投稿者 global-ai-media 
ウィンクルボス兄弟率いる暗号資産取引所Geminiに対するSEC（米証券取引委員会）の訴訟が和解に至ったというニュースは、一見すると暗号資産市場固有の話題に見えます。しかし、規制当局による「新技術を用いた金融サービスへの監視強化」という文脈は、今後金融領域や自動化サービスに進出するAIプロダクトにとっても対岸の火事ではありません。本稿では、この事例をテック規制の先行指標として捉え、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきガバナンスとリスク管理の視点を解説します。
GeminiとSECの和解が示唆する「規制の論点」
報道によれば、Geminiはニューヨーク州での暗号資産貸出プログラム（Gemini Earn）の運営禁止を受け入れる代わりに、顧客への現物資産の完全返還を行うことで当局と合意しました。この事例の本質は、テクノロジー企業が「利回り」や「運用」を謳うサービスを提供した際、それが既存の証券法や銀行法の枠組みで厳格に審査されるという点にあります。
これは、昨今の生成AIブームにおける「AIエージェントによる自律的なタスク遂行」や「AIによる投資助言・資産管理」といった領域にも通じる課題です。技術がどれほど革新的であっても、提供される価値が既存の規制産業（金融、医療、法律など）の定義に抵触する場合、当局は技術の種類に関わらず介入する姿勢を崩していません。
AIプロダクトにおける「実質的機能」への監視
今後、AIガバナンスの観点で重要になるのは、サービスが「何と名乗るか」ではなく「実質的に何機能を提供しているか」です。Geminiの事例では、レンディング商品が証券としての性質を持つかどうかが争点となりました。
同様に、AIを用いたサービスであっても、以下のようなケースでは規制リスクが高まります。
例えば、LLM（大規模言語モデル）を用いたチャットボットが、個人の資産状況に基づいて具体的な金融商品を推奨する場合、それは日本では「投資助言」とみなされる可能性があります。また、AIエージェントがユーザーの資金を自律的に動かす場合、そこには厳格な分別管理やライセンスが必要となるでしょう。「AIがやったこと」という言い訳は、法的責任の回避理由にはなり得ません。
日本企業が直面する「アジャイル開発」と「コンプライアンス」のジレンマ
日本の商習慣において、企業はコンプライアンスを重視するあまり、革新的な技術の導入に慎重になりがちです。一方で、AI技術の進化速度は速く、PoC（概念実証）を繰り返しながらアジャイルにプロダクトを改善していく手法が主流です。
Geminiの事例は、「リリース後の規制当局からの差し止め」が企業にとってどれほど大きなコスト（和解金、サービス停止、ブランド毀損）になるかを示しています。日本国内でAIサービスを開発・導入する場合、開発初期段階（デザインフェーズ）から法務・コンプライアンス部門を巻き込むことが不可欠です。特に金融商品取引法や個人情報保護法に関わる領域では、技術的な実現可能性と法的な適法性を同時に検証するプロセスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の暗号資産に関する規制事例を踏まえ、日本のAI活用担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「AI」という看板で既存規制を回避できないと認識する
技術の新しさにかかわらず、提供するサービスの実態が金融、医療、士業などの規制業種に該当しないか、あるいは該当する場合の要件を満たしているかを厳密に確認する必要があります。特に「自動化」「代行」を謳うAIエージェント系サービスは注意が必要です。
2. 説明可能性（Explainability）と監査証跡の確保
万が一、AIによる判断が問題視された際、規制当局や顧客に対して「なぜその出力になったのか」を説明できる体制が必要です。ブラックボックス化したままのAIを重要業務に適用することは、法的リスクを増大させます。MLOpsのパイプラインにおいて、モデルのバージョン管理だけでなく、推論根拠やデータセットのトレーサビリティを確保することが実務的な防御策となります。
3. 損害賠償とユーザー保護の設計
Geminiの和解条件に「資産の完全返還」が含まれていたように、最終的にはユーザー保護が最優先されます。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こし、ユーザーに損害を与えた場合の補償範囲や免責事項を利用規約で明確にするだけでなく、技術的なガードレール（不適切な出力を防ぐ仕組み）を二重三重に実装することが、日本市場での信頼獲得には不可欠です。