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AIの説明可能性（Explainability）に関する政策アプローチ：主要国の取り組み比較と政策立案への示唆

Tags: AI倫理, 政策比較, 説明可能性, Explainability, ガバナンス, 国際動向

はじめに：政策課題としてのAIの説明可能性

近年、社会の様々な領域でAIシステムの導入が進むにつれて、その意思決定プロセスの「説明可能性（Explainability）」が重要な政策課題として認識されるようになっています。特に、人々の権利、安全、経済活動に重大な影響を与えうる高リスクな用途においては、AIがなぜ特定の結論や判断に至ったのかを、関連するステークホルダー（利用者、規制当局、監査担当者など）が理解できる形で説明できることが求められています。

AIシステム、特に深層学習のような複雑なモデルは「ブラックボックス化」しやすい特性を持っており、その内部動作を人間が直感的に理解することは困難な場合があります。しかし、政策立案者にとっては、単に技術的な透明性を追求するだけでなく、説明可能性を確保することが、AIに対する信頼構築、説明責任の追及、不当な差別の是正、安全性の確保、そして効果的なガバナンスの実現に不可欠であるという認識が深まっています。

本稿では、主要国がAIの説明可能性に対してどのような政策的アプローチを取っているのかを比較分析し、その違いや共通点、そして我が国の今後の政策立案に向けた示唆について考察します。

主要国におけるAIの説明可能性に関する政策動向

主要国や地域連合では、AI倫理ガイドラインや法規制の中で、説明可能性について言及し、その確保に向けた方針や要求事項を示しています。

欧州連合（EU）

EUにおけるAI政策の中核をなすAI規則案（Artificial Intelligence Act）は、AIシステムをそのリスクレベルに応じて分類し、高リスクAIシステムに対して厳格な義務を課しています。この高リスクAIシステムの義務の一つに、説明可能性に関する要件が含まれています。

EUのAI規則案では、高リスクAIシステムの設計・開発・利用者は、そのシステムの動作原理、能力、限界などをエンドユーザーや関連する第三者が理解できる形で説明できる能力を確保することが求められています。説明の形式は、システムの種類、想定される利用者、利用状況によって異なる可能性があるとされています。特に、自動化された意思決定が個人に重大な影響を与える場合（例：採用選考、融資審査など）には、「人間が理解できる」形での説明が可能なメカニズムを設けることが重視されています。

このアプローチは、説明可能性を単なる技術的機能ではなく、法的・規制的な要求事項として位置づけている点に大きな特徴があります。特定の用途における説明可能性の必要性を明確にし、その遵守を義務付けることで、高リスクAIの利用における透明性と説明責任を強化することを目指しています。

米国

米国では、連邦レベルでの包括的なAI規制はまだ確立されていませんが、AIの説明可能性に関しては、ガイドラインやフレームワーク、行政命令などを通じて、様々なアプローチが取られています。

国立標準技術研究所（NIST）が発行したAIリスク管理フレームワーク（AI Risk Management Framework: AI RMF）では、AIシステムのリスクを特定、評価、管理するためのプロセスが示されており、その中で「Explainability（説明可能性）」は重要な特性（Characteristic）の一つとして挙げられています。AI RMFでは、説明可能性を確保するための技術的・組織的な対策の実施が推奨されており、リスク管理の観点から説明可能性の重要性が強調されています。

また、ホワイトハウスが発表するAIに関する各種文書や行政命令においても、AIの透明性や説明責任と関連して説明可能性の重要性が繰り返し言及されています。これらは法的拘束力を持つものではありませんが、連邦政府機関におけるAI導入の指針となるとともに、民間部門への影響力も有しています。米国の政策アプローチは、規制よりもむしろリスク管理やベストプラクティスの推奨を通じて、説明可能性の普及を促す傾向が見られます。

日本

日本政府は、AI戦略やAI関連の原則（人間中心のAI社会原則など）において、AIシステムの透明性や説明責任の重要性を強調しており、これに関連して説明可能性にも言及しています。

人間中心のAI社会原則では、「公平性、説明責任及び透明性」が重要な原則の一つとして掲げられています。ここでは、AIの利用により利益を享受するとともに、不利益を被る可能性のある者に対して、その判断が説明可能な形で理解できるプロセスが確保されるべきであることが示されています。これは、AIの受容性を高め、信頼を構築するための基盤として説明可能性を位置づけていると言えます。

具体的な政策としては、AI開発者や利用者が参照すべきガイドラインや技術的な指針の検討が進められています。日本の政策アプローチは、特定の技術や手法を義務付けるよりも、原則やガイドラインを通じて望ましい方向性を示し、様々な技術的アプローチや業界ごとの特性に応じた対応を促すという協調的な側面が強いと言えます。

