投稿者 global-ai-media 
米国イェール大学の規制専門誌において、行政機関がAI（特にLLM）をルール策定に活用する際の法的基準に関する議論が展開されています。この「行政法におけるAIの最低基準」というテーマは、一見すると公的機関特有の問題に思えますが、実は日本企業がAIを重要な意思決定プロセスに組み込む際のリスク管理とガバナンスにとって、極めて重要な示唆を含んでいます。
AIによる「ルール策定」というマキシマリストの視点
紹介する元記事（Yale Journal on Regulation掲載）では、行政機関がAIを活用する際の「最低限の行政法基準（Minimum Administrative Law Standards）」の必要性が論じられています。特に注目すべきは、大規模言語モデル（LLM）が膨大なデータを分析し、規制が必要な領域を特定したり、あるいはルールそのものの草案作成に関与したりする「マキシマリスト（最大級）」な活用の可能性に言及している点です。
しかし、行政法には伝統的に「説明責任（Accountability）」や「適正手続き（Due Process）」、そして恣意的な判断の排除が求められます。AI、特にディープラーニングベースのモデルは「ブラックボックス」になりがちであり、なぜその結論（あるいはルールの提案）に至ったのかを人間が理解できる論理で完全に説明することは困難です。この記事が提起しているのは、技術的な可能性と法的な透明性の間の緊張関係をどう解消するかという、AI社会実装の核心的な問いです。
企業活動における「行政法的」な視点の重要性
この議論は、行政機関に限った話ではありません。日本企業においても、AIを人事採用のスクリーニング、融資の与信審査、あるいはサプライチェーンのリスク判定などに活用する動きが加速しています。これらは企業内における「準司法」的、あるいは「行政」的な意思決定プロセスと言えます。
もしAIが「この候補者は不採用」「この取引は停止」と判断した際、企業はその根拠を論理的に説明できるでしょうか。米国での議論が示唆するのは、AIのアウトプットをそのまま鵜呑みにせず、そこに「理由の提示（Reason-giving）」というプロセスをどう組み込むかという課題です。説明不可能なAIの判断に基づいて顧客や従業員に不利益を与えた場合、日本では法的な訴訟リスクだけでなく、社会的信用を失うレピュテーションリスクに直結します。
日本の商慣習と「Human-in-the-loop」の再定義
日本のビジネス現場では、稟議制度に代表されるように「合意形成」と「責任の所在」が重視されます。AI導入において最も懸念されるのは、この責任の所在が曖昧になることです。
元記事の文脈を借りれば、AIはあくまで「ドラフト作成者」や「リサーチャー」であり、最終的な「決定権者」であってはなりません。日本企業が実務でAIを活用する場合、いわゆる「Human-in-the-loop（人間が関与する仕組み）」を形式的に導入するだけでなく、人間がAIの提案を棄却できる権限と能力を実質的に保持し続ける設計が不可欠です。
特に生成AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを考慮すれば、AIが出した「答え」を人間が検証するための参照元データ（Grounding）の提示機能や、判断プロセスのログ保存は、システム要件の「Nice to have（あればよい）」ではなく「Must（必須）」の機能となります。
日本企業のAI活用への示唆
米国の行政法基準に関する議論を踏まえ、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 説明責任のグラデーション設計：すべてのAI活用に厳格な説明可能性を求める必要はありません。しかし、人の権利や利益に直結する「高リスク」な領域（人事、金融、安全管理など）では、ブラックボックス性を排除し、なぜその判断に至ったかを事後的に検証できる体制（監査証跡の確保）を整える必要があります。
- AIは「起案者」と定義する：社内規定やワークフローにおいて、AIの位置づけを「意思決定者」ではなく、あくまで強力な「起案者（Drafting Assistant）」と定義することで、最終判断を行う人間の責任を明確化してください。これは日本の組織文化とも親和性が高いアプローチです。
- ソフトローへの適応と自律的ガバナンス：日本ではEUのような包括的なハードロー（法的規制）はまだ限定的ですが、政府の「AI事業者ガイドライン」などのソフトローへの準拠が求められています。法規制が未整備な領域だからこそ、自社で「AI倫理規定」や「利用基準」を策定し、それを遵守することが、最大の防衛策かつ競争優位性となります。