A.T. カーニー株式会社は、論考『規制とイノベーション：AI時代の成功を左右するガバナンス』（英題：Regulation and innovation: how governance shapes success in the AI era）を公開しました。本論考は、人工知能（AI）のイノベーションを阻まず、信頼できる導入と展開を支える規制・ガバナンスの設計を提示しています。適切に設計された規制はAIの発展を妨げる障壁ではなく、法的明確性、信頼、説明責任を生み出し、安全な大規模導入を支える基盤になり得ると指摘しています。

先進国におけるAIへの信頼度と直面する課題

AI市場は2030年までに1兆8,000億ドル規模に達すると予測される一方、先進国でAIとロボティクスを信頼すると回答する人は約半数にとどまっています。AIの能力向上は社会が受け入れる速度を上回っており、多くの分野では機能面だけでなく、重大な影響を伴う環境で導入できるほど信頼されているかどうかが制約になっています。

アルゴリズムのバイアス、プライバシー侵害、サイバーセキュリティ上の脅威は、社会的信頼を損ない、企業を倫理・法務・財務上のリスクにさらす可能性があります。本論考が示す11カ国において、AIとロボティクスを信頼すると回答した人の割合は42～62％であり、日本は59％でした。責任ある導入を進める前提として、透明性、共通基準、リスクに応じた監督と救済手段の整備が挙げられています。

規制目的の実装と4つの規制手段

各国がAI政策の意図を実際の規制として具体化する際、目的、介入、法的拘束力という3つの次元を組み合わせると整理されています。EUはリスクベース、米国は柔軟な自主的枠組み、中国は国家主導型を採るなか、各国のアプローチは技術中立的な原則と分野別規定を組み合わせ、成熟度に応じて義務を強めるハイブリッド型の実践指針に収れんすると指摘しています。

また、イノベーションと社会的信頼、安全性を両立するために、以下の4つの規制手段を重ねて用いることが提案されています。

• ソフトロー（変化の速い領域や低リスク用途への柔軟な指針）
• ハードロー（高リスク用途への強制力のある統制）
• 規制サンドボックス（新たなシステムの監督下での試験）
• アルゴリズム影響評価（権利や重要サービスに影響する場合の事前評価）

今後2～3年で、焦点はルール策定から実装へ移る可能性が高いと本論考はみています。高リスク用途では監査、適合性評価、インシデント報告、モデルガバナンスが広く使われると見込まれる一方、低リスク用途や初期段階のイノベーションには明確な適用除外と簡素な手続きが整備される方向が示されています。

企業側には、AI開発の各段階に倫理的設計とバイアス軽減を組み込み、データガバナンス、リスク管理、説明責任に関する社内手順を整えることが求められます。規制当局、業界団体、学術機関との連携や人材育成を通じて、変化する基準を実務に落とし込むことが、信頼の形成と競争力の確保につながるとされています。

論考および発表元の概要

本論考の概要およびA.T. カーニー株式会社の概要は以下の通りです。

• 論考名：『規制とイノベーション：AI時代の成功を左右するガバナンス』（英題：Regulation and innovation: how governance shapes success in the AI era）
• 論考URL：https://www.jp.kearney.com/issue-papers-perspectives/regulation-and-innovation-how-governance-shapes-success-in-the-ai-era
• 監修者：滝 健太郎 シニアパートナー、川﨑 健史 パートナー
• 発表元：A.T. カーニー株式会社（東京都港区、日本代表：針ヶ谷 武文）
• 発表元URL：https://www.jp.kearney.com/

本記事はA.T. カーニー株式会社の発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。