〜汎用AIモデル事業者が知るべき新たな義務とその対応策〜
2025年、AI業界に新たな転換点が訪れています。EU AI法の実践規範（Code of Practice）が本格始動し、汎用AIモデルを提供する事業者には、これまでにない厳格な法的義務が課されることになりました。
「また新しい規制か…」と思われるかもしれませんが、これは単なる規制強化ではありません。AI技術の健全な発展と社会実装を促進するための、業界全体の新たなスタンダードなのです。
本記事では、実践規範の全体像から具体的な対応方法まで、システム開発に携わる皆様が押さえるべきポイントを分かりやすく解説します。
実践規範とは？なぜ重要なのか
AI業界のゲームチェンジャー
EU AI法の実践規範は、世界初の包括的AI規制の中核を成すものです。これまで「努力目標」だったAI倫理が、法的義務へと格上げされました。
対象となるのは：
- 汎用性を持つAIモデル（幅広いタスクに対応可能）
- 他のAIシステムの基盤となる基盤モデル
- 一定規模以上の計算量で学習されたモデル
- EUマーケットで利用可能なもの
特に注目すべきは、10²⁵ FLOPs超で学習されたモデルです。これらは「システミックリスク」を伴うものとして、より厳格な要件が課されます。
「ガイドライン」ではなく「法的義務」
重要なのは、実践規範が単なる推奨事項ではないということです。
法的義務 → AI法第53条および第55条の義務履行手段
コンプライアンス証明 → 規範への準拠により法的義務の履行を示す
監督当局による評価 → AI事務局による評価の基準
つまり、「やった方が良い」ではなく「やらなければならない」のです。
実践規範の3つの柱
実践規範は3つの主要章で構成され、それぞれが重要な義務を定めています。
1. 著作権遵守章
「創作者の権利を守りながらAIを発展させる」
この章では、AIモデルの学習における著作権への配慮が求められます。
主要な要求事項：
- 包括的な著作権政策の策定
- ウェブクローリング時の法的アクセス確保
- 権利留保（robots.txt等）の識別・遵守
- 著作権侵害出力の防止措置
- 権利者からの苦情への対応体制
実務のポイント： ウェブサイトの運営者が「このサイトのコンテンツはAI学習に使わないでください」と表明している場合、そのサイトのデータは学習に使用しません。これにより、著作権者の意図を尊重したAI開発が実現できます。
2. 安全性・セキュリティ章
「AIの力を安全にコントロールする」
システミックリスクを伴うモデルでは、社会全体への影響を考慮した安全対策が必要です。
システミックリスクの例：
- CBRN: 化学・生物・放射線・核兵器関連リスク
- 制御喪失: モデルが人間の制御を離れる状態
- サイバー攻撃: 大規模・高度なサイバー攻撃の実現
- 有害操作: 人間の行動・信念の戦略的歪曲
対策の実装例：
- データフィルタリング（危険な学習データの除去）
- 入出力監視（リアルタイムでの危険な出力検知）
- 段階的アクセス（モデルの段階的公開）
- 高保証技術（定量的安全保証の提供）
3. 透明性章
「AIの中身を適切に説明する」
モデルの動作や特性を適切に文書化し、必要な関係者に情報提供することが求められます。
文書化の対象：
- モデルの技術仕様
- 学習データの概要
- 既知の制限事項
- 適切な利用方法
- リスク評価結果
実務対応のロードマップ
Phase 1: 準備段階（1-2ヶ月）
Step 1: 適用範囲の確認
□ 自社モデルが汎用AIモデルに該当するか？
□ システミックリスクモデルに該当するか？
□ どの章・措置が適用されるか？
Step 2: 体制整備
□ プロジェクトチーム組成
□ 法務・技術・事業部門の役割分担
□ 外部専門家の活用検討
Step 3: 現状分析
□ 既存対策と実践規範要件の比較
□ ギャップ分析
□ 必要な追加対策の特定
Phase 2: 実装段階（3-6ヶ月）
Step 4: ポリシー策定
- 著作権政策の作成
- 安全性・セキュリティフレームワーク構築
- 透明性確保体制の整備
Step 5: 技術実装 実際の技術的な対策を導入します：
- 著作権を考慮したデータ選別システム
- AI出力の安全性を監視するシステム
- 危険な内容を出力しないよう制御する機能
- ユーザーとの適切なコミュニケーション機能
Step 6: 文書化
- モデル文書化フォーム完成
- 実装記録・証跡作成
- 手順書・マニュアル整備
Phase 3: 運用段階（継続）
継続的改善のサイクル
- Monitor（監視）: システムの動作状況を常に確認
- Analyze（分析）: 収集したデータから課題を発見
- Improve（改善）: 見つかった課題の解決策を実施
- Update（更新）: 新しい技術や規制に合わせてシステムを更新
よくある質問と解決策
Q1: 「最先端技術」って具体的に何？
A: 明確な定義はありませんが、当該分野の最新研究成果・技術動向に基づく判断が必要です。
実務的アプローチ：
- 最新の研究論文や技術動向を定期的に調査
- 業界のカンファレンスや専門家会議への参加
- 同業他社のベストプラクティスの参考
- 技術コミュニティでの情報交換
Q2: 中小企業でも同じ対応が必要？
A: 企業規模に応じた配慮規定があります。
中小企業向け緩和措置：
- 簡素化された遵守方法
- 一部報告義務の免除
- ただし、基本的安全性要件は維持
Q3: 既存システムへの影響は？
A: ファインチューニング等の修正部分にのみ義務が発生します。
対応戦略：
- 修正範囲の明確化
- 比例原則に基づく段階的対応
- 既存投資の保護
成功のための3つのキーファクター
1. 経営層のコミットメント
技術的取り組みだけでなく、組織全体での取り組みが必要です。十分なリソース配分と明確な方針決定が成功の鍵となります。
2. 継続的改善体制
AI技術と規制環境は急速に変化します。一度の対応で終わらず、継続的に改善する体制を構築しましょう。
3. ステークホルダー協力
権利者、下流事業者、監督当局との良好な関係構築が、効果的な対応を可能にします。
今後の展望
技術的発展
- 新しい評価手法・対策技術の開発
- AI能力発展に応じた要件更新
- 国際技術標準の策定
規制の進化
- 実践規範の継続的改訂
- 他地域での類似規制導入
- グローバル規制調和の進展
業界動向
- ベストプラクティスの共有
- 協力的リスク評価・対策の発展
- 産学官連携の強化
まとめ：チャンスを掴む準備を
EU AI法の実践規範は、確かに新たな義務を課します。しかし、これを「規制による制約」ではなく「信頼できるAI構築の機会」と捉えることが重要です。
適切な対応により得られるメリット：
- 法的リスクの最小化
- ユーザーからの信頼獲得
- 競争優位性の確立
- 持続可能な事業モデル構築
AI技術は社会インフラとしての重要性を増しています。その責任を適切に果たすことで、技術革新と社会貢献を両立できるのです。
実践規範への対応は、単なるコンプライアンス活動を超えて、次世代のAI企業として成長する機会でもあります。今こそ、この変化をチャンスと捉え、行動を開始しましょう。
本記事の内容は2025年8月時点の情報に基づいています。最新の規制動向については、公式文書をご確認ください。実際の対応については、専門家にご相談することをお勧めします。