先に結論
AI法制がリスクベースへ向かう時代に、中小企業が最初に作るべきものは難しい法律メモではありません。自社のAI利用を業務影響で分類した表です。
GXOの見解では、海外法を日本企業へ直接適用すると断定する必要はありません。ただし、どの業務でAIを使い、どのデータを入れず、誰が確認し、どのログを残すかを説明できる状態は必要です。
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何が起きているのか
Economic Timesは、AI法制をリスクに応じて整理する議論を報じました。国や制度が違っても、企業実務に共通するのは「AI利用を一括で自由または禁止にしない」ことです。
社内メモ要約、顧客向け提案文、契約レビュー、採用評価、与信判断補助では、必要な承認、ログ、説明責任が異なります。ここを分けずに規程を作ると、現場は使いにくく、管理側は守りきれません。
GXOが推奨する4分類
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| 分類 | 例 | 必要な統制 |
|---|---|---|
| 低リスク | 社内メモ要約、議事録整理、アイデア出し | 機密入力禁止、利用ツール指定 |
| 中リスク | 顧客向け文案、営業資料、FAQ案 | 人間レビュー、出典確認、保存ルール |
| 高リスク | 契約レビュー、見積判断、採用/評価補助 | 承認者、監査ログ、利用記録、責任分界 |
| 禁止/要個別承認 | 個人情報の外部送信、自動決裁、法的判断の自動化 | 経営/法務/情シス承認、代替手段検討 |
この分類表があると、取引先からAI利用を聞かれたときにも説明しやすくなります。AIを使っているかどうかだけでなく、どの業務で、どの制御を置いているかを答えられるからです。
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導入前に確認すること
まず確認するのは「AI台帳・リスク分類ワークショップ」です。現場ヒアリングで、利用中のAI、使いたいAI、禁止すべき入力、取引先説明が必要な業務を棚卸しします。
相談前には次を確認します。
- どの部署がどのAIツールを使っているか
- 顧客情報、個人情報、営業秘密、契約情報を入力しているか
- AI出力を顧客向け文書、契約、採用、評価、見積に使っているか
- 利用記録、承認者、レビュー担当を残しているか
- 取引先から説明を求められた時の回答表があるか
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初回診断で出す成果物
GXOでは、法律解説ではなく、自社で運用できる分類表と台帳に落とし込みます。
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| 成果物 | 内容 |
|---|---|
| AI利用分類表 | 低リスク、中リスク、高リスク、禁止/要個別承認の業務分類 |
| AI台帳 | 利用ツール、部署、入力データ、出力用途、確認者、ログ有無 |
| 取引先説明シート | AI利用を聞かれた時に回答する項目と不足している証跡 |
| 利用規程たたき台 | 入力禁止情報、人間レビュー、承認、月次更新の運用ルール |
次に読んでほしい記事
分類表を作った後は、責任分界、金融/士業ワークフロー、AIエージェント権限までつなげます。
- 規制業界でAIエージェントを使う前に作る、部署横断の責任分界と監査ログ
- 金融・士業の生成AIワークフローはモデルリスク管理外でも統制が必要になる
- AI規制がリスクベースへ向かう時代、企業はAI台帳と責任分界をどう作るべきか
- 中小企業向けAIエージェント台帳テンプレート
GXOが支援できること
AI利用を分類し、取引先や社内監査へ説明できる状態を作りたい場合は、GXOがAI台帳・リスク分類ワークショップを支援します。
参考情報
- Economic Times: https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/new-ai-law-may-focus-on-graded-risk-based-rules-officials/articleshow/132228436.cms
- NIST AI Risk Management Framework: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- 経済産業省 AI事業者ガイドライン: https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/ai_guideline/
- 個人情報保護委員会: https://www.ppc.go.jp/
