世界各国でAI規制の法令が相次いで制定されています。EUでは2024年8月にAI規制法が発効し、2026年8月から高リスクAIに対する厳格な規制が全面施行される予定でしたが、2025年11月に欧州委員会が適用時期を最長16カ月延期する方針を発表しました。米国では州ごとに独自規制が進み、中国や韓国でも罰則を伴う法制度が導入されています。日本でも2025年5月28日にAI法（AI推進法）が成立しました。
これらの規制は、AIを活用する企業、AIを開発する企業、AIサービスを提供する企業すべてに影響をおよぼします。特にEUのAI規制法は「域外適用」の仕組みを持ち、日本国内で事業をおこなう企業であっても、EU市場向けにAIサービスを提供する場合は規制対象となります。
本記事では、企業のIT部門責任者や法務担当者が押さえるべきAI規制の全体像と、自社で実行できる具体的な対応策を解説します。AI規制への適切な対応は、法令遵守だけでなく、取引先からの信頼獲得や競争優位の構築にもつながります。
1. AI規制対応が必要な理由
業務でChatGPTを利用する、AI搭載のクラウド型人事システムを導入する、チャットボットを活用するなど、なんらかの形式でAIを利用する企業はAI規制の影響を受ける可能性があります。特に海外展開する企業や、グローバル企業と取引する企業にとって、AI規制対応は喫緊の経営課題です。
1-1. EUのAI規制法について
EUのAI規制法は、2024年5月にEU理事会で最終採択され、同年8月1日に発効しました。この法律は、AIシステムをリスクレベルに応じて4段階に分類する「リスクベースアプローチ」を採用しています。つまり、リスクが高いほど厳格な規制が課され、リスクが低いシステムには緩やかな対応が求められます。
この規制は段階的に適用されます。2025年2月2日から禁止AIに関する規定が適用開始され、職場での感情認識AIなどの使用が禁止されました。2025年8月2日からは汎用AIに関する規定が適用され、大規模言語モデル提供事業者には透明性確保などの義務が課されます。
高リスクAIを含む主要な規定は2026年8月2日から適用開始される予定でしたが、2025年11月に欧州委員会は適用時期を最長16カ月延期する方針を発表しました。これは、標準化された技術仕様やガイダンスの整備に時間を要するためです。延期案は現在EU理事会と欧州議会で審議中ですが、企業は2027年末までには対応が必要になる見込みです。
違反時の制裁金は最大3,500万ユーロまたは全世界売上高の7%で、違反した場合、企業経営に深刻な影響がおよびます。
1-2. 日本企業が対象となる理由と具体例
EUのAI規制法には「域外適用」という仕組みがあり、EU域内に拠点がない日本企業でも規制対象となります。これは、サービスの提供先がEU域内であれば、企業の所在地にかかわらず規制が適用されるという考え方です。
具体的に日本企業が対象となるのは、以下のようなケースです。
- EU拠点の従業員向けに採用AIシステムを導入している
- EU顧客向けにチャットボットサービスを提供している
- EU域内のデータをAIで分析している
グローバル展開を視野に入れている企業は、たとえ現時点でEU市場に参入していなくても、将来的な事業拡大を見据えた準備が求められます。適用時期の延期が提案されているものの、遅くとも2027年末までには対応が求められるため、早期の準備が不可欠です。
1-3. AI規制の対応が取引先選定の評価基準になる
AI規制への対応状況は、BtoB取引の新たな評価基準となりつつあります。
金融機関、医療機関、公共機関などでは、取引先を選定する際に「AIガバナンス体制が整っているか」を確認するケースが増えています。これは、取引先のAI利用に起因するリスクが自社に波及することを避けるための動きです。
適切な対応ができていない企業は大型案件の受注機会を失うリスクがあります。早期に体制を整備した企業は取引先からの信頼を獲得し、競合他社に対して優位に立てるでしょう。
2. 各国のAI規制の現状と適用タイムライン
AI規制は国や地域によってアプローチが異なります。ここでは、主要なAI規制の内容を紹介します。
2-1. EU AI規制法
EU AI規制法では、AIシステムを4段階のリスクレベルに分類し、それぞれに異なる規制を適用します。このアプローチにより、企業は自社のAIシステムのリスクレベルに応じた適切な対応を取ることができます。
