• 更新日 : 2026年8月21日

AI規制は日本でどう進む？企業が押さえるべき対応を解説

AI規制は、生成AIやAI搭載ツールの開発・提供・利用に関するルールです。日本では2025年に「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」、いわゆるAI法が公布・施行され、AIの利活用を促進しながらリスクにも対応する方針が明確になりました。

本記事では、日本のAI規制の現状、EU AI Actとの違い、企業が今から整えるべき社内ルールを解説します。

AI規制とは？なぜ今重要？

AI規制とは、AIの開発・提供・利用に伴うリスクを抑えながら、社会や企業で安全に活用するためのルールです。企業は「AIを使うかどうか」だけでなく、「どの業務で、どのデータを、誰の責任で使うか」を管理する必要があります。

AI規制はAIのリスクを管理しながら活用を進めるためのルール

AI規制とは、人工知能の開発者、提供者、利用者が守るべき法令、ガイドライン、業界ルールの総称です。対象はAIサービスを開発する企業だけではありません。生成AIを使って資料を作成する企業、AI搭載の採用管理ツールを使う企業、AIによるスコアリングやレコメンド機能を提供する企業も関係します。

AIは便利な一方で、出力の根拠が分かりにくい場合があります。AI規制では「禁止すること」だけでなく、「透明性を確保すること」「人間が確認すること」「リスクを記録すること」が重視されます。企業にとっては、AIを全面的に避けるのではなく、リスクの高い用途と低い用途を分けて管理する姿勢が重要です。

リスクベースアプローチではAIの用途によって対応の重さが変わる

AI規制でよく使われる考え方が、リスクベースアプローチです。これは、AIの用途や影響の大きさに応じて、求められる対応を変える考え方です。すべてのAIに同じ厳格な規制をかけるのではなく、人の権利、生命、身体、財産、雇用、信用などに大きな影響を与えるAIほど慎重な管理を求めます。

代表的な整理は以下のとおりです。

たとえば会計ソフトで領収書の勘定科目候補を表示する機能は、最終確認を人間が行う前提であれば比較的リスクは低いと考えられます。一方、採用候補者をAIが自動で順位付けし、その結果が選考結果に直結する場合は、雇用機会に影響するため高リスクになりやすいでしょう。

重要なのは、AIツール名だけで判断しないことです。同じ生成AIでも、社内メモの下書きに使う場合と、人事評価や融資判断に使う場合では、リスクの大きさが異なります。

日本のAI規制の最新動向は？

日本のAI規制は、EUのような強い罰則中心の制度ではなく、イノベーションの促進と安全性の確保を両立させる方向で整備されています。2025年にAI法が公布・施行され、2026年時点ではAI事業者ガイドラインとあわせて実務対応を考える段階に入っています。

日本のAI法はAI活用を促進しつつリスク対応を求める法律

日本では、2025年に「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」が公布・施行されました。この法律は、AIを一律に規制するための法律ではなく、AIの研究開発と活用を推進しながら、国民の権利利益を害するリスクにも対応することを目的としています。

日本のAI法の特徴は、促進型の制度設計にあります。AIの活用を過度に萎縮させるのではなく、国、地方公共団体、研究機関、事業者などが連携し、AIの適正な開発・利用を進める考え方です。

企業にとって重要なのは、AI法そのものだけを見るのではなく、個人情報保護法、著作権法、労働関係法、消費者保護、秘密保持契約などと組み合わせて考えることです。情報システム、人事、営業、経理、広報など、AIを使う各部門を巻き込んだ管理が必要です。

参考: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）|内閣府

AI事業者ガイドラインは企業が実務対応を考える際の基準になる

日本企業がAI規制対応を考える際に重要なのが、総務省・経済産業省が公表しているAI事業者ガイドラインです。2024年に第1.0版が取りまとめられ、その後も更新が行われています。2026年時点では第1.2版が公表されており、AI技術の進展を踏まえた実務指針として参照できます。

