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高リスクAIシステムの定義と規制枠組み：主要国の政策比較と政策立案への示唆

Tags: AI倫理, AI政策, リスク管理, 規制, 国際比較

はじめに

人工知能（AI）技術の急速な発展は、社会に多大な恩恵をもたらす一方で、その利用に伴う潜在的なリスクへの懸念も増大しています。特に、人々の安全、権利、または社会システムに重大な影響を及ぼしうるAIシステム、いわゆる「高リスクAI」に対する規制やガバナンスのあり方が、世界各国で喫緊の課題として議論されています。政策立案においては、どのようなAIシステムを「高リスク」とみなし、それに対してどのような規制や義務を課すかが、AI政策の要となります。

本稿では、主要国・地域における高リスクAIシステムの定義アプローチと、それに対する規制枠組みの現状を比較分析いたします。これにより、各国の政策思想や優先順位の違いを明らかにし、自国のAI政策を立案・見直しする上での具体的な示唆を提供することを目指します。

高リスクAIシステムの定義アプローチ：主要国の比較

高リスクAIの定義は、各国の法制度、社会構造、産業特性によって異なりますが、いくつかの共通する視点と異なるアプローチが存在します。

1. 欧州連合（EU）のAI法案（提案）

EUのAI法案（人工知能に関する調和の取れた規則を定める欧州議会および理事会規則案、通称AI Act）は、高リスクAIシステムを明確に定義し、最も包括的な規制を課そうとする試みとして注目されています。AI Actにおける高リスクAIの定義は、主に以下の二つの要素に基づいています。

このアプローチは、事前にリスクの高い用途を特定し、それらに焦点を当てて厳格な義務を課すという特徴があります。

2. 米国

米国においては、連邦レベルで包括的な「高リスクAI」の定義やリストはまだ存在しません。代わりに、分野別の既存法規や規制当局（食品医薬品局（FDA）による医療機器、連邦取引委員会（FTC）による消費者保護など）が、それぞれの管轄領域におけるAIのリスクに対応しています。

しかし、ホワイトハウスが発表した「AI権利章典（Blueprint for an AI Bill of Rights）」や「AIシステムに関するリスク管理フレームワーク（NIST AI RMF 1.0）」などにおいて、AIシステムが市民の基本的権利や安全に重大な影響を及ぼす可能性のある領域（雇用、医療、教育、司法など）への言及があり、こうした領域が事実上の高リスク領域として認識されていると言えます。アプローチとしては、包括的な定義よりも、分野ごとのリスク評価と既存規制の適用、あるいは新たな分野別規制の検討が進められています。

3. 日本

日本においても、特定の分野（例：自動運転、医療）では個別法による規制やガイドラインが整備されていますが、EUのような包括的な高リスクAIの法的定義は存在しません。政府のAI戦略や各種ガイドライン（人間中心のAI社会原則、AI事業者ガイドライン案など）においては、「リスクベースアプローチ」の考え方が示されており、AIシステムのリスクレベルに応じて適切な対策を講じることの重要性が強調されています。

高リスクかどうかの判断は、AIが利用される状況、影響を受ける主体、潜在的な被害の大きさなどを総合的に考慮して行われることが想定されています。法的な定義や強制力のあるリスト化よりも、多様なAIの発展を阻害しないよう、柔軟な対応を重視する傾向が見られます。

高リスクAIに対する規制枠組みの比較

高リスクと定義されたAIシステムに対して、各国・地域は異なる規制や義務を課しています。

1. EU AI法案

EU AI法案は、高リスクAIシステムに対して、市場投入前および運用段階で広範かつ厳格な義務を課しています。主なものには、以下の要素が含まれます。

これらの義務は法的拘束力を持ち、違反した場合には高額な制裁金が科される可能性があります。

2. 米国

米国における高リスクAIへの対応は、前述のとおり分野別の既存規制が中心です。例えば、医療分野ではFDAが医療機器としてのAI/MLアルゴリズムを規制し、金融分野では連邦準備制度などが信用供与における差別の可能性などに対応しています。

