AIの倫理と法規制

AI倫理

AI倫理とは、AIを社会に導入・運用する際に守るべき原則や価値観を指す。AIは自律的に意思決定を行うわけでないが、その判断は人々の生活に大きな影響を及ぼすため、以下のような倫理的課題が存在する。

• 透明性（Explainability）
  AIがどのように判断したのか、根拠を説明できること。

• 公平性（Fairness）
  特定の属性（性別・年齢・人種など）によって不利な判断がされないこと。

• プライバシー保護（Privacy）
  個人情報を適切に扱い、権利を侵害しないこと。

• 安全性（Safety）
  誤った判断が人命や財産に危害を及ぼさないようにすること。

AIバイアス

AIバイアスとは、AIが特定の属性に対して不公平な判断を下す傾向のこと。AIは学習したデータに基づいて判断するため、元データに含まれる偏りや、開発者の意図せぬ設計上の偏りがそのまま反映される。

バイアスの主な原因

• データバイアス

学習データに偏りがある場合に発生。

例：求人応募データで男性が過半数の場合、AIは男性を優遇する傾向が強まる。

• アルゴリズムバイアス

モデルの設計や学習手法が特定の傾向を助長する。

例：誤差を最小化する過程で、少数派グループの誤分類が統計的に許容される。

• 人間によるバイアス

データラベリングやモデル調整時の偏見が反映。

例：医療画像のラベル付けで専門家の主観が入ることで、特定患者の誤診リスクが増える。

• 生成AIバイアス

生成AI（テキストや画像生成）は学習データの偏りを増幅する可能性。

例：求人広告を生成するAIが性別・年齢に関する固定観念を含めてしまう。

バイアスが社会に与える影響

• 採用・昇進：性別や年齢、人種による不公平な評価。

• 金融：ローン審査で特定属性に不利な判断。

• 医療：特定人種や地域の患者に誤診や不適切な治療。

• 司法：再犯リスク評価での偏った判断。

AIバイアスの可視化と対策

• データ段階

代表性を確認、過剰・不足属性を補正
ラベル付けガイドラインで人間の偏見を減らす

• モデル学習段階

バイアス評価指標（統計的公平性など）を使用
学習過程でバイアス抑制アルゴリズムを導入

• 運用段階

推論結果をモニタリング
説明可能性（Explainable AI）で判断根拠を可視化

• 生成AI特有の対策

出力フィルタリングや内容チェック
多様なデータで学習させ偏見を軽減

具体事例

• 司法評価AI（アメリカ）
  黒人被告に対して再犯リスクを過大評価する傾向が発覚。

• 採用AI
  男性中心のデータで女性候補者が低評価される問題。

• 医療AI
  白人中心に学習したAIが非白人患者で誤診を増やすケース。

プライバシー保護について

生成AIサービス利用における個人情報の注意喚起（個人情報保護委員会）より

個人情報保護委員会は、令和5年6月2日付で、生成AIサービス（ChatGPTなど、文章や画像を生成するAIサービス）の利用に関する注意喚起を発表した。これは、生成AIの普及に伴い、個人情報の適正な取り扱いと、新たな技術による公共的利益とのバランスを保つことを目的としている。

背景

G7広島サミット（令和5年5月）では、AIの利活用に関する国際的な議論が重要視され、生成AIの機会と課題の評価が求められた。

日本国内でも、個人情報保護やプライバシー保護の観点から、生成AIの利用に注意が必要とされている。

個人情報取扱事業者・行政機関向けの注意点

生成AIに個人情報を入力する際は、以下の点に留意する必要がある。

個人情報取扱事業者

• 利用目的の確認
  個人情報を入力する場合、その利用が必要最小限であることを確認。

• 本人同意の確認
  事前に本人の同意なく個人情報をAIに入力し、学習などに使用される場合、個人情報保護法に違反する可能性があります。

• 提供者の確認
  AIサービス提供者が個人データを機械学習に利用しないことを確認すること。

行政機関等

• 最小限の利用
  保有個人情報をAIに入力する場合、必要最小限の利用であることを確認。

• 利用目的外の取り扱い回避
  AIサービスが入力情報を出力以外の目的で利用しないことを確認。

一般利用者向けの留意点

• 個人情報の入力リスク
  入力した情報がAIの学習に利用され、他の情報と統合されて出力される可能性があります。

• 出力内容の正確性
  AIが生成する文章は確率的に生成されるため、不正確な情報や個人情報が含まれるリスクがあります。

• 利用規約・プライバシーポリシーの確認
  AIサービスの提供者の規約を確認した上で、入力内容や取り扱いに注意することが推奨されます。

OpenAIへの具体的注意喚起

個人情報保護委員会は、OpenAI（ChatGPT提供者）に対しても注意喚起を行っている。

• 要配慮個人情報の取得禁止
  利用者や第三者に関する要配慮個人情報を本人の同意なしで収集しないこと。

• 収集情報の削減・匿名化
  万一収集された場合は、即時に匿名化や削除を行うこと。

• 利用目的の明示
  利用者情報がどのように使用されるかを、日本語で分かりやすく通知または公表すること。

（参考）

日本におけるAIに関する法規制・ガイドラインの現状整理

近年、生成AIを中心にAI技術は急速に社会実装が進んでいる。一方で、倫理・プライバシー・公平性・安全性といった新たな課題も顕在化している。本稿では、日本におけるAI技術を対象とした法規制・ガイドラインの現状を整理し、実務上どのような観点が求められているのかを概観する。