許容できないリスク(禁止AI)
もっともリスクが高いAIシステムは原則使用禁止です。脆弱性を悪用して人を操作するAI、職場や教育機関における感情認識AI(医療・安全目的を除く)、サブリミナル技術による潜在意識の操作、社会的スコアリングシステム、リアルタイム遠隔生体認識システム(法執行目的での公共空間利用、一部例外あり)などが該当し、2025年2月2日から適用開始されています。
たとえば、従業員の感情を認識して評価に利用するAIシステムや、個人の行動を評価して社会的信用スコアを付与し不利益を与えるシステムは禁止対象です。これらは人間の尊厳や基本的権利を著しく侵害するおそれがあるため、例外なく使用が認められていません。
高リスク(厳格な規制が必要なAI)
人々の健康、安全、基本的権利に深刻なリスクをもたらす可能性のあるAIシステムは「高リスク」に分類されます。重要インフラ(交通、電力、水道など)の管理AI、教育機関の入学審査や試験採点AI、雇用・人事管理(採用、昇進、解雇判断)のAI、信用スコアリングAI、法執行機関が使用するAIなどが該当します。
これらには、リスク管理システムの構築、高品質で偏りのないデータセットの使用、技術文書の作成と保管、ログの自動記録と保存、透明性の確保、人的監視措置の実施が義務付けられます。
たとえば、採用活動でAIを使って応募書類をスクリーニングしている企業は、対策を講じる必要があります。使用するAIシステムが偏った判断をしていないか、判断根拠を説明できるか、人間が最終判断をおこなっているかなどの確認が求められます。
限定リスク(透明性表示が必要なAI)
チャットボットなど、利用者がAIと対話していることに気づかない可能性があるAIシステムには透明性義務が課されます。チャットボット使用時は利用者にAIとの対話であることを明示し、生成AIで作成されたコンテンツにはAI生成である旨を表示する必要があります。
最小リスク(規制のないAI)
スパムフィルター、在庫管理システム、AIを活用したビデオゲームなどは、個人の権利や社会への危険がほとんどないため規制対象外です。
2-2. 日本のAI法（AI推進法）
日本では2025年5月28日に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」(AI法。AI推進法とも呼ばれる)が成立し、6月4日に公布されました。AI法は罰則を設けず、AIのイノベーションを促進しながらリスクに対応するための法律です。EUのような厳格な規制ではなく、企業の自主的な取り組みを支援する姿勢が特徴といえます。
AI法では、内閣にAI戦略本部を設置し、政府がAI基本計画を策定することが定められています。国民の権利利益が侵害される事案が発生した場合、国は事業者への指導や助言をおこないますが、改善が見られない場合でも事業者名の公表にとどまります。
また、経済産業省と総務省は2024年4月に「AI事業者ガイドライン」第1.0版を公表し、2025年3月には第1.1版に更新しました。このガイドラインは法的拘束力を持たないソフトローですが、企業がAIのリスクを正しく認識し自主的に対策を講じるための実践的な指針です。リスク評価のためのチェックリストやワークシートも用意されており、企業は自社の状況に応じて具体的な対策を検討できます。
2-3. 米国・中国・韓国の動向
米国では2025年1月のトランプ政権発足により連邦レベルでは規制緩和に方向転換した一方、州レベルでは独自規制が進んでいます。コロラド州では2026年2月施行予定の包括的AI規制法が成立し、カリフォルニア州では2025年1月から複数の規制が施行されました。米国市場でビジネスを展開する企業は、州ごとの規制を個別に確認する必要があります。
中国では2023年8月に「生成AIサービス管理暫定弁法」が施行され、違反時には刑事責任が追及される場合もあります。政府による厳格な管理体制が特徴で、サービス提供前の届出義務や生成コンテンツの監視体制構築が求められます。
韓国では2024年末にAI基本法が成立し、2026年1月頃の施行が予定されています。違反時には3,000万ウォン以下の罰金を科す規定が盛り込まれており、アジア地域でも比較的早い段階から包括的なAI規制の枠組みが導入される見込みです。
3. AI規制への実務対応
