投稿者 global-ai-media 
技術的なブレイクスルーが続く一方で、AIに対する社会的な視線は厳しさを増しています。「もしAIが政治家なら、選挙で大敗しているだろう」という指摘すらある中、日本企業はこのギャップをどう捉えるべきか。グローバルな懸念を理解し、日本独自の商習慣や規制環境の中で「信頼されるAI」を構築するための視点を解説します。
技術の進化と「社会的受容」の乖離
生成AIブームの震源地である米国シリコンバレーでは、次世代モデルの開発競争が熾烈を極めています。しかし、現地メディアAxiosの記事が「もしAIが政治家であれば、地滑り的な大敗を喫していただろう」と指摘するように、一般社会におけるAIへの感情は必ずしも肯定的ではありません。
この背景には、著作権侵害への懸念、ディープフェイクによる世論操作のリスク、そして雇用への不安が複合的に絡み合っています。特に政治的な文脈（トランプ次期政権の動向や2026年・2028年の選挙サイクルなど）において、AIは規制の対象であり、攻撃の的となりつつあります。技術的な「性能（Capability）」の向上と、社会からの「信頼（Trust）」の間に大きな溝が生まれているのが現状です。
「PoC疲れ」と実務適用の壁
日本国内に目を向けると、多くの企業が実証実験（PoC）を一通り終え、実務適用フェーズへと移行しようとしています。しかし、ここで米国と同様の、あるいは日本特有の「信頼の壁」に直面するケースが増えています。
日本の商習慣では、欧米以上に「ミスの許容度」が低い傾向にあります。LLM（大規模言語モデル）特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）や、一貫性の欠如は、品質管理（QA）を重視する日本の現場において致命的な欠陥と見なされがちです。「すごい技術だが、業務では怖くて使えない」という現場の声は、技術的な限界というよりも、ガバナンスとリスク管理の設計不足に起因することが多いのです。
日本企業におけるAIガバナンスのあり方
現在、欧州の「AI法（EU AI Act）」をはじめ、世界的にAI規制が強化されています。日本でも「広島AIプロセス」などを通じて国際的なルール形成に関与しつつ、ソフトロー（法的拘束力のないガイドライン）を中心とした柔軟な規律が模索されています。
日本企業にとって重要なのは、こうした規制動向を「イノベーションの阻害要因」ではなく、「競争力の源泉」と捉え直すことです。日本企業が長年培ってきた品質管理へのこだわりや、顧客への誠実な対応といった組織文化は、AI時代において「Trustworthy AI（信頼できるAI）」を構築する上で大きな武器になります。
単にベンダーのAPIを繋ぎこむだけでなく、出力結果に対する人間による監査（Human-in-the-loop）の仕組みや、AIが不適切な挙動をした際の説明責任（アカウンタビリティ）をプロダクト設計の初期段階から組み込むことが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と国内の現状を踏まえ、意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「性能」よりも「制御可能性」を優先する
最新のモデルがいかに高性能でも、自社のコンプライアンス基準に合わせて制御できなければリスクになります。RAG（検索拡張生成）やガードレール機能の実装により、回答範囲を厳密に制限し、日本企業が求める「堅実な挙動」を担保することが、実務適用の近道です。
2. 「AIリスク」を経営課題として定義する
AIのリスク対応を現場のエンジニア任せにせず、法務・知財・セキュリティ部門を巻き込んだ横断的なガバナンス体制を構築してください。特に著作権や個人情報保護法への対応は、日本国内の解釈指針（文化庁の見解など）を正しく理解し、過度に萎縮せず、かつ無謀にならないバランス感覚が必要です。
3. 社会的受容性を意識したユースケース選定
米国での反発に見られるように、クリエイティブ職の代替など反発を招きやすい領域よりも、日本国内で深刻化する「労働力不足の解消」や「業務効率化」など、従業員や社会から歓迎される領域での活用を優先すべきです。「人を減らすAI」ではなく「人を助けるAI」というナラティブ（物語）を持つことが、社内外の導入障壁を下げます。