日本のAI規制の基本的スタンス：ハードローではなくソフトロー

日本では、EUのAI ActのようにAI技術そのものを包括的に規制する法律は現時点では存在しない。
代わりに採用されているのが、ガイドラインを中心とした「ソフトロー」による規制アプローチである。

ハードロー
法的拘束力を持つルールのこと

ソフトロー
法的拘束力はないが、事実上のルールとして機能する指針のこと

このアプローチの特徴は以下の通りである。

• 技術革新のスピードを阻害しない

• 事業者の自主的・柔軟な対応を重視

• 分野・業界ごとにガイドラインを発展させやすい

その結果、日本では「法令＋ガイドライン」の組み合わせによるAIガバナンスが形成されつつある。

AI技術そのものを対象とする主要ガイドライン

AI事業者ガイドライン（2024年）

2024年、総務省・経済産業省によりAI事業者ガイドライン（第1.0版）が公表された。
本ガイドラインでは、AIに関与する主体を以下の3者に整理している。

• AI開発者：AIシステムを研究・開発する事業者

• AI提供者：AIをサービスとして提供する事業者

• AI利用者：事業活動においてAIを利用する事業者

主体ごとに、配慮すべき事項が整理されている点が特徴である。

10の共通指針

AI事業者ガイドラインでは、世界的に共有されているAI倫理の考え方を、次の10項目に再構成している。

• 人間中心

• 安全性

• 公平性

• プライバシー保護

• セキュリティ確保

• 透明性

• アカウンタビリティ

• 教育・リテラシー

• 公正競争確保

• イノベーション

これらは「守るべきルール」というより、AIを社会実装する際の判断軸として位置付けられている。

分野別ガイドラインの整備状況

金融分野

金融分野では、AI利用に伴うリスクの大きさから、比較的早期にガイドライン整備が進んでいる。

• FISC

「金融機関等のシステム監査基準（第2版）」にAI監査項目を追加。データ品質、アルゴリズムの説明可能性などを重視

• FDUA

「金融機関における生成AIの開発・利用に関するガイドライン」。開発者・提供者・利用者に加え「企画者」を定義
金融分野では、ブラックボックス性・説明責任・バイアスが特に重要な論点となっている。

AIの品質・安全性に関するガイドライン

機械学習品質マネジメントガイドライン（AIST）

産業技術総合研究所が策定した本ガイドラインは、機械学習モデルそのものの品質に焦点を当てている。

• データ品質

• 学習・評価プロセス

• 運用時のリスク管理

AIの誤動作による損失をいかに減らすか、という工学的視点が強い。

AI Safety Institute（AISI）

2024年、IPA内に設置されたAISIは、以下を目的とする組織である。

• AI安全性評価手法の標準化

• LLMに対するリスク評価・レッドチーミング

• 実務的ガイドの整備

特に生成AIを扱う事業者にとって、今後重要な参照先となる。

レッドチーミング
攻撃者の視点でシステムやAIに模擬的な攻撃を仕掛け、脆弱性や対策の不備を発見・評価する手法

AI周辺分野に関わる法規制

個人情報保護法（PIPA）

AIと最も密接に関係する法律が個人情報保護法である。

• 仮名加工情報の活用によるデータ利活用促進

• AI・ビッグデータ時代を見据えた改正

• 生成AI利用時の注意喚起（個人情報保護委員会）

特に、生成AIへの入力＝第三者提供となり得る点は実務上重要である。

著作権

AIと著作権では以下が主要論点となる。

• 学習段階での著作物利用

• 生成物の類似性・依拠性

• AI生成物の著作物性

現時点ではケースバイケースの判断が中心であり、ガイドラインの参照が不可欠である。

その他の法領域

• サイバーセキュリティ基本法

• 不正競争防止法（営業秘密）

• 独占禁止法（アルゴリズムによる競争制限）

• 経済安全保障推進法

AIは単体技術ではなく、複数の法領域と交差する存在である点に注意が必要である。

今後の展望：法令化とソフトローの併存

AI戦略会議・AI制度研究会の中間とりまとめでは、原則は自主的対応・自主対応が不十分な領域のみ法規制、という方針が示されている。
今後は新法の制定とともに、ガイドラインとの併用による規制体系が進展していくと考えられる。

実務で注意すべきポイント（個人的な考え）

入力してはいけないデータを明確にする（最重要）

生成AIへの入力＝外部サービスへの情報提供と考える。

AIが「学習に使うかどうか」を確認する

入力したデータが モデル学習に利用されるか否か は超重要。

出力結果は「参考情報」として扱う

生成AIの出力は事実保証されていない。

データの「目的外利用」になっていないか確認

もともと集めたデータの利用目的を超えていないか。

社内ルールとして線引きを決める

個人の判断に委ねると必ず事故る。

参考