投稿者 global-ai-media 
OpenAIのサム・アルトマン氏が改めてAI規制の緊急性を訴えるなど、国際的なルール形成の動きが加速しています。本稿では、欧米の厳格な規制動向と日本の「ソフトロー」アプローチの違いを整理し、日本企業がグローバルな潮流の中でどのようにAIガバナンスを構築し、実務への適用を進めるべきかを解説します。
サム・アルトマン氏の発言に見る、グローバルな規制強化の潮流
OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は最近のサミットにおいて、人工知能（AI）に対する規制の緊急性を改めて訴えました。生成AIの急速な普及に伴い、ディープフェイクによる世論操作、サイバーセキュリティへの脅威、そして長期的には人間の制御を超えるリスク（存亡リスク）に対する懸念が、主要国のリーダーや技術者の間で共有されているためです。
しかし、この発言を単に「AIの進化を止めるべき」というメッセージとして受け取るのは早計です。むしろ、業界のトップランナーが規制を求める背景には、明確な「ガードレール（安全柵）」を設けることで、社会的な信頼を担保し、企業が安心してAIを導入できる環境を整備したいという意図も透けて見えます。予見可能性のない無法地帯のままでは、本格的な社会実装が進まないからです。
欧州の「厳格規制」と日本の「ソフトロー」アプローチ
日本企業が注意すべきは、世界各国の規制アプローチの違いです。欧州連合（EU）の「AI法（EU AI Act）」は、リスクベースのアプローチを採用し、違反時には巨額の制裁金を科す厳格なハードロー（法的拘束力のある規制）です。一方、米国は大統領令などを通じて安全性を重視しつつも、イノベーションを阻害しないバランスを模索しています。
対して日本は、現時点では「広島AIプロセス」などを主導しつつも、法的拘束力のないガイドラインを中心とした「ソフトロー」のアプローチを採っています。これは、少子高齢化による労働力不足という課題を抱える日本において、AIによる業務効率化や生産性向上を国家戦略として重視しているためです。
しかし、これは「日本では何をしても良い」という意味ではありません。グローバルにビジネスを展開する日本企業にとって、欧州や米国の規制基準を無視することは不可能です。また、国内においても著作権法の解釈やプライバシー保護に関する議論は続いており、企業には法規制以上の倫理観と自律的なガバナンスが求められています。
実務におけるリスク：ハルシネーションと権利侵害
企業がLLM（大規模言語モデル）を業務やプロダクトに組み込む際、避けて通れないのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「知的財産権の侵害」のリスクです。
例えば、社内のナレッジ検索（RAG：検索拡張生成）システムを構築する場合、AIが誤った社内規定を回答してしまうリスクがあります。また、マーケティングコピーの生成において、既存の著作物に酷似した表現が出力される可能性もゼロではありません。
日本の著作権法（第30条の4など）は、AI学習段階でのデータ利用に対して比較的寛容とされていますが、生成された「出力物（生成物）」の利用に関しては、通常の著作権侵害と同様に扱われます。「学習に使っていいからといって、出力結果を無条件に商用利用して安全だ」という認識は誤りであり、実務担当者はこの区別を明確に理解しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層、プロダクトマネージャー、エンジニアは以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. グローバル基準を見据えたガバナンス体制の構築
国内市場のみを対象とする場合でも、将来的な海外展開や、海外製ツールの利用を考慮し、EU AI Actなどのグローバル基準（ISO 42001など）を意識したガバナンス体制を整備すべきです。「日本は規制が緩いから」と安易な設計を行うと、将来的に技術的負債やコンプライアンスリスクを抱えることになります。
2. 「Human-in-the-loop」の徹底
完全自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や確認プロセスに必ず人間が介在する「Human-in-the-loop（人間参加型）」のワークフローを設計することが重要です。特に顧客対応や人事評価など、ハイリスクな領域では必須の要件となります。
3. 社内ガイドラインの策定と教育
トップダウンでAI利用を禁止するのではなく、どのような用途なら安全か、どのようなデータ（個人情報、機密情報）を入力してはいけないかを具体的に示したガイドラインを策定してください。現場のエンジニアや社員のリテラシー向上こそが、最も効果的なリスク対策であり、イノベーションの源泉となります。