連邦政府全体の取り組みとしては、NISTが開発したAIリスク管理フレームワークが、AIシステムのリスク特定、評価、軽減、コミュニケーションのための自主的なガイダンスを提供しています。また、AI権利章典は、高リスクAIが満たすべき非拘束的な原則（安全で効果的なシステム、アルゴリズムによる差別の回避、プライバシー保護、通知と説明、人間による代替・考慮・是正）を示しています。法的拘束力のある包括的な規制というよりは、既存枠組みの活用と自主的なリスク管理の促進が主なアプローチです。

3. 日本

日本のAI政策は、人間中心のAI社会原則に基づき、多様なステークホルダーによる自主的な取り組みを重視しています。政府は「AI事業者ガイドライン案」など、高リスクとなりうるAIシステムに対しても参照可能な推奨事項やベストプラクティスを示しています。これには、リスク評価、安全性確保、透明性、説明責任などに関する項目が含まれますが、これらは原則として法的拘束力を持たないソフトローです。

ただし、自動運転における安全性基準のように、個別の高リスク分野では具体的な法的規制（ハードロー）が整備されています。リスクベースアプローチに基づき、必要に応じて分野横断的または分野別の法規制の導入も検討される可能性があります。現時点では、強制力のある包括的な規制よりも、ソフトローによる誘導と分野別規制の組み合わせが中心です。

政策立案への示唆

主要国・地域の高リスクAIに対する定義と規制枠組みの比較から、自国の政策立案に向けた以下の示唆が得られます。

  1. 高リスクの定義の明確化: どのようなAIシステムを「高リスク」とみなすかは、規制の範囲と事業者に課される義務を決定する上で最も基本的な事項です。EUのように具体的な分野・用途をリストアップするアプローチは明確性を提供しますが、技術の進化が速いため定期的な見直しが不可欠です。分野別アプローチは柔軟性がありますが、分野間のギャップや横断的な課題への対応が難しくなる可能性があります。自国の産業構造や社会課題を踏まえ、どこまでを包括的な枠組みで定義し、どこからを分野別規制に委ねるかのバランスを検討する必要があります。
  2. 規制の明確性と予見可能性: 事業者、特にAI開発者や導入者が、自社のAIシステムが高リスクに該当するか、どのような義務を負うのかを明確に理解できることが重要です。不明確な定義や複雑な義務は、イノベーションを阻害したり、コンプライアンスコストを増加させたりする可能性があります。
  3. イノベーションとの両立: 厳格すぎる規制はAI開発・普及を遅らせる可能性があります。リスクベースアプローチを採用し、リスクのレベルに応じた適切な義務を課すこと、あるいは規制サンドボックスのような手法を活用し、安全性を確保しつつ新しい技術の実証を可能にする仕組みが有効です。高リスクAIへの対策は不可欠ですが、その設計にあたってはイノベーションへの影響を十分に評価する必要があります。
  4. 国際的な整合性の考慮: AIシステムは国境を越えて開発・利用されることが一般的です。各国の規制枠組みが大きく乖離していると、国際的なビジネス展開が困難になったり、規制逃れが生じたりするリスクがあります。主要国の動向、特にEU AI Actのような大きな影響力を持つ枠組みを参考にしつつ、国際的な連携や標準化の動きにも留意して、自国の政策を設計することが望ましいです。
  5. 執行体制の構築: どのような規制枠組みを構築しても、それが実効性を伴わなければ意味がありません。高リスクAIシステムに対する適合性評価、市場監視、苦情処理、違反への制裁などを担う適切な執行体制の整備が必要です。これには、技術的な専門知識を持つ人材の育成や確保も含まれます。

まとめ

高リスクAIシステムへの対応は、AIが社会に安全かつ倫理的に統合されるために不可欠な政策課題です。EUが示す包括的かつ法的拘束力のある規制アプローチは一つのモデルですが、米国や日本のように既存の枠組みを活用しつつ柔軟な対応を目指すアプローチも存在します。

自国の政策を立案するにあたっては、これらの国際的な多様性を理解し、自国の社会的・経済的状況に最も適した高リスクAIの定義と規制枠組みを選択・設計することが求められます。その過程では、技術の進展、国際的な動向、そしてイノベーションへの影響といった多角的な視点からの検討が不可欠となるでしょう。