AI技術は急速に社会実装が進む一方で、利用に伴うリスクや社会的影響も大きくなっています。
こうした背景から、各国や国際機関では AIガイドライン が策定され、ソフトロー（指針） と ハードロー（規制） の両面で枠組みが整備されつつあります。
ソフトロー（Soft Law）
定義
- 法的拘束力を持たない倫理指針・ガイドライン。
- 企業や研究者が自発的に遵守することを期待する。
代表例
- OECD AI原則（2019年）
- 人権尊重、公平性、透明性、説明責任を基本原則とする。
- 日本のAI原則（2019年、経産省・総務省）
- 人間中心、教育・リテラシー、国際協調などを掲げる。
特徴
- 柔軟に適用可能で、国際的な合意形成に活用されやすい。
- 罰則がなく、実効性が弱い。
ハードロー（Hard Law）
定義
- 法的拘束力を持ち、違反すれば罰則が科される規制。
代表例
- GDPR（EU一般データ保護規則）
- 個人データの収集・利用を厳しく規制し、違反時には巨額の制裁金。
- EU AI Act（2024年成立予定）
- 世界初の包括的AI規制法。リスクベースアプローチを採用。
特徴
- 実効性が高く、事業者の行動を強制できる。
- ただし技術進歩に追随しにくい面もある。
リスクベースアプローチ
定義
- AIの用途やリスクレベルに応じて、規制の強さを変える考え方。
EU AI Actの分類例
- 許容できないリスク：社会信用スコアリング、差別的監視 → 原則禁止
- 高リスクAI：医療診断、雇用審査、司法分野 → 厳格な規制
- 限定的リスク：チャットボット → 情報開示義務
- 最小リスク：AI搭載ゲームなど → 規制なし
👉 試験頻出：「EU AI Actはリスクベースアプローチを採用している」。
国内外の比較
| 項目 | 日本 | 欧州(EU) | 国際機関 |
|---|---|---|---|
| ソフトロー | AI原則（経産省・総務省） | 倫理ガイドライン | OECD AI原則 |
| ハードロー | 個人情報保護法 | GDPR・EU AI Act | – |
| 特徴 | 自主規制中心 | 法規制を強化 | 国際的枠組みを主導 |
出題チェック
- 「ソフトローとハードローの違いは？」
- 「EU AI Actが採用する考え方は？」
- 「OECD AI原則のキーワードは？」
練習問題（例題）
問題：EU AI Actが採用するAI規制のアプローチとして最も適切なものはどれか？
- 自主規制アプローチ
- リスクベースアプローチ
- 完全禁止アプローチ
- 技術中立アプローチ
👉 正解：2