AI事業者ガイドラインでは、AI開発者、AI提供者、AI利用者といった立場ごとに、どのような対応が望ましいかが整理されています。特に押さえたい実務ポイントは以下です。

たとえばAIで問い合わせ対応を自動化する場合、利用者にAI応答であることを明示する必要があります。また、AIが回答できない内容を人間に引き継ぐ仕組みも重要です。

参考:AI事業者ガイドライン｜経済産業省

EU AI Actと日本のAI規制の違いは？

EU AI Actと日本のAI規制は、AIのリスクに応じた対応を重視する点では共通しています。一方で、制度の強さや企業への義務の置き方は大きく異なります。

EU AI Actは高額な制裁金を伴う包括的なAI規制

EU AI Actは、AIを対象とする包括的な規制法です。2024年8月1日に発効し、2026年8月2日を中心に段階的に適用が進みます。EUの制度では、AIをリスクに応じて分類し、禁止されるAI、高リスクAI、透明性義務が課されるAIなどに分けて義務を定めています。

特に注意すべきなのは、違反時の制裁金です。禁止AIに関する規定に違反した場合、最大3,500万ユーロまたは全世界年間売上高の7％のいずれか高い方が制裁金として科される可能性があります。高リスクAIに関する義務違反などでは、別の上限が定められています。つまり、EU AI Actは「努力義務に近いルール」ではなく、企業の経営リスクに直結する規制です。

日本企業でも、EU域内の利用者にAIサービスを提供する場合や、EU拠点でAIを利用する場合は、EU AI Actの対象になる可能性があります。EUの求職者を対象にAI採用ツールを使う場合や、EU顧客向けにAIチャットボットを提供する場合は、域外適用を確認する必要があります。

参考:EU AI Act

日本とEUでは規制アプローチと企業対応の優先度が異なる

日本とEUの違いを整理すると、以下のようになります。

海外展開している企業や外資系企業と取引する企業では、EU AI Actへの対応状況を問われることがあります。特に人事、金融、医療、教育、重要インフラなどの領域でAIを使う場合は、EU基準を参考にした管理体制を整えておくと、取引先への説明がしやすくなります。

米国・中国・韓国のAI規制動向も取引先によっては確認が必要

AI規制は日本とEUだけで進んでいるわけではありません。米国、中国、韓国でも、それぞれ異なるアプローチで制度整備が進んでいます。

米国では、連邦レベルでEU AI Actのような包括的なAI規制法があるわけではありません。一方で、州法や大統領令、政府機関ごとのルールを通じて、AIの安全性、差別防止、サイバーセキュリティなどへの対応が進んでいます。コロラド州では、高リスクAIによるアルゴリズム差別を防ぐための消費者保護法が制定されています。

中国では、生成AIサービス管理に関する暫定弁法が施行され、生成AIサービス提供者に対してコンテンツ管理や安全性確保が求められています。中国向けにAIサービスを展開する場合、日本やEUとは異なるコンテンツ規制や当局対応が問題になります。

韓国では、AI基本法が国会で議決され、AI産業の育成と信頼基盤の構築を進める制度が施行されています。高影響AIや生成AIに対する透明性、安全性、信頼性に関する対応が重視されています。

AIサービスを誰に提供しているか、どの国のデータを扱っているか、どの国の従業員にAIを使っているかを確認する必要があります。

AI規制を踏まえて企業が備えるべき対策は？

AI規制に対応するには、法律やガイドラインを確認するだけでなく、実際の業務で起こりやすいリスクを前提に社内ルールを整えることが重要です。まずは自社でどのAIを、どの業務に使っているかを把握し、リスクの高い用途から優先的に対策を進めましょう。

生成AIの出力は人間が確認する体制を整える

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあります。法律、税務、医療、財務、契約、労務などの分野でAIの出力をそのまま使うと、誤った説明や顧客トラブルにつながるおそれがあります。社外に出す文書、契約書、広告表現、専門知識を含む資料では、AIの出力を「完成物」ではなく「下書き」として扱い、人間が必ず確認する運用にしましょう。URL、法令名、統計データ、引用元などは、公式情報や一次情報で裏取りすることが大切です。

