はじめに
AIが社会に急速に普及する今、私たちエンジニアには「技術を作って終わり」ではなく、**「その技術が社会にどう使われ、どんな影響を与えるか」**まで考える責任が求めらるようになっています。
そこで重要になるのが**「AIガバナンス」**という考え方です。
今回は「AIガバナンス」の基本を整理し、さらに日本の主要メガベンチャーが実際にどのような取り組みをしているのかを比較します。
1. AIガバナンスとは何か？ なぜ必要なのか？
「ガバナンス」＝「舵取り」
「ガバナンス」の語源は、船の「舵取り」を意味する古代ギリシャ語です。
AIガバナンスとは、AIがもたらすリスクを社会的に受容可能な水準に維持しつつ、**AIがもたらす価値（便益）を最大化することを目的とした「仕組みの設計・運用」**のことを指します。
なぜ今、AIガバナンスが必要なのか？
どんな革新的な技術も、便益（メリット）とリスク（デメリット）を両方持っています。
例えば「自動車」は移動に革命をもたらしましたが、同時に「交通事故」や「排出ガスによる公害」という深刻なリスクも生み出しました。そこで社会は、リスクを低減するために「道路交通法」「保険制度」「環境規制」といったルール（ガバナンス）を作ってきました。
AIも同様、あるいはそれ以上に複雑なリスクを持っています。
AI特有の課題
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予測や説明の難しさ（ブラックボックス性）:
なぜAIがその判断をしたのか、人間には説明が難しい場合があります。 -
バリューチェーン上の主体の多さ:
「データ提供者」「AIモデル開発者」「サービス提供者」「利用者」など、多くの人が関わるため、問題が起きたときの責任の所在が不明確になりがちです。 -
技術革新や普及の速さ:
従来の技術より圧倒的に速く進化・普及するため、ルール作りが追いつきません。 -
正解のない倫理的な課題:
学習データに含まれるバイアスが「差別的な出力」を生むなど、公平性やプライバシーに関する倫理的な問いに直面します。
これらの課題に対応し、AIの便益を安全に享受するために、AIガバナンスが必要とされています。
2. AIガバナンスを支える「AI倫理原則」
AIガバナンスの「舵取り」は、**「私たちは何を大切にするのか？」**という「価値」や「原則」に基づいて行われます。
AIガバナンスの目的（基本的価値）
ガバナンスが目指す基本的価値には以下のようなものがあります。
- 幸福（ウェルビーイング）
- 基本的人権（人間の尊厳など）
- 民主主義
- 経済成長
- サステナビリティ（持続可能性）
各国に共通する「AI原則」
これらの価値を実現するため、世界各国でAI開発・利用に関する原則が議論されています。一般に多くの国や組織で共通している主な項目は以下の通りです。
- 人間の尊重（人間中心）: AIは人間の能力を拡張し、幸福に貢献するものであるべき。
- 安全性・セキュリティ: AIは安全に運用され、外部の攻撃などに対する耐性を持つべき。
- プライバシーの尊重: 個人のデータを不適切に扱わない。
- 公平性（無差別）: AIの判断が、人種、性別、年齢などで不当な差別をしないように努める。
- 透明性と説明可能性: AIが利用されている事実や、その判断プロセスを（可能な範囲で）説明できるようにする。
- アカウンタビリティ（説明責任）: AIシステムの結果について、関係者が責任を持って説明できるようにする。
- 人間の判断の関与（制御可能性）: 重要な判断はAI任せにせず、人間が関与・制御できる状態を保つ。
3. エンジニアが関わる「AI事業者ガイドライン」
日本では、総務省・経済産業省が国際的な議論も踏まえ「AI事業者ガイドライン」を策定しています。
このガイドラインは、AIに関わる事業者を3つの役割に分けて、それぞれの責務を示しています。
- AI開発者: AIシステム（モデル）を開発する事業者
- AI提供者: AIを製品やサービスに組み込んで提供する事業者
- AI利用者: 事業活動でAIシステムやサービスを利用する事業者
私たち**エンジニアは、主に「AI開発者」や「AI提供者」**の役割を担うことになります。
AI開発者（エンジニア）が取り組むべきこと
ガイドラインには、AI開発者が特に取り組むべき事項が具体的に示されています。エンジニアの実務に直結する部分です。
