとは限りません。例えば、米国のポリティカル・コレクトネス基準が強化されたモデルを日本の接客業務に適用した場合、過剰に慎重な回答や不自然な拒否反応を示すリスクも考えられます。
国内におけるガバナンスと評価プロセスの重要性
日本国内では、経済産業省や総務省による「AI事業者ガイドライン」などが整備されつつありますが、現時点では企業の自主的な取り組みに委ねられている部分が大きく、米国のような厳格な「調達要件」としての拘束力はまだ限定的です。
しかし、生成AIを業務プロセスや自社プロダクトに組み込む日本企業は、以下の点に留意する必要があります。
第一に、「モデルの出力は常に変化し得る」という前提に立つことです。基盤モデルのアップデートにより、昨日まで正常だった回答が、今日から「中立性の強化」という名目で拒否される、あるいは出力傾向が変わる可能性があります。これはMLOps（機械学習基盤の運用）における「ドリフト検知」の重要性を高めます。
第二に、自社にとっての「中立性」や「品質」を定義することです。米国政府が求める中立性と、日本企業が顧客に対して負う説明責任やブランドイメージは必ずしも一致しません。漫然とAPIを利用するのではなく、RAG（検索拡張生成）における参照データの選定や、システムプロンプトによる指示出しによって、自社独自のガバナンスを効かせる設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国OMBの動きを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI実装を進めるべきです。
1. 基盤モデルへの依存リスクの再評価
特定の商用モデル（クローズドモデル）に依存する場合、そのモデルが米国政府の方針変更によって挙動を変えるリスクがあります。クリティカルな業務では、複数のモデルを切り替えられる構成にするか、オープンソースモデルを自社環境で運用する選択肢も視野に入れるべきです。
2. 「評価（Evaluation）」プロセスの内製化
ベンダーが謳う「安全性」や「中立性」を鵜呑みにせず、自社のユースケースに即したテストセットを用意し、回答の質を継続的にモニタリングする仕組み（LLM Ops）を構築してください。特に「真実性（ハルシネーションの少なさ）」については、自社データとの突き合わせによる厳格な検証が必要です。
3. ガバナンスのローカライズ
グローバル基準のAI倫理は重要ですが、最終的に問われるのは「日本の法規制や商習慣に合致しているか」です。米国基準の「中立」が、日本では「配慮不足」や「慇懃無礼」と受け取られる可能性もあります。プロンプトエンジニアリングや出力フィルタリングにおいて、日本的な文脈でのチューニングを行うことが、実用的なAI活用の鍵となります。