投稿者 global-ai-media 
米ユタ州のスペンサー・コックス知事が、トランプ政権下のAIおよび予測市場へのアプローチに対して異議を唱えたという報道は、AIガバナンスにおける「規制の分断」リスクを浮き彫りにしました。イノベーション加速を掲げる連邦政府と、独自規制を模索する州政府との対立構造は、グローバル展開を見据える日本企業にとって看過できないリスク要因です。本稿では、米国の動向を紐解きつつ、日本の実務者が採るべきガバナンス戦略について解説します。
イノベーション重視か、規制強化か：揺れる米国のAI政策
ユタ州のコックス知事が連邦政府（トランプ政権）のAI政策に対して懸念を表明した件は、単なる政治的な対立以上の意味を持っています。一般的に、産業界や共和党政権はイノベーションを阻害しないよう「規制緩和（Deregulation）」を志向し、AI開発における米国の覇権維持を最優先する傾向にあります。一方で、州レベルでは消費者保護、子供の安全、アルゴリズムの公平性といった観点から、より厳格なガードレールを設けようとする動きが活発です。
この対立は、米国市場において「連邦法による統一ルール」が存在せず、州ごとに異なる規制が乱立する「パッチワーク状態」が続く可能性を示唆しています。カリフォルニア州やユタ州などが独自のAI規制やSNS規制を先行させる中、連邦政府がそれを無効化（プリエンプション）するのか、あるいは共存するのか。この不確実性は、AIプロダクトを開発・輸出する企業にとって大きな経営リスクとなります。
「コンプライアンスの断片化」という新たなリスク
日本企業が米国市場でAIサービスを展開、あるいは米国製のAIモデルを自社プロダクトに組み込む際、この「コンプライアンスの断片化」は深刻な課題となります。例えば、ある州ではAIによる意思決定の開示義務があり、別の州では学習データの透明性が求められ、連邦レベルでは特定の安全保障基準のみが重視される、といった状況が想定されるからです。
日本国内では、経済産業省や総務省が主導するガイドライン（AI事業者ガイドライン等）に基づく「ソフトロー（法的拘束力のない自主規制）」のアプローチが主流です。しかし、グローバル市場、特に米国やEU（AI法）を相手にする場合、ソフトローの感覚のままでは「意図せぬ法令違反」を招く恐れがあります。特に生成AI（GenAI）においては、著作権やプライバシーに関する州法レベルの判例リスクも注視する必要があります。
現場への示唆：萎縮せずに活用するためのガードレール
規制の動向が不透明だからといって、AI活用を足踏みさせることは、競争力の低下に直結します。重要なのは「何でも禁止する」ことではなく、「ここまでは安全」というガードレールを明確にすることです。
例えば、社内業務効率化のためのLLM活用においては、入力データに個人情報（PII）や機密情報を含めないためのフィルタリング機能の実装や、出力内容のハルシネーション（もっともらしい嘘）を人間がチェックする「Human-in-the-loop」のプロセスを確立することが先決です。また、MLOps（機械学習基盤の運用）の観点からは、どのモデルのどのバージョンが、いつどのような推論を行ったかを追跡できる「トレーサビリティ（追跡可能性）」の確保が、将来的な規制対応への保険となります。
日本の組織文化として、リスクをゼロにしようとするあまり過剰な承認フローを作りがちですが、これは生成AIのスピード感を殺してしまいます。法務・コンプライアンス部門とエンジニア部門が連携し、「許容できるリスク」と「絶対に回避すべきレッドライン」を合意形成することが、実務者の最重要タスクと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
米国の規制動向における混乱は、逆に日本企業にとって「自社のガバナンス体制」を見直す好機でもあります。以下の3点を指針として推奨します。
- 多層的な法規制モニタリングの実装：米国の動向を追う際は、連邦政府の方針だけでなく、カリフォルニア州やユタ州など、テック規制に積極的な州の動きを個別に注視する体制を作る必要があります。
- アジャイル・ガバナンスへの移行：一度決めたルールを固定化せず、技術の進化や海外の規制変化に合わせて、社内ガイドラインを柔軟にアップデートする「アジャイル・ガバナンス」を組織文化として定着させてください。
- 説明可能性と透明性の確保：どの国の規制が適用されても対応できるよう、AIがなぜその出力をしたのか（Explainability）、どのようなデータで学習されたのか（Transparency）を、技術的に説明できる準備を整えておくことが、最大の防御策となります。