AI説明可能性に関する政策アプローチの比較分析

主要国の政策アプローチを比較すると、いくつかの共通点と相違点が見られます。

共通点

重要性の認識: いずれの国・地域も、AIの説明可能性がAIに対する信頼構築、説明責任の確保、リスク管理のために不可欠であるという認識を共有しています。
文脈依存性: 説明可能性のレベルや形式は、AIシステムの用途やリスク、対象となるステークホルダーの知識レベルによって異なるという考え方が一般的です。全てのAIシステムに対して一律に同じレベルの説明可能性を求めるのではなく、高リスクな用途や個人に重大な影響を与える用途に焦点を当てています。
透明性・説明責任との関連: 説明可能性は、しばしば「透明性（Transparency）」や「説明責任（Accountability）」と一体的に議論されており、これらの概念を具体的に実現するための手段の一つとして位置づけられています。

相違点

法的拘束力: EUのAI規則案のように、高リスクAIに対して説明可能性を法的義務として課すアプローチと、米国や日本のように、ガイドラインやフレームワークによる推奨、原則提示に留めるアプローチがあります。前者は強制力が高く、後者は柔軟性が高いという特徴があります。
焦点: EUは高リスクAIの「利用者への説明」や「規制当局・監査への説明」に焦点を当てていますが、米国はリスク管理フレームワークの中で説明可能性を「特性」として位置づけ、システム全体の信頼性向上を目指す側面があります。日本は「人間中心」という原則に基づき、AIシステムによって影響を受ける人々の「理解」を重視する傾向が見られます。
技術的アプローチへの言及: 政策文書において、XAI（Explainable AI）のような具体的な技術的手法への言及の度合いや、ブラックボックスAIに対するスタンスが異なります。一部の政策では、特定の技術ではなく目的達成のための柔軟な対応を求める一方、特定の技術的安全基準や評価手法に言及するものもあります。

政策立案への示唆

主要国の説明可能性に関する政策アプローチの比較は、我が国の今後の政策立案に対し、いくつかの重要な示唆を与えます。

リスクベースアプローチの重要性: 全てのAIシステムに一律の説明可能性を求めることは非現実的であり、AI規則案に見られるような、AIシステムの用途やリスクレベルに応じた要求事項の設定が効果的です。特に、人々の権利や安全に重大な影響を与える高リスクな領域においては、説明可能性を確保するための具体的な要件を検討する必要があります。
目的と対象に応じた「説明」の定義: 「説明可能性」が何を意味するのか、誰に対してどのようなレベルの情報を、どのような形式で提供するのかを明確に定義することが重要です。技術者向けの説明、利用者向けの説明、規制当局向けの説明では、求められる情報の内容や形式が異なります。政策においては、それぞれの目的に応じた説明のあり方を示す必要があります。
技術的実現可能性とのバランス: 説明可能性を確保するための技術は発展途上にあり、特に高性能なブラックボックスモデルに対して、完全に透明で人間が理解できる説明を提供することは、技術的に困難な場合や性能を犠牲にする場合があります。政策は、理想的な説明可能性の要求と、技術的な実現可能性、さらにはAI開発におけるイノベーションとのバランスを考慮して設計される必要があります。技術的な進展を促進しつつ、同時に倫理的な要求を満たすようなインセンティブ設計も有効かもしれません。
国際的な整合性と協力: AIは国境を越えて利用されるため、説明可能性に関する政策も国際的な動向を踏まえ、主要国との間で整合性を図ることが望ましいです。国際機関や標準化団体における議論に積極的に参加し、共通の理解やベストプラクティスの共有を進めることは、国際的なAIガバナンスの構築にも貢献します。
マルチステークホルダーによる議論: 説明可能性の定義、要求レベル、検証方法などは、技術者、倫理研究者、法律家、企業、市民など、多様なステークホルダーの視点を取り入れて議論されるべきです。政策策定プロセスにこれらの視点を反映させることは、より実効的で社会的に受容される政策につながります。

まとめ

AIの説明可能性は、AI技術の信頼性と社会受容性を高める上で極めて重要な要素であり、主要国・地域はその確保に向けた政策的な取り組みを進めています。EUが法規制による義務化を進める一方、米国や日本はガイドラインや原則による推奨を軸としており、それぞれのアプローチに違いが見られます。

これらの国際的な動向を比較分析することで、リスクに応じた要求設定、目的に合わせた説明の定義、技術的実現可能性とのバランス、国際協調、そしてマルチステークホルダーによる議論の重要性といった、我が国の今後のAI倫理政策、特に説明可能性に関する政策立案における重要な示唆が得られます。政策担当者としては、これらの示唆を踏まえ、技術の進展や社会実装の状況に応じた、柔軟かつ実効性のある政策を継続的に検討していくことが求められます。