投稿者 global-ai-media 
中国政府が共産党による支配体制への影響を懸念し、生成AIに対する異例の統制強化に乗り出しているとウォール・ストリート・ジャーナルが報じました。この動きは単なる地政学的なトピックにとどまらず、グローバルなAI規制の「分断」を象徴しています。本稿では、中国の動向を起点に、EUや米国、そして日本における規制環境の違いを整理し、日本企業がとるべきAIガバナンスとリスク管理の現実解について解説します。
「社会主義核心価値観」を求める中国のAI規制
ウォール・ストリート・ジャーナルが報じたように、中国政府はAI技術、特に生成AI（Generative AI）がもたらす情報発信力に対し、強い警戒感を抱いています。中国国家インターネット情報弁公室（CAC）などが施行した規制では、AIサービスプロバイダーに対し、生成されるコンテンツが「社会主義核心価値観」を反映することを義務付けています。これは、体制転覆や国家分裂につながるような情報の生成を技術的に封じ込めることを意味します。
実務的な観点から見ると、これは「モデルのトレーニングデータ」と「出力フィルタリング」の両面において、極めて厳格な検閲プロセスをAI開発ライフサイクル（SDLC）に組み込むことを開発企業に強制するものです。技術革新のスピードよりも、統制と安全保障を最優先するこのアプローチは、自由なデータ流通とイノベーションを重視する西側のスタンスとは明確に一線を画しています。
世界で進むAI規制のブロック化と日本の立ち位置
中国の動きは極端な例に見えるかもしれませんが、世界を見渡せばAI規制は地域ごとに異なる「ブロック化」の様相を呈しています。
- EU（欧州連合）：「EU AI法」により、リスクベースのアプローチを採用。人権侵害リスクの高いAI利用を厳しく制限し、透明性を強く求めます。
- 米国：イノベーションを阻害しないよう配慮しつつも、大統領令などを通じて安全性評価（Red Teamingなど）や国家安全保障上のリスク対応を強化しています。
- 日本：「G7広島AIプロセス」を主導し、イノベーション促進とリスク管理のバランスを重視。現時点では法的拘束力のないガイドラインベースの「ソフトロー」アプローチを中心としています。
日本企業にとって重要なのは、開発・提供するAIサービスがどの地域のユーザーを対象にしているかによって、求められるコンプライアンス要件が全く異なるという点です。グローバルに展開する日本企業は、この「規制のパッチワーク」に対応する必要に迫られています。
日本企業における「AIガバナンス」の実務的課題
中国のような政治的な検閲は日本では不要ですが、企業活動において「AIに何を言わせないか」という制御（ガードレール）の重要性は、日本企業にとっても同様に高まっています。
例えば、カスタマーサポートや社内ナレッジ検索にLLM（大規模言語モデル）を導入する場合、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤情報の拡散や、差別的・不適切な発言によるブランド毀損リスクは常に存在します。中国政府が「体制維持」のために行っている出力制御技術は、日本企業においては「ブランドセーフティ」や「コンプライアンス遵守」のために応用されるべき技術領域です。
しかし、過度な制限はAIの有用性を下げてしまいます。日本企業が直面しているのは、「回答の精度・有用性」と「安全性・倫理観」のトレードオフをどこでバランスさせるかという、実務的なチューニングの問題です。
日本企業のAI活用への示唆
中国の事例とグローバルな規制環境を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. サプライチェーンリスクとしての「AI主権」の意識
利用している基盤モデルがどこの国の法規制下にあるかを把握することが重要です。中国系のモデルやAPIを利用する場合、予期せぬ検閲やサービス停止のリスクがあります。一方で、欧米製モデルでもデータプライバシー規制の影響を受けます。重要データや機密情報を扱う場合は、NTT版TSUZUMIや国産モデル、あるいは自社専用にファインチューニングしたローカルLLMの活用を選択肢に入れるなど、「AI主権（Sovereign AI）」の観点を持つことがBCP（事業継続計画）上、重要になります。
2. 日本流「ガードレール」の構築
政治的な統制ではなく、企業の倫理規定や商習慣に基づいた独自の「ガードレール」構築が必要です。RAG（検索拡張生成）のような技術を用いて、回答の根拠を社内ドキュメントに限定したり、出力層で不適切ワードをフィルタリングしたりする仕組み（MLOpsの一部としてのGuardrails）を実装することは、実運用において必須要件となります。
3. ガイドライン遵守とイノベーションの両立
日本は現在、比較的AI開発に寛容な環境にあります。このメリットを活かし、過度に萎縮することなくPoC（概念実証）や導入を進めるべきです。ただし、総務省・経産省の「AI事業者ガイドライン」などを参照し、透明性の確保や利用者への説明責任を果たせる体制を整えておくことが、将来的な法規制強化への保険となります。
中国の事例は「AIがいかに強力で、制御が難しい技術か」を逆説的に示しています。日本企業は、統制の目的を「支配」ではなく「信頼されるサービスの提供」に置き換え、技術とガバナンスの両輪を回していく姿勢が求められます。