投稿者 global-ai-media 
米国を中心に、巨大テック企業に対して「AIが引き起こす深刻な事態」への予防策や対処計画の開示を義務付ける法規制の動きが加速しています。これは単なる対岸の火事ではありません。米国の基盤モデル（Foundation Models）を活用してサービス開発を行う多くの日本企業にとって、サプライチェーン上のリスク管理やガバナンス体制の見直しを迫る重要な転換点となります。
「AI災害」への備えを義務付ける新規制の衝撃
AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、開発元であるビッグテックに対する社会的な責任追及の声が高まっています。今回焦点となっているのは、AIモデルが引き起こす可能性のある「災害（Disasters）」に対し、開発企業がどのように予防し、万が一発生した際にどう対処するか、その計画の開示を義務付けるというものです。
ここで言う「AI災害」とは、SF映画のような人類の滅亡だけを指すのではありません。実務的な文脈では、重要インフラへのサイバー攻撃の自動化、生物兵器や化学兵器開発への悪用、あるいは制御不能な偽情報の拡散による社会システムの混乱など、安全保障や経済活動に壊滅的な打撃を与えるシナリオが含まれます。これまでは各社の自主規制（Self-Regulation）に委ねられていた安全対策が、法的な透明性（Transparency）の枠組みに組み込まれようとしているのです。
ブラックボックスからの脱却と説明責任
これまで、高性能なAIモデルの学習データや安全対策の詳細は、企業秘密としてブラックボックス化される傾向にありました。しかし、新たな規制の流れは、このブラックボックスを一部こじ開けるものです。開発企業は、「どのようなリスクシナリオを想定しているか」「キルスイッチ（緊急停止措置）は機能するか」といった具体的な計画を公にする必要があります。
これは、AIを利用するユーザー企業にとっては諸刃の剣です。モデルの信頼性を判断する材料が増えるというメリットがある一方で、利用しているモデルに内在するリスクが公になった場合、それを使用し続ける企業側の説明責任（アカウンタビリティ）も同時に問われることになるからです。
日本の「ソフトロー」環境と企業文化への影響
日本国内に目を向けると、政府は現時点で、法的な拘束力を持たない「ガイドライン（ソフトロー）」による規律を重視しています。これは技術革新を阻害しないための柔軟なアプローチですが、グローバル展開する日本企業や、外資系AIモデルを採用する企業にとっては、国際基準とのギャップが課題となります。
日本の商習慣では、ベンダーの提供する製品は「安全である」という前提で契約が進むことが一般的です。しかし、生成AIの領域では「確率は低いが甚大なリスク」が残存することを前提とした契約や運用設計が求められます。米国の規制によってリスク情報が開示されたとき、「知らなかった」では済まされず、かといって過剰に反応して導入を止めてしまえば競争力を失うというジレンマに直面するでしょう。
実務担当者が注視すべき「モデル選定基準」の変化
エンジニアやプロダクト担当者は、今後AIモデルを選定する際、単なるベンチマークスコア（性能）やコストだけでなく、「安全計画の開示レベル」を評価指標に組み込む必要があります。具体的には、以下の観点が重要になります。
- 開発元が想定している最悪のシナリオは何か、それは自社のユースケースに関連するか。
- モデルに異常な挙動が見られた際、開発元からの通知や停止措置は迅速に行われる契約になっているか。
- オープンソースモデルを利用する場合、コミュニティによる安全対策が十分担保されているか。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の動きを踏まえ、日本企業がとるべきアクションを以下に整理します。
- ベンダーリスクマネジメントの高度化
OpenAIやGoogle、Microsoftなどの基盤モデルを利用する場合、各社が開示する「安全性報告書（System Cardなど）」を精査するプロセスを法務・セキュリティ部門と連携して確立してください。これらは単なる技術資料ではなく、経営リスクに直結する文書です。 - 「ヒトによる監督（Human-in-the-loop）」の再定義
AIの自律的な暴走や予期せぬ出力を防ぐため、最終的な意思決定プロセスに人間がどう関与するかを明確にします。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への全面依存を避け、緊急時の切り離し手順（Exit Strategy）を策定しておくことが重要です。 - 過度な萎縮を避け、正しく恐れる
リスク情報の開示は、AIが危険だから使うなという意味ではありません。「リスクが可視化されたことで、逆に対策が打ちやすくなった」と捉えるべきです。コンプライアンスを重視しすぎて導入を足踏みするのではなく、リスクを許容できる範囲（Risk Appetite）を経営層と合意し、実証実験を進める姿勢が求められます。