投稿者 global-ai-media 
ニューデリーで開催されたAIサミットにおいて、多くの国がAIの安全性に関する法的拘束力のある措置へのコミットを見送りました。グローバルな統一規制の策定が難航する中、日本企業はどのようにリスク管理とイノベーションのバランスを取るべきか、実務的な視点から解説します。
国際的な「合意」と「拘束力」の乖離
ニューデリーで開催されたAIサミットにおける宣言では、AIシステムの「セキュリティの重要性」については認識が共有されたものの、具体的な法的拘束力（Binding measures）を伴う措置については多くの国が署名を避ける結果となりました。これは、AIの安全性確保という総論には賛成しつつも、各論において自国の技術開発や経済競争力を削ぐような厳しい規制には慎重にならざるを得ない、各国の事情を浮き彫りにしています。
これまでも英国のブレッチリー、韓国のソウルなどで同様のサミットが開催されてきましたが、グローバルで統一された「レッドライン（禁止事項）」を引くことの難易度は依然として高いままです。特に、AI技術の覇権を争う米国や中国、そしてグローバルサウスの国々の間では、規制の温度感に大きな隔たりがあります。
「ソフトロー」中心の日本と世界の潮流
この国際的な規制の断片化は、日本企業にとって複雑な経営課題となります。現在、欧州連合（EU）は「EU AI法（AI Act）」により、リスクに応じた罰則付きの厳格な規制（ハードロー）を導入しています。一方で、日本や米国はガイドラインベースの「ソフトロー」アプローチを主体としており、企業の自主的な取り組みを尊重する姿勢を見せています。
しかし、今回のサミットの結果が示すように、世界統一の安全基準が短期的に確立される可能性は低くなっています。したがって、グローバルにビジネスを展開する日本企業は、「日本のガイドラインを守っていれば世界中で大丈夫」というわけにはいきません。進出先の国や地域ごとに異なる規制要件（コンプライアンス）を満たしつつ、それらの最大公約数的な社内基準を設ける必要があります。
開発現場に求められる「自律的なガードレール」
法的な拘束力が弱いということは、裏を返せば「企業の自己責任」の範囲が広いことを意味します。実務レベル、特にMLOps（機械学習基盤の運用）やプロダクト開発の現場では、法規制を待つのではなく、自律的な「ガードレール」の実装が急務です。
具体的には、大規模言語モデル（LLM）の出力におけるハルシネーション（もっともらしい嘘）や差別的表現、機密情報の漏洩を防ぐためのフィルタリング機能の実装や、レッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）の定常化などが挙げられます。法的義務があろうとなかろうと、AIによる事故が起きればブランド毀損や信頼失墜に直結するため、エンジニアリングとしての安全性確保は必須の要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
国際的な合意形成の停滞は、必ずしもネガティブな要素だけではありません。過度な規制がない環境は、日本企業にとってアジャイルにAI活用を進めるチャンスでもあります。以下に、意思決定者が意識すべきポイントを整理します。
- 「待ち」の姿勢を捨てる：世界統一のルールができるのを待っていては、技術革新の波に乗り遅れます。不確実性が残ることを前提に、走りながらリスク評価を行う「リスクベース・アプローチ」を徹底してください。
- 独自のガバナンス体制の構築：法的拘束力のある国際ルールがない以上、自社で「AI利用ガイドライン」や「倫理規定」を策定し、それをシステム的に担保する仕組み（MLOps/LLMOpsへの組み込み）を整備することが、最大の防御策となります。
- 地域別対応の覚悟：EU市場を含むグローバル展開を行う場合、最も厳しい規制（現在はEU AI法）をベンチマークにしつつ、国内向けには柔軟な開発体制を維持する「ダブルスタンダード」の管理が必要になる可能性があります。
- 人間中心の判断（Human-in-the-loop）：完全自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や責任の所在を人間に残すプロセス設計を行うことで、技術的な不確実性を運用でカバーする姿勢が重要です。