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適切なデータの学習:
プライバシーや知的財産権に留意し、法令に則ってデータを扱う。 -
データに含まれるバイアス等への配慮:
学習データやアルゴリズムにバイアスが含まれうることを留意し、データの質を管理する。不公正なバイアスがないか点検する。 -
セキュリティ対策（セキュリティ・バイ・デザイン）:
開発段階からセキュリティ対策を講じる。最新の攻撃手法にも留意する。 -
検証可能性の確保:
AIの品質が変動する可能性を踏まえ、事後検証のための作業記録（開発過程、データ収集、アルゴリズム等）を文書化・保存する。 -
関連するステークホルダーへの情報提供:
AI提供者（サービスの企画者など）に対し、技術的特性、予見可能なリスク、緩和策などを適切に説明する。
4. 日本のメガベンチャーはどう整備しているか？
では、日本の主要なメガベンチャーは、これらの原則やガイドラインをどう実践しているのでしょうか？ 各社の公開情報を基に比較してみました。
（※2025年10月時点の公開情報に基づく筆者まとめ）
| 企業名 | 主な原則・ガイドライン | ガバナンス体制（組織） | 特徴 |
|---|---|---|---|
| LINEヤフー | AI倫理基本方針（8項目） | AI倫理専門家会議（外部有識者） | ・「情報の多様性から生まれる未来の創造」「平和で持続可能な社会の実現」などを掲げる。 ・外部の目を入れた専門家会議からの提言に基づき、ガバナンスの透明性・客観性を確保。 |
| 楽天グループ | 楽天グループAI倫理憲章（7つの原則） | (明記された専門組織は見当たらないが、サステナビリティ部門などが管轄) | ・「人間中心」「公平性」「透明性」など基本原則を網羅。 ・全従業員向けのAI利用ガイドライン整備やトレーニングを実施し、社内全体の意識向上を重視。 |
| サイバーエージェント | AI倫理ガイドライン | AIガバナンス委員会、研究倫理審査委員会 | ・広告やメディア事業の特性を踏まえ、特に画像生成AIの利用（著作権侵害防止）など、具体的なユースケースのリスクに対応したルールを策定。 ・研究開発段階での倫理審査も実施。 |
| メルカリ | AI/ML倫理ガイドライン | (明記された専門組織は見当たらないが、Trust & SafetyチームやAIチームが連携) | ・「Go Bold（大胆にやろう）」というバリューの基、AI活用推進（AIネイティブ戦略）とガバナンスの両立を目指す。 ・技術の進展に合わせ、ガイドラインをアジャイルに（迅速に）改定している。 |
比較から見えること
各社とも、政府の「AI事業者ガイドライン」や国際的な倫理原則（人間中心、公平性、透明性など）を共通の基盤としています。
その上で、
- LINEヤフーはコミュニケーションインフラとしての社会的責任から「外部の目」を重視。
- 楽天は多様なサービスと多くの従業員を抱えるため「全社的な意識向上」を重視。
- サイバーエージェントは広告・クリエイティブ制作の特性から「著作権」など具体リスクに対応。
- メルカリはC2Cプラットフォームの安全性とイノベーションの両立のため「アジャイルなガバナンス」を志向。
このように、自社の事業特性に合わせてガバナンス体制を最適化していることが分かります。
5. まとめ：エンジニアと「Code is Law」
AIガバナンスは、AIの発展を止めるための「規制」ではなく、AIの価値を社会全体で最大化するための「舵取り」の仕組みです。
エンジニアである私たちがこの「AIガバナンス」を理解することは、なぜ重要なのでしょうか？
ローレンス・レッシグ教授は**「Code is Law（コードは法である）」**というものを提唱しています。
これは、**「エンジニアが書くコードや設計（アーキテクチャ）そのものが、現実社会のルールや制約として機能する」**という意味です。
私たちが「公平性」を意識してアルゴリズムを設計すれば、より差別のない社会に近づけるかもしれません。逆に、無意識にバイアスを組み込んでしまえば、そのコードが社会の不平等を拡大再生産する「法（ルール）」になってしまいます。
AIガバナンスや倫理原則を学ぶことは、より良い「コードという法」を設計し、社会に価値をもたらすエンジニアになるために不可欠なステップなのだと思います。