01 リスクベースアプローチの国際的広がり

リスクベースアプローチは、AIシステムがもたらすリスクのレベルに応じて、規制の強度や要求事項を調整する手法です。このアプローチは現在、世界の主要国で広く採用されています。

採用国の状況：

• G7諸国：2023年にリスクベースアプローチの必要性について共同声明を発表
• OECD加盟国：8つの主要国（カナダ、中国、EU、日本、韓国、シンガポール、英国、米国）すべてがこのアプローチを採用
• 共通原則：人権尊重、透明性、強力なリスク管理、持続可能性

このような国際的合意にもかかわらず、各国の具体的な実装方法は大きく異なっています。

02 EU：4段階リスク分類システム

EUのAI法は、世界初の包括的なAI規制として、明確な4段階のリスク分類を採用しています。

分類システム：

• 禁止リスク：社会的スコアリング、認知操作など8つのAI応用を完全禁止
• 高リスク：教育、雇用、法執行などの重要分野で使用されるAIに厳格な要件
• 限定リスク：チャットボットやディープフェイクに透明性義務
• 最小リスク：大部分のAI（ゲーム、スパムフィルターなど）は規制なし

この分類は、「予防原則」に基づき、包括的な法的確実性を提供することを目指しています。

03 アメリカ：3層リスク評価フレームワーク

アメリカは、NIST（国立標準技術研究所）を中心とした、より柔軟なリスク管理アプローチを採用しています。

NIST AIリスク管理フレームワーク：

• 個人への害：市民的自由、権利、身体的・心理的安全、経済機会への脅威
• 組織への害：企業の評判やビジネス運営への影響
• 社会・生態系への害：社会全体や環境への広範囲な影響

特徴：

• 分野別アプローチを重視（交通、医療など）
• 州レベルでの個別規制（カリフォルニア州など）
• 企業の自主的取り組みと政府監督のバランス

04 日本：アジャイルガバナンス・アプローチ

日本は、「ソフトロー」を基本とした、より柔軟で適応的なアプローチを採用しています。

アジャイルガバナンスの特徴：

• 既存法律の活用：新たなAI特化法よりも既存の分野別法律を重視
• 企業の自主的取り組み：法的拘束力のないガイドラインによる任意の対応促進
• 継続的更新：技術発展に応じたガイドラインの定期的見直し
• 国際協調重視：G7やOECDでの国際基準策定に積極参加

リスク評価の視点：

• モデルサイズではなく実際のリスクに基づく評価
• イノベーション促進とリスク管理のバランス重視

05 シンガポール：実用的リスク管理フレームワーク

シンガポールは、AIガバナンスにおいて実践的なリスク管理に焦点を当てたアプローチを開発しています。

モデルAIガバナンスフレームワーク：

• リスクレベル別人間監視：
  • Human-in-the-loop（人間がループ内）
  • Human-out-of-the-loop（人間がループ外）
  • Human-over-the-loop（人間がループ上）
• 企業内ガバナンス構造：内部監視とレポートシステムの確立
• データ品質管理：AI訓練用データセットの適切性確保

06 カナダ：先駆的リスクベース規制

カナダは2019年に世界で最初にリスクベースアプローチを政府レベルで採用しました。

特徴：

• 政府調達中心：政府が使用するAIシステムのリスク評価
• AIDA法案：提案中の人工知能・データ法による包括的規制枠組み
• 段階的実装：リスクレベルに応じた段階的な規制要件

07 各国アプローチの比較と課題

共通点：

• リスクベースアプローチの採用
• 透明性と説明責任の重視
• 国際協力の必要性認識

相違点：

• 規制の厳格さ：EU（厳格）→ 米国（中程度）→ 日本（柔軟）
• 法的拘束力：EUとカナダ（法的規制）vs 日本とシンガポール（ガイドライン）
• リスク分類方法：4段階（EU）vs 3層（米国）vs 実用的管理（アジア）

主要課題：

• 国際的調和の困難：各国の法制度や価値観の違い
• 技術の急速な進歩：規制が技術発展に追いつかない問題
• グローバル企業への影響：複数の規制体系への対応コスト
• イノベーションとの両立：過度な規制による技術発展の阻害懸念