投稿者 global-ai-media 
英国紙The Guardianにおいて「手遅れになる前にAIをコントロールすべき」という議論が活発化しているように、急速に進化するAI技術に対する懸念と規制の必要性は世界的な潮流となっています。しかし、ビジネスの現場において「コントロール」とは単に禁止することを意味しません。本稿では、グローバルな規制動向と日本の商習慣を踏まえ、日本企業が主導権を持ってAIを活用するためのガバナンスと実務の要諦を解説します。
「AIのコントロール」が意味する2つの側面
The Guardianの記事（読者投稿）では、危機的状況に陥る前にテクノロジー企業を管理し、AIに対する主導権を取り戻す必要性が訴えられています。この「コントロール」という言葉には、大きく分けて2つの意味合いが含まれています。一つは、AIモデルそのものの振る舞い（ハルシネーションやバイアス）を技術的に制御すること。もう一つは、巨大テック企業が提供するAIサービスに過度に依存せず、利用企業側が自律的にガバナンス（統治）を効かせることです。
生成AIの登場以降、多くの企業が「魔法のようなツール」としてその利便性に注目しましたが、現在は「ブラックボックス化した技術をいかに管理下に置くか」というフェーズに移行しています。特に欧州の「AI法（EU AI Act）」に見られるような厳格な規制の流れは、AI開発企業だけでなく、それを利用する企業にも説明責任を求めています。
日本企業特有の課題：ソフトローと現場のギャップ
日本国内に目を向けると、政府はG7広島AIプロセスなどを通じて国際的なルール作りに貢献しつつも、国内規制においては当面の間、法的拘束力のないガイドライン（ソフトロー）を中心とするアプローチをとっています。これはイノベーションを阻害しないための配慮ですが、実務担当者にとっては「どこまでがセーフで、どこからがアウトか」の判断が個々の企業に委ねられることを意味し、かえって意思決定を遅らせる要因にもなり得ます。
日本の組織文化として、リスク回避傾向が強く、「完全な安全性が確認されるまで導入を見送る」という判断がなされがちです。しかし、労働人口減少が深刻な日本において、AIによる業務効率化は避けて通れません。重要なのは「ゼロリスク」を目指すことではなく、リスクの所在を特定し、許容範囲内に収める「リスクベース・アプローチ」を徹底することです。
巨大テック企業への依存と「自社データ」の防衛
記事で触れられている「テック企業の管理」という視点は、日本企業にとっても重要です。LLM（大規模言語モデル）の基盤モデル開発は莫大な資本を要するため、米国の少数の企業に寡占されつつあります。これに対し、日本企業が単なる「ユーザー」として従属するだけでは、価格改定やサービス方針の変更にビジネス全体が振り回されるリスクがあります。
対策として、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術を用い、自社の独自データをプロンプト（指示）として注入することで、汎用モデルを自社専用のツールへと「コントロール」する手法が標準化しつつあります。また、機密性の高い業務には、クラウド型ではなくオンプレミスやプライベート環境で動作する小規模モデル（SLM）を検討するなど、適材適所の使い分けが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの懸念と日本の現状を踏まえ、意思決定者および実務者が意識すべき点は以下の通りです。
- 「禁止」から「監視付き利用」への転換：
セキュリティを理由に全面禁止するのではなく、入力データのマスキング処理やログ監視の仕組み（MLOps/LLMOps）を整備した上で、利用を許可する環境を作ることが、シャドーAI（社員が勝手に個人アカウントで業務利用すること）を防ぐ最良の手段です。 - 人間による監督（Human-in-the-loop）の制度化：
AIの出力結果をそのまま顧客に提示するのではなく、必ず人間が最終確認するプロセスを業務フローに組み込んでください。これは日本の法規制や商習慣における「善管注意義務」を果たす上でも不可欠です。 - ガイドラインの定期的な更新：
技術と法規制の変化は早いため、一度作った社内規定を固定化せず、半年〜1年単位で見直すアジャイルなガバナンス体制を構築してください。 - ベンダーロックインの回避：
特定のAIモデルに過度に依存するシステム設計は避け、将来的にモデルを差し替え可能なアーキテクチャを採用することが、中長期的なビジネスの「コントロール」につながります。