投稿者 global-ai-media 
米国の次期政権下において、運輸省（DOT）が規制の草案作成にGoogleの生成AI「Gemini」を活用する計画が報じられました。航空機や自動車の安全性に関わる極めて公的な領域でのAI活用は、業務効率化の期待とともに、精度や責任の所在という大きな議論を呼び起こします。本記事では、この動向を起点に、高リスク領域でのAI活用における実務的な論点と、日本企業が向き合うべきガバナンスのあり方を解説します。
行政・法務領域に踏み込む生成AIの活用
米ProPublicaの報道によると、トランプ次期政権下の米運輸省（DOT）において、航空機、自動車、パイプラインなどの安全性に関わる「規制の草案作成」に、Googleの生成AIモデル「Gemini」を活用する計画があることが明らかになりました。
これまで生成AIの企業活用といえば、メールの作成、議事録の要約、あるいは社内ナレッジの検索といった「内部業務の効率化」が中心でした。しかし、今回のニュースは、国民の安全や法的拘束力に直結する「規制（Regulation）」という極めてハイステークス（高リスク・高影響）な領域において、AIを実務のコアプロセスに組み込もうとする動きとして注目に値します。
「下書き」としてのAIと、求められる精度
法規制や社内規定、契約書などの法的文書は、論理的な整合性と過去の判例・規則との一貫性が強く求められます。これらは、大規模言語モデル（LLM）が得意とする「大量のテキストデータからパターンを学習し、それらしい文章を生成する」能力と親和性が高い一方で、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが致命的となる領域でもあります。
米運輸省の事例でも、AIが最終決定を下すわけではなく、あくまで「ドラフト（草案）の作成」に用いられると想定されます。膨大な既存規制や技術データをAIに読み込ませ、新しい技術トレンド（例えば自動運転やドローンなど）に対応する規制案のたたき台を作らせることで、人間の専門家がゼロから執筆する時間を大幅に短縮できる可能性があります。
日本企業においても、法務部門やコンプライアンス部門において、契約書の条文チェックや規定改定案の作成にAIを活用する動き（リーガルテックの導入）が進んでいますが、今回の米国の事例は、その適用範囲が「行政によるルールメイキング」そのものにまで拡張されつつあることを示唆しています。
ブラックボックス化と説明責任の課題
公的機関や大企業が法的文書の作成にAIを用いる際、最大のリスクとなるのが「説明責任（アカウンタビリティ）」です。
なぜその条文が選ばれたのか、なぜ特定の安全基準が数値化されたのか。人間が起案した場合はその思考プロセスを説明できますが、AIが出力した場合、その根拠がブラックボックス化する恐れがあります。特に「Gemini」のような汎用モデルを使用する場合、学習データに含まれるバイアスが規制案に反映されるリスクも考慮しなければなりません。
また、セキュリティの観点も重要です。規制策定の過程には未公開の機密情報が含まれることが多く、エンタープライズグレードのセキュリティ環境（入力データが学習に利用されない設定など）が担保されていることが前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米運輸省の事例は、日本のビジネスリーダーや実務者に対して、以下の3つの重要な視点を提供しています。
1. 「定型業務」から「高度専門業務」への適用拡大
生成AIの活用領域を、単なる事務作業の効率化に留めず、法務、知財、品質保証といった専門性が求められる領域の「ドラフト作成」に広げることを検討すべき段階に来ています。専門家が「0から1を作る」のではなく、「AIが作った0.8を1にする」プロセスへと業務フローを再構築することで、生産性は劇的に向上します。
2. Human-in-the-Loop（人間による介在）の制度化
AIが作成した文書をそのまま決定事項とするのではなく、必ず人間の専門家がレビューし、承認するフロー（Human-in-the-Loop）を業務プロセスとして明文化する必要があります。特に日本の商習慣では「誰がハンコを押したか（承認したか）」という責任の所在が重視されるため、AIはあくまで「起案者」のサポート役と位置づけることが、社内浸透の鍵となります。
3. ガバナンスと透明性の確保
「どのAIモデルを使い、どのようなデータを参照させて出力したか」というプロセス自体の透明性を確保することが、将来的なコンプライアンスリスクへの備えとなります。AI活用ガイドラインにおいて、禁止事項を並べるだけでなく、「どの業務で、どのレベルまでAIに任せてよいか」という許容範囲を具体的に定義することが、現場の迷いを解消し、実効性のあるDX（デジタルトランスフォーメーション）につながります。