AI規制：導入のブレーキではなくアクセルとして働く

生成AIの登場と普及、EU AI法の合意と施行は、驚くほどのタイミングの一致で行われました。この2つの要素は、多くの企業でAIの再活性化を促しました。多くの組織はすでに社内のあちこちでAIを適用していましたが、この2つの外生的な力がもたらすインパクトに対応するには、まったく新しい考え方とやり方が必要になりました。 

突然、すべての目がAIに集まり、組織のあらゆる領域で新たなAIツールの需要が急激に高まりました。たとえば、開発者はコードの構築とアノテーションにコパイロットを使用しました。営業チームは、AIを使用して顧客へのアウトリーチメールのドラフトを作成しました。マーケティングチームは、新しい生成AIツールを使用してローカライズされたキャンペーンを作成し、メッセージを翻訳しました。 

同時に、幹部と取締役会も、潜在的な競争優位性を獲得するために「何か」をしようと考えています。NTTの最近の調査によると、グローバルCEOの89%がAIテクノロジーが収益性の維持に重要であると考えており、77%が2025年にAI予算を増やす計画だと回答しています。一方で、87%がAIガバナンスフレームワークの緊急の必要性を認識しており、データプライバシーやサイバーセキュリティへの懸念を抱いています。そしてもちろん、多くの人が収益と評判の両方に対するリスクを心配しており、AIのコストがどの程度になるかという懸念が、多くのCFOを悩ませていることが明らかになりました。CFOを対象とした最近の調査では、33%が投資する資本の不足について懸念していました。また、調査対象者の約半数は、AI投資が1年以内に測定可能なROIを達成できなければ、さらなる投資を正当化するのは難しいと回答しています。

企業内では、関心と採用、競争圧力、コスト懸念といったさまざまな力が渦巻く嵐のような状況となっていました。そして多くの場合において、この嵐は新しいAI戦略を生み出し、組織的かつ文化的な変化の波をもたらしました。AIを大規模に導入するには、効率性と調整力を高める必要がありますが、変化は困難です。 

この変化を実現する真のきっかけとなったのは、2024年8月にEU AI法が施行され、時間とともにその要件の適用が進んだことです。最近の論議において、あるグローバル製薬企業の最高データ責任者（CDO）が、このダイナミクスについて解説しています。この企業は従来的な分散型組織であり、各ビジネスユニットが独自のデータとAIのイニシアチブを推進していました。各ユニットは自分たちの業務を熟知しており、各自の課題に対処するイニシアチブを自ら考案し、データとAIに関する各自のプロジェクトを自ら管理していました。そのため、これまで、データとAIのイニシアチブを一元化する取り組みは抵抗に遭ってきました。しかし、AI利用の透明性と提供した結果に対するアカウンタビリティを求めるEU AI法が登場したことで、この状況は突然、変わり始めています。このCDOによれば、「EU AI法は、会社全体にわたるAIの包括的なビューの実現を促進する」といいます。意思決定のために実稼働環境に投入されるすべてのAIモデルがエンタープライズレベルでカタログ化されるようになることで、組織全体の可視化が進みます。法律に、好きか嫌いかは関係しません。 

規制は、データチームやITチームに対して分散したデータアクティビティの連携を促すうえで効果的なツールとなりました。この製薬会社では、中央データチームがAIガバナンス要件を課すことによって、コンプライアンス違反のリスクを軽減するとともに、ビジネスユニットをトラブルから保護する「保険ポリシー」も提供できました。さらに、カタログ化してAIリスクを評価する必要性が可視化されたため、コラボレーションが促進され、「素晴らしいツールを見つけたので、所持しているデータで使ってみるのはどうだろう？」、「精度を上げるために自社データをプールするのはいい考えではないか？」といったさまざまなアイデアがもたらされています。たとえば、製造業界では、欠陥予測モデルがさまざまな製品チームのデータによってメリットを得られる可能性があります。データチームは、組織全体にわたってこうしたつながりを構築し、プロジェクトを加速して相乗効果と効率性を高める支援を行えます。私たちが知る限り、規制はAIを阻止するものではなく、コラボレーションを促進して非効率を軽減する要素です。確かにコンプライアンス要件は追加のステップを必要としますが、コラボレーションに付随するメリットにより、ビジネスチームはより迅速かつ低リスクで行動できるようになります。皮肉にも、AI規制は導入のブレーキではなくアクセルになっているのです。

他の人々も、同様の感想を抱いています。欧州の大手医療機器メーカーのデータリーダーは、「EU AI（法）は、データチームにとって最高の味方です。この法がなければ、データについて話し合うことはなかなかできませんでした」と話しています。たとえば、データとAIのリテラシーを例に挙げます。EU AI法では、組織内の誰もがトレーニングを受ける必要があるとされています。多くのデータリーダーはこれまで、データリテラシープログラムの導入は徒労ではないかと考えてきましたが、現在（AIリテラシー要件が施行された2025年2月2日時点）、EU AI法では次のように義務付けられています。 

AIシステムのプロバイダーとデプロイヤーは、AIシステムの運用と使用を代行するスタッフおよびその他の担当者に対して、AIシステムの技術知識、経験、教育とトレーニング、AIシステムの使用される状況、AIシステムを使用する個人またはグループを考慮した、充分なAIリテラシーを確保するための措置を最大限に講じる必要がある。

結論は、「EU AI法によって、私たちはみな、この新しいツールの活用法について熟考するようになる」ということです。熟考は良いことです。