投稿者 global-ai-media 
世界各国のAIセーフティ研究所（AISI）が連携して発行する「国際AIセーフティレポート」は、生成AIの進化とリスクに関する科学的合意形成の場として定着しつつあります。2026年に向けたロードマップの中で、AIの安全性評価はもはや理念的な議論ではなく、実務的なエンジニアリングの要件へと変化しています。本稿では、グローバルな規制・標準化の動向を踏まえ、日本企業がとるべき現実的なAI戦略とガバナンスのあり方について解説します。
科学的合意に基づくAIリスク評価の標準化
英国で開催されたAI安全性サミット（2023年）を皮切りに、AIの高度化に伴うリスク評価は、各国の政治的な思惑を超えた「科学的知見」に基づいて行われる方向へシフトしています。2026年に刊行が予定される第2版の国際レポートに向けて、AIモデルの機能不全、サイバーセキュリティへの悪用、バイアス（偏見）の増幅といったリスクに対する定量的な評価手法が確立されつつあります。
これは、大規模言語モデル（LLM）の開発企業だけでなく、それを利用してアプリケーションを開発するユーザー企業にとっても重要な意味を持ちます。これまでは「何ができるか（Capabilities）」が注目されてきましたが、今後は「どこまで制御可能か（Controllability）」や「安全性を証明できるか」が、プロダクトのリリース判定基準としてグローバルスタンダードになりつつあるからです。
「ガラパゴス化」する日本のAI開発環境とその功罪
日本は著作権法第30条の4により、機械学習のためのデータ利用に関して世界的に見ても非常に柔軟な環境にあります。これは研究開発における大きなアドバンテージですが、一方でグローバルな安全性基準とのギャップを生む「ガラパゴス化」のリスクも孕んでいます。
欧州のAI法（EU AI Act）や米国の行政命令がサプライチェーン全体に厳格なリスク管理を求める中、日本企業が開発したAIサービスや、日本企業がファインチューニング（追加学習）したモデルが、国際的な安全基準を満たせない場合、海外展開の障壁となる可能性があります。また、外資系パートナー企業から、日本の緩やかな基準ではなく、グローバル水準のガバナンス対応（例：学習データの透明性確保やレッドチーミングの実施）を取引条件として求められるケースも増えてくるでしょう。
実務への落とし込み：MLOpsからLLMOps、そして「Guardrails」へ
組織文化として品質管理（QC）や改善活動が根付いている日本企業にとって、AIの安全性確保は親和性の高い領域です。しかし、従来のソフトウェアテストと異なり、生成AIの挙動は確率的であり、完全な予測が困難です。
実務においては、精神論的な「倫理ガイドライン」を策定する段階から、システム的な「ガードレール（Guardrails）」を実装する段階へ移行する必要があります。具体的には、ユーザーの入力やAIの出力をリアルタイムで監視し、不適切な内容やハルシネーション（もっともらしい嘘）をフィルタリングする仕組みを、MLOps（機械学習基盤の運用）のパイプラインに組み込むことです。これには、RAG（検索拡張生成）による事実確認の強化や、評価用データセットを用いた継続的な自動テストが含まれます。
日本企業のAI活用への示唆
国際的なAIセーフティの流れと2026年を見据えた技術動向を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを推進すべきです。
1. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」と捉える
過度なリスク回避でAI活用を禁止するのではなく、「ここまでは安全に走れる」という範囲を定義するためにガバナンスを活用してください。明確な利用ガイドラインと技術的なガードレールがあることで、現場は安心してアクセルを踏む（イノベーションを推進する）ことができます。
2. 「説明責任」を果たせるログ管理とプロセス設計
AIが予期せぬ回答をした際、なぜそうなったのかを追跡できるトレーサビリティ（追跡可能性）の確保が重要です。プロンプトのバージョン管理、参照したドキュメントの記録など、監査可能な状態を保つことは、将来的な法規制対応だけでなく、顧客からの信頼獲得に直結します。
3. 人とAIの協調（Human-in-the-loop）の再定義
完全自動化を目指す領域と、人間が最終判断を下す領域を明確に区分してください。特に金融、医療、インフラなどミッションクリティカルな領域では、AIはあくまで「判断支援」に留め、人間の専門家が関与するプロセスを設計に組み込むことが、現時点での最も確実なリスクヘッジとなります。