2025.12.08

日本のAI規制はどう変わる？最新動向と企業が取るべき対策

はじめに

日本の生成AI規制はどう変わる？最新法規制動向の全体像

日本では生成AIの急速な普及を受け、2025年に初の包括的なAI関連法が成立しました。今後の規制の方向性を把握することが、企業の安全かつ効果的な生成AI活用には不可欠です。

政府が進めるAI規制の方向性とは？

2025年5月に成立した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（以下「AI新法」）により、政府は生成AIの安全利用と開発促進の両立を目指す体制を整えました。この法律では、生成AIの悪用（誤情報拡散、人権侵害、プライバシー侵害など）に対して、事業者に調査協力を義務付け、必要に応じて行政指導や名称公表が可能となる仕組みが定められています。
ただし、罰則（刑事罰や罰金）は含まれておらず、過度な規制によるイノベーション阻害を避ける配慮もなされています。

個人情報保護法や著作権法はどう変わる？

生成AI活用における個人データや著作物の取扱いについて、既存法令の見直しも進んでいます。

たとえば、個人情報保護法では、機微（センシティブ）情報の取り扱いに関して「高度データ利用」を円滑にするため、本人同意取得の要件見直しが検討されています（時事ドットコム）。
また、著作権法の適用を巡っては、生成AIによる生成物の権利帰属やデータ学習に用いた著作物の扱いに関する議論も活発化中です。

特に、生成AIによる著作権侵害リスクや、元データ提供者との契約条件の明確化が重要視されています。

企業が直面する主な法的リスクとは？生成AI導入で忘れてはいけない留意点を整理

日本で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（以下「AI法」）が成立したものの、生成AI導入を進める企業には旧来の法令も含めた複数のリスクが残ります。

特に「個人情報」と「著作権（コンテンツ利用）」の観点は見落とせません。

個人情報漏洩リスクとデータ管理の注意点

生成AIにデータを入力・学習させたり、生成AIの出力に個人情報を扱ったりする場合、個人情報保護の観点が大きなリスクになります。

たとえば、社員や顧客の氏名・連絡先・属性情報などの個人情報をAIに扱わせる際は、収集目的の明確化やアクセス制限、適切な匿名化・暗号化、ログ管理などを徹底する必要があります。
また、外部のデータセットを使う、あるいは外部サービスを利用する場合には、データの第三者提供に関する合意や契約条件を慎重にチェックするべきです。

これらを怠ると、漏洩・不正利用による信用毀損や法令違反の可能性があります。

著作権侵害にどう対応するべきか

生成AIが過去のコンテンツを学習してテキストや画像を生成する場合、その元データの著作権や権利帰属に注意が必要です。

たとえば、ニュース記事・写真・イラスト・動画などを無断で学習・再利用した生成物を社内外で公開・配布すると、著作権侵害となるリスクがあります。

特に商用利用や公開を前提とする場合は、権利者とのライセンス契約や使用許諾の確認を怠らないようにしましょう。
また、生成AIの結果をそのまま引用・転載するのではなく、「生成AIを使った」という旨を明示することで透明性や説明責任を担保しやすくなります。

企業が取るべき具体的対策と導入ステップ：規制対応から安全運用までを整備する方法

企業が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や既存法令を意識しつつ、生成AIを安全に導入するには、社内ルール整備や契約見直しなど段階的な体制構築が欠かせません。

生成AI利用ガイドライン策定と社内教育

社内における生成AIの使い方を明文化した「生成AI利用ガイドライン」を作成し、従業員全員に教育を行うことで、誤用や情報漏洩、著作権侵害のリスクを未然に防げます。

• ガイドラインの主な内容例
  • 使用できるデータの種類（顧客情報、機密情報の取り扱い）
  • 生成AI利用目的の限定と明示義務
  • 出力結果の二重チェックのルール
  • 利用履歴のログ管理とアクセス制御

教育方法としては、定期的な研修やハンドブック配布、社内ポータルでのQ&A整備などが効果的です。
こうしたガイドラインと教育体制があれば、個人情報や著作権など法令遵守の基盤が社内に根付きます。

ベンダー選定と契約書チェックのポイント

外部の生成AI提供ベンダーやサービスを利用する場合は、契約内容を慎重に確認し、責任範囲やデータの取扱いを明確に定めることが重要です。

• チェックすべき契約項目例
  • データの所有権および帰属先（学習データ、生成結果の権利）
  • データ使用の目的・範囲と再利用・第三者提供の可否
  • セキュリティ要件（暗号化、アクセス制御、ログ保存など）
  • 再現性・説明責任やログ提出義務、監査対応の有無

また、ベンダーのセキュリティ実績やコンプライアンス姿勢の確認も重要です。
しっかり契約とベンダー審査を行えば、万が一のトラブル時にも法的リスクを最小限に抑えられます。

AI活用を見据えた企業のガバナンスとモニタリング体制の構築法

日本でもISO/IEC 42001のような国際的なAI管理規格をもとに、生成AIのライフサイクル全体でのリスク管理や透明性確保を重視する流れが強まっています。

企業が一度制度対応を整えた後も、技術や社会の変化に応じて継続的に見直す体制が不可欠です。

監査・リスク管理プロセスの高度化

企業は、生成AI導入後も定期的な監査やリスク評価を実施すべきです。

たとえば、生成AIの出力や利用ログをチェックする「監査チーム＋AI分析」のハイブリッド体制を組むことで、人的判断の判断力とAIのスピード・網羅性を両立できます。
さらに、生成AIを使ったコンプライアンスリスクアセスメントの自動化・効率化も進んでおり、潜在する法令違反・情報漏洩・バイアスリスクの早期検知が可能になっています。
定期的なレビューや異常検知、改善提案まで含めたサイクルを設けることで、「導入後の安心感」を継続的に維持できます。

組織の柔軟性とガバナンス体制のアップデート

技術進化と規制変化に迅速に対応できるよう、企業内に専任の生成AIガバナンス部門または責任者を置くのが望ましいです。

実際、複数の日本企業が生成AI 利用に関する社内ルール整備やポリシー定義を進めています。
そのうえで、国内外の新しい規制、国際基準（たとえば ISO 規格）や業界のベストプラクティスに合わせ、ポリシーや手続き、技術要件を定期的に見直す「ガバナンスのアップデートルール」をあらかじめ定めておきましょう。

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