ここでは、AI規制に対応するために企業が実施すべき具体的な対応を段階ごとに解説します。
3-1. AI活用の棚卸しとリスク評価
最初に取り組むべきは、自社でどのようなAIを活用しているかを正確に把握することです。IT部門、法務部門、各事業部門の担当者が連携して部門横断で調査を進め、1〜3か月以内を目途に完了させるのがよいでしょう。
調査範囲は、あらゆる業務のAI活用を含みます。たとえば、業務効率化ツール(文書作成支援、翻訳、要約)、顧客対応システム(チャットボット、音声認識)、人事・採用管理(応募書類スクリーニング、面接評価支援)、マーケティング(顧客セグメント、レコメンデーション)、財務・経理(異常検知、自動仕訳)、製造・品質管理(不良品検知、予知保全)などです。
特に注意が必要なのは、外部のSaaSサービスに組み込まれたAI機能です。クラウド型の人事システムに採用AIの機能が含まれる、マーケティングツールにレコメンデーションAIが組み込まれているといった場合も規制対象となる可能性があります。
次に、洗い出したAIシステムをEU AI規制法のリスク分類に当てはめます。
一般的には、採用AI、人事評価AI、信用スコアリングAI、医療診断支援AIなどは高リスクAIの代表例とされ、厳格な対応が求められます。カスタマーサポート用のチャットボットや多くの生成AIツールは「限定リスク」に位置づけられることが多く、AIであることの明示やAI生成コンテンツのラベリングといった透明性義務が課されます。スパムフィルターや在庫最適化AIは「最小リスク」とされるのが一般的です。ただし、実際のリスク区分は利用目的や設計によって変わる可能性があります。
「AI事業者ガイドライン」に用意されているチェックリストやワークシートを活用し、透明性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ、説明可能性などを評価します。
3-2. AIガバナンス体制の構築
AI活用の棚卸しとリスク評価が完了したら、次はAIガバナンス体制の構築です。経営層が主導し、IT部門、法務部門、現場部門が参画して進めます。3〜6か月以内を目途に基本的な体制を構築することを目指します。
組織体制では役割分担を明確にします。具体的には下記のチームを組成します。
- AIガバナンス委員会(経営層で構成)：全社方針の策定と重要案件の最終承認をおこなう
- AI倫理審査チーム(法務・コンプライアンス部門)：新規AI導入時の倫理的評価と法令適合性を確認する
- データガバナンス担当(IT部門)：データ品質管理と個人情報保護の実務を担当する
- 技術評価チーム(開発部門)：AIモデルの性能評価とリスク評価を実施する
上記に加え、各部門でのAI利用状況を報告し現場教育を担当する責任者を配置します。各部門が連携して対応することで、実効性のある体制を構築できます。
また、社内ルールの策定も重要です。生成AIの業務利用に関するガイドラインを策定し、下記を明文化します。
- 機密情報・個人情報の入力禁止(顧客の氏名・住所・電話番号、社内の未公開情報、契約内容、財務情報など)
- 出力結果の検証義務(ハルシネーション対策として人間が内容を確認)
- 著作権侵害リスクへの注意(外部公開前のチェック)
- 利用可能なサービスのホワイトリスト(承認済みツールのみ使用)
- 違反時の対応手順(報告先、処分内容)
ルールは定期的に見直し、AI技術の進化や規制の変更に対応することが求められます。
従業員教育では、AIリテラシー教育を定期的に実施し、AI規制の基礎知識、自社のAI利用ルール、リスクシナリオと対応方法、最新の規制動向を周知徹底します。
eラーニング、ワークショップ、ニュースレターなど複数の方法を組み合わせると、理解度と定着度がより向上します。
3-3. 規制対応を支えるインフラ基盤の選定
EU AI規制法の高リスクAIでは、ログの自動記録、データガバナンス、セキュリティ対策といった技術的要件が求められます。IT部門と法務部門が連携して、3〜6か月以内を目途にインフラ評価を完了し、必要に応じて切り替えを検討します。
求められる技術的要件は下記の通りです。
- AIシステムの動作ログ、アクセスログ、判断根拠などを自動的に記録し長期間保存する機能
- データの保存場所を明確にし、各国の法令に適合すること
