投稿者 global-ai-media 
トランプ大統領によるAI規制緩和の大統領令に対し、ノースカロライナ州やユタ州などが独自規制の強化へ動いています。米国における「連邦の緩和」と「州の厳格化」というねじれ現象は、グローバルにAIを展開する企業にとって複雑な課題を突きつけています。本稿では、この動向を整理し、日本企業が不確実性の中でどのようにAIガバナンスを構築すべきか解説します。
米国のAI規制動向：連邦の緩和と州の厳格化
米国において、AI規制を巡る連邦政府と州政府の対立が表面化しています。トランプ大統領がイノベーション促進を掲げて州レベルのAI規制を抑制する大統領令に署名した一方で、ノースカロライナ州やユタ州などの司法長官は、消費者保護やプライバシー確保の観点から、独自のAI規制法案を2026年に向けて推進する姿勢を鮮明にしています。
これは、AI開発企業に対して「自由な開発」を促す連邦と、「リスク管理」を重視する州という、異なるベクトルが同時に作用していることを意味します。これまでカリフォルニア州などがプライバシー関連法（CCPAなど）で先行し、実質的な全米標準となってきた歴史がありますが、AIにおいても同様の「規制のパッチワーク化」が進む可能性があります。
「規制の分断」がもたらすビジネスリスク
この状況は、米国市場でAIプロダクトやサービスを展開しようとする日本企業にとって、コンプライアンス対応の難易度を劇的に高めます。連邦レベルのガイドラインに従うだけでは不十分であり、特定の州で事業を行う、あるいはユーザーが存在する場合、その州の厳格な法律に抵触するリスクがあるからです。
例えば、AIによる採用活動や融資判断などの「高リスク」領域において、州ごとに説明責任や透明性の要件が異なれば、システム設計やMLOps（機械学習基盤の運用）のパイプラインに、地域ごとの分岐処理や監査ログ機能を組み込む必要が生じます。これは開発コストの増大だけでなく、運用フェーズにおける法的リスクの管理を複雑化させます。
日本の現状とグローバル・ガバナンスの必要性
日本国内に目を向けると、現在は「AI事業者ガイドライン」を中心としたソフトロー（法的拘束力のない指針）による規律が主流です。政府はイノベーションを阻害しないよう配慮していますが、欧州の「EU AI法（EU AI Act）」や今回のような米国の州法レベルのハードロー（法的拘束力のある法律）化の動きを受け、法的規制の導入に向けた議論も始まっています。
日本企業が陥りやすい罠は、「日本のガイドラインを守っていれば大丈夫」と考え、グローバルな規制強化の波に乗り遅れることです。特に、生成AI（Generative AI）を組み込んだSaaSや、越境データ移転を伴うグローバルサービスの場合、最も厳しい地域の規制水準（ハイウォーター・マーク）に合わせて設計しておかなければ、将来的な手戻りや訴訟リスクを抱えることになります。
日本企業のAI活用への示唆
不透明な米国の規制動向や、厳格化する欧州の状況を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 「最大公約数」ではなく「安全側の基準」を採用する
米国連邦政府の緩和姿勢に安易に追従せず、EU AI法や米国の主要州法（カリフォルニア州やコロラド州など）の要件を参照し、比較的厳しい基準に合わせてAIガバナンスを設計することを推奨します。高い倫理基準と透明性を確保しておくことは、結果としてどの市場でも受け入れられる「信頼されるAI」につながります。
2. AIガバナンスと開発現場の連携強化
法務・コンプライアンス部門と、エンジニア・データサイエンティストとの距離を縮める必要があります。規制の内容が技術的な仕様（データセットの偏り排除、モデルの解釈可能性など）に直結するため、開発初期段階からリスク評価を行う体制を構築してください。
3. 可変性のあるシステム設計
規制は今後数年で頻繁に変更される可能性があります。プロンプトエンジニアリングの調整やガードレールの設定を、コードの深部に埋め込むのではなく、設定ベースで柔軟に変更できるアーキテクチャを採用し、法改正に迅速に対応できる技術基盤を整えておくことが、中長期的な競争力となります。