シャドーAIを防ぐために利用ルールを明確にする

シャドーAIとは、会社が許可していないAIサービスを従業員が業務で使う状態です。無料の生成AIに顧客リスト、契約書、議事録、未公開の財務情報などを入力すると、情報漏えいや秘密保持契約違反につながる可能性があります。企業は、利用を許可するAIツール、入力してはいけない情報、出力結果の確認者、社外公開前の承認フロー、トラブル時の報告先を明確にする必要があります。あわせて、研修や社内通知を行い、現場で判断に迷わないよう具体例を共有しましょう。

個人情報や機密情報は入力前に取り扱い条件を確認する

生成AIサービスを使う際は、入力データがAI提供元の学習に使われるか、第三者に提供されるか、どの国のサーバーで保管・処理されるかを確認する必要があります。特に個人情報を含むデータを入力する場合は、個人情報保護法との関係にも注意が必要です。法人向けサービスでは学習利用を制限できる場合がありますが、無料版や個人向けプランでは条件が異なることがあります。利用規約、プライバシーポリシー、セキュリティ資料を確認したうえで導入しましょう。

採用・審査・評価では説明できる運用にする

採用、融資、保険、医療、人事評価などでは、AIの結果が個人の権利や機会に影響します。そのため、AIの判断をそのまま最終判断にせず、補助的な判断材料として扱うことが重要です。AIが使ったデータ、判断に関与した項目、確認者、修正内容を記録しておけば、後から説明しやすくなります。説明責任が問われやすい業務では、人間が最終判断を行う体制を必ず整えましょう。

AI規制対応は何から始める？

AI規制対応は、最初から複雑な管理体制を作る必要はありません。ここでは、企業がAI規制対応を始める際の基本ステップを解説します。

1. 自社で使っているAIツールを棚卸しする

最初に行うべきことは、社内のAI利用状況を把握することです。生成AI、AI搭載の業務ソフト、チャットボット、画像生成ツールなど、部署ごとに使っているサービスを洗い出します。あわせて、利用目的、入力しているデータ、出力結果の使い道、社外公開の有無を確認しましょう。現場が個人判断で使っているAIも含めて把握することで、シャドーAIや情報漏えいのリスクを見つけやすくなります。

2. リスクの高い使い方から優先的に見直す

棚卸し後は、AIの用途ごとにリスクを分類します。公開情報の要約や文章のたたき台作成は比較的リスクが低い一方、個人情報、契約書、社員評価、顧客情報、未公開資料を入力する使い方には注意が必要です。採用、審査、人事評価、医療、金融など、個人の権利や機会に影響する業務も優先的に確認しましょう。リスクの高い用途では、AIの出力を最終判断にせず、人間が確認・承認する体制を整えることが重要です。

3. 社内ルールと導入前チェックリストを作成する

最後に、AI利用に関する社内ルールを文書化します。利用を許可するAIツール、入力禁止情報、出力結果の確認者、社外公開前の承認フロー、トラブル時の報告先を明確にしましょう。新しいAIツールを導入する際は、入力データが学習に使われるか、個人情報を扱うか、データの保管先はどこか、利用規約に問題がないかを確認するチェックリストも有効です。ルールを作った後は、研修や社内通知で継続的に周知することが欠かせません。

AI規制の日本における現状を踏まえて対応を進めよう

日本のAI規制は、AI法の施行とAI事業者ガイドラインの更新により、企業が実務対応を考える段階に入っています。EU AI Actのような高額制裁金中心の制度とは異なりますが、個人情報、著作権、契約責任、説明責任のリスクはすでに存在します。まずは自社で使っているAIツールを棚卸しし、入力禁止情報、出力確認、社外公開前の承認フローを整えましょう。早めにルールを作ることで、従業員の無断利用を防ぎ、取引先にも説明できる体制を整えられます。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。