AI規制・政策

主要ニュース

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   DeepMind CEO、米国主導のAI高度化監督を要求

   Yahoo Finance テックエディターのDan Howleyの報道によると、DeepMind CEO Demis Hassabisが、AI高度化モデルに対する米国主導の監督を求めている。 世界有数のAI研究機関の指導者から政府監督の必要性を求める声が上がったことは、AIシステムがより強力になるにつれて、業界指導者たちが規制枠組みが必要だと考えていることを示唆している。これはAI高度化をどのように統治すべきかをめぐる継続的な議論を反映している。

   米国の政策立案者がこの要求にどう対応するか、そして他のAI指導者たちがHassabisに続いて一元化された監督メカニズムの推進に賛同するかどうか。

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   NYC・EU、AI採用ルール強化、企業95%が監査未実施

   NYC Local Law 144の執行は2023年7月から開始され、消費者・労働者保護局（DCWP）が2025年第4四半期に初の罰金を発行し、2026年1月から積極的な調査に転換した。EU AI法第50条の透明性義務は2026年8月2日に発効し、付属書III の高リスクAI義務は2027年12月2日に発効する。ニューヨーク州監査官の監査で、DCWPが見落とした17件の潜在的違反が発見された。 NYCでAI採用ツールを使用している企業のうち約5%のみが必要なバイアス監査結果を公開しており、残る95%は積極的に執行する規制当局にさらされている。違反の罰金は500ドルから始まり、複数の違反タイプにわたる後続違反に対して1日1,500ドルに上る。適格な独立監査人は数ヶ月先まで予約が埋まっており、失われた過去の採用データの復元には60～90日かかるため、執行が強化される中で企業は脆弱性に直面している。

   EU AI法第50条の透明性義務は2026年8月2日（記事発表時点から14日残存）に期限を迎える。付属書IIIの高リスクAI義務は2027年12月2日に期限を迎える。企業は過去12ヶ月以内に独立バイアス監査を完了し、バイアス監査概要をウェブサイトに掲載し、AI雇用判断ツール（AEDT）使用の少なくとも10営業日前に候補者に通知する必要がある。

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   Palantir・Nvidia、ソブリンAIで提携

   Palantir Technologies は Nvidia と提携し、政府機関向けのソブリン AI ソリューションを展開することを発表した。Nvidia のオープン AI モデル Nemotron を Palantir のソフトウェアプラットフォーム内のコア構成要素として使用する。 この協業は、機密データをローカルに保持しながらコンプライアンスと国家主権要件を満たすという政府機関のニーズに対応するもので、公共部門の AI 導入の中心的な要件であり、Palantir の政府事業の核をなすものである。

   この提携は Palantir の新規政府入札へのアプローチと公共部門クライアントとの技術的連携に影響を与える可能性があり、また投資家が Palantir をチップ、モデル、アプリケーション層ソフトウェアに及ぶ広範な AI サプライチェーン内での役割をどのように評価するかを左右する可能性がある。

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   中国、29カ国と並行AI機構設立、5000枠の研修提供

   習近平国家主席は上海での世界AI会議で、今後5年間にわたってグローバルサウスの国々に5,000人分のAI研修枠を提供することを発表した。前日には29カ国が世界人工知能協力機構(WIKO)を正式に設立し、本部を上海に置いた。設立メンバーにはロシア、ブラジル、南アフリカ、パキスタン、インドネシアが含まれるが、西側諸国は参加していない。 これは中国が西側の影響を排除した独立したAIガバナンス構造を構築するための最も明確な動きであり、発展途上国との同盟を基盤としている。習近平はまた、AIが人間の管理下に留まるべきだと主張し、AI政策における広範な国家安全保障の正当化に異議を唱えた。これはAIチップと技術に対する米国の輸出規制を狙った批判である。

   中国の「スマート経済」はAIおよび他のデジタル技術を網羅し、習近平によれば現在1兆元以上、約1,400億ドル（約22兆円）の規模に達しており、この新たな枠組みの下での中国のAIインフラと野心の規模を示している。

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   McLaren Construction、FieldAIロボットで英国の建設現場を品質検査

   McLaren Constructionが物理AIの開発企業FieldAIと提携し、自律型四足歩行ロボットを英国の建設現場全域に配置する。ロボットは初期段階で360°画像撮影、点群データ生成、安全パトロール実施、設計モデルとの進捗検証を行う。 ロボットはAI対応のズレ分析を実行し、現場状況と設計仕様を比較することで品質問題を早期に検出し、手直しを削減する。これは遠隔操作または事前プログラム式機械からの大きな転換である。本提携はFieldAIの英国市場進出を示すとともに、欧州、アジア、北米の数百サイトでの既存配置を拡大する。

   McLaren Constructionはこの提携により、より信頼性の高いプロジェクト監視とコンプライアンス・品質保証のための強固なエビデンスが得られると期待している。今後、FieldAIの汎用システムが発展するにつれ、ロボットの機能は敷地内物流、器用な操作、マルチロボット協調へと拡大する予定である。

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   Brexがネットワーク層にAIエージェント制御を実装

   Brexはオープンソースの HTTP/HTTPS プロキシ「CrabTrap」を開発した。AIエージェントからのすべてのネットワークトラフィックをインターセプトし、ポリシールールを検査し、LLM-as-a-judge を使用してリクエストの承認または拒否を判定する。同社は、APIキーや OAuth トークンなどの実資格情報を保有するエージェントの行動に対して、従来型のガードレールでは対応できないことを発見した。 Brexのアプローチは、現在のAIエージェント統治に存在するギャップに対処している。OpenClawなどのフレームワークはエージェントに行動を可能にするが、エンタープライズスケールのセーフガードに欠けている。エージェントのコード内ではなくネットワーク層でポリシーを強制することで、企業は実資格情報を保有するエージェントの行動をリアルタイムで監査・制御できる。

   Brex CEO の Pedro Franceschi は、IT リーダーがエージェント統治について考え方を変えるべきだと強調している。SDK レベルの権限とモデルガードレールから、集中型ネットワーク制御への移行である。CrabTrapの採用範囲、および他のエンタープライズが同様のネットワーク層の強制を採用するかどうかが、このアーキテクチャアプローチが標準的な慣行となるかどうかを示す。