- ISO27001などのセキュリティ認証を取得した施設での運用
- 第三者監査に対応できる監査証跡の保持
- 企業ごとの規制要件に応じた柔軟なカスタマイズ
既存のクラウドサービスやSaaSツールについては、データの保存場所がEUのデータ移転規制に抵触しないか、ログ保存期間と取得可能なログの種類が規制要件を満たしているか、セキュリティ認証を取得しているか、サービス提供事業者自体がAI規制に対応しているかを確認します。
こうした技術的要件を満たすインフラ基盤として、さくらインターネットの「さくらのAI」があります。
「さくらのAI」は、国内データセンターでのデータ保存によりデータガバナンスを確保し、ログの自動記録と長期保存機能を標準で備えています。また、ISO27001認証を取得した施設で運用され、多層防御による高いセキュリティレベルを確保しています。企業ごとの規制要件に応じて柔軟にカスタマイズできるため、EU AI規制法への対応を進めながらAI活用を推進したい企業にとって実務的な選択肢となります。
4. AI規制対応を競争優位性に変える
AI規制への対応は、単なるコンプライアンス対応にとどまりません。適切に対応することで、企業は明確な競争優位を獲得できます。
4-1. 早期対応がもたらす3つのメリット
取引先からの信頼獲得
BtoB取引では取引先企業のAIガバナンス体制が選定基準となるケースが増加しています。特に金融、医療、公共分野ではAIガバナンスが必須要件となりつつあり、適切な規制対応ができている企業は取引先選定の際に有利な評価を受け、大型案件の受注確度が高まります。
組織内リスクの低減
「AI事業者ガイドライン」に沿った対応により、情報漏えい、誤った意思決定、差別的判断、著作権侵害といったリスクを事前に防ぎ、企業の持続的成長を支える基盤を構築できます。これらのリスクが顕在化した場合、金銭的損失だけでなく企業の評判も大きく損なわれます。
将来的な規制強化への柔軟な対応力
AI規制は各国で発展途上にあり、今後さらに厳格化される可能性があります。早期に基本的な体制を構築しておけば、規制が強化されても追加対応を最小限に抑えられます。
4-2. 今すぐ始める実践ロードマップ
AI規制への対応は段階的に進めます。
短期(1～3か月)
AI活用状況の全社棚卸を実施し、リスク評価をおこなって優先対応項目を特定します。経営層への報告をおこない、対応に必要な予算を確保します。
中期(3～6か月)
AIガバナンス体制を構築し、社内ルールを策定して全社に周知します。従業員向けの研修を開始し、AIリテラシーの向上を図ります。同時に、インフラ基盤を評価し、規制要件を満たしていない場合は切り替えを検討します。
長期(6か月以降)
継続的なリスク評価とモニタリングを実施します。「AI事業者ガイドライン」への準拠状況を定期的に確認し、必要に応じて体制を改善します。海外規制動向を継続的に把握し、新たな規制が導入された際に迅速に対応できるようにします。業界団体のセミナーや専門家の情報発信を活用し、最新動向を把握し続けることが重要です。
まとめ
AI規制は世界各国で急速に整備が進んでいます。EUのAI規制法は2025年2月から禁止AIの規定が適用開始され、高リスクを含む主要な規定は2026年8月施行予定でしたが、2025年11月に最長16カ月の延期が提案されました。違反時には最大3,500万ユーロまたは全世界売上高の7%の制裁金が科される可能性があり、日本企業も域外適用により対象となります。一方、日本のAI法は罰則を設けず、企業の自主的な取り組みを促すイノベーション重視の法律です。
実務対応としては、AI活用の全社棚卸とリスク評価、AIガバナンス体制の構築、ユーザーの利用規定や制限を含む社内ルールの整備、規制要件を満たすインフラ基盤の選定が重要です。
国内データセンターでの運用や、ログ管理、ISO27001などの第三者認証に対応した基盤を提供するサービスも増えており、さくらインターネットの「さくらのAI」も選択肢のひとつに含まれます。こうした適切な基盤整備を進めることで、取引先からの信頼向上、組織内リスクの低減、将来的な規制強化への備えといった効果が期待できます。AI規制への対応は、企業経営において今後ますます重要性を増すテーマとなるでしょう。
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