人工知能（AI）の進化により、自律的な意思決定が可能なシステム、いわゆる「エージェント型AI」が登場した。生成AIが本質的に「創造」する（テキストや画像などのコンテンツを提供する）のに対し、エージェント型AIは「実行」する（オンラインでの商品検索や注文などのタスクを遂行する）。こうしたシステムは、SalesforceのAgentforceやGoogleのGemini 2.0など、一般向けアプリケーションに現れ始めている。
能動的AIが普及を続ける中、法制度は、単なる誘導や生成ではなく、より論理的に思考し行動を起こすAIシステムのリスクに対処し、その利点を活用できるよう適応しなければならない。カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）や、自動化された意思決定技術（ADMT）に対するその改正案といった取り組みは、規制当局がAI主導の時代においてプライバシーと説明責任を確保するために取り組んでいる方法を浮き彫りにしている。
能動的AIの実用的な応用
エージェント型システムは、限られた人間の監督のもとで高度な推論を用いて複雑な目標を追求する。プロンプトに応答する従来の生成AIシステムとは異なり、エージェント型AIは第三者をユーザーの「代理人」としてタスクを実行できる。 例えば、フライト予約を指示された場合、エージェント型AIはフライトデータベースにアクセスし、ユーザーの好みと予算に基づいて利用可能なフライトを検索します。価格と移動時間のトレードオフを評価した後、航空会社の予約システムと対話し、乗客に必要な情報をすべて入力して最終的にフライトを予約します。
様々な産業におけるさらなる応用例としては、医療分野では患者データや医療画像の分析による疾病診断支援、金融分野では高度なデータ分析による不正検知や信用リスク評価が可能となる。小売企業もエージェント型AIを活用し、ユーザーの行動に基づいて商品を推薦することで、ショッピング体験をパーソナライズできる。
消費者レベルでは、Rabbit R1のような携帯型エージェント型AIガジェットが、自律的意思決定の初期段階を消費者に紹介した。このデバイスは、エージェント型AIがサードパーティ製アプリを操作し、音声コマンドで食事の注文や配車サービスの予約といったタスクを実行できることを実証した。 このような小規模なケースでは、プロンプトの誤解による影響は軽微であり、配達の注文ミスや配車ドライバーの誤った場所への誘導などに留まるかもしれません。しかし、より複雑なユースケースに適用される場合、プロンプトの誤解がもたらす影響は増幅されます。
エージェント型AIとそのガバナンスの理解
企業は業務フローの効率化と資源節約が可能となる一方、消費者対応業務にこうしたシステムを導入する際の法的・倫理的課題は慎重な検討を要する。例えば、法的契約書の審査・修正（近い将来には交渉も）への自律型AIの統合は、人間による監督や微妙な判断を伴わない法的拘束力のある文書の自動化が企業と消費者に及ぼす重大なリスクを露呈する数多くの重要な課題を提起している。
ADMTと新たな規制枠組み
カリフォルニア州プライバシー保護庁（CPPA）は、自律型AIに対する懸念の高まりに対応するため、自動意思決定技術（ADMT）を規制する一連の国家基準を提案した。 カリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）で定義されるADMTには、「個人情報を処理し、計算を用いて意思決定を実行し、人間の意思決定を代替するか、または人間の意思決定を実質的に促進するあらゆる技術」が含まれる[1]。「人間の意思決定を実質的に促進する」という定義において重要なのは、その出力が人間の意思決定プロセスにおける主要な要素として機能する場合もADMTに含まれると明記されている点である。
ただし、CCPAはこの定義から、自律的に意思決定を行わない、あるいは人間の意思決定に重大な影響を与えない特定の技術を除外している。例としては、自律的な意思決定を行わずにデータを整理または計算するスペルチェックや電卓などの基本ツールが挙げられる[2]。こうした区別により、自律的または意思決定に重大な影響を与える能力を持つ能動的AIシステム（ADMTと命名）への規制的焦点が確立される。
サイバーセキュリティ監査
提案された規則は、消費者の安全に重大なリスクをもたらす個人情報を処理する事業者に対し、定期的なサイバーセキュリティ監査を義務付ける。 「重大なリスク」とは、特定の基準を満たす事業者に適用される。具体的には、年間収益の50％超を消費者情報の販売、または消費者もしくは世帯の機微情報の処理によって得ている事業者である。これらの事業者は、自社のサイバーセキュリティプログラムの全側面を網羅し、欠陥を特定し、調査結果を文書化し、弱点を改善する計画を策定するため、資格を有し、客観的かつ独立した専門家による監査を毎年、途切れることなく実施しなければならない。[3]
AIおよびADMTのユースケースにおいて、提案規則の第9条は、ADMT技術を利用する事業者にセキュリティとリスク管理に対する積極的なアプローチを採用するよう義務付ける。例えば、融資審査自動化プロセスでADMT技術を利用する銀行は、機密性の高い消費者情報を取り扱う。 情報漏洩が発生した場合、消費者の信用履歴や社会保障番号が暴露され、個人情報の盗難や金融詐欺につながる恐れがあります。本規則案が提案する強固なサイバーセキュリティ監査により、データの保存・処理方法における脆弱性が特定され、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを軽減することが可能となります。
リスク評価
提案規則のサイバーセキュリティ要件を基盤とし、第10条は焦点をADMTおよびAIシステムを利用する事業者の消費者プライバシーリスク管理へ移行させる。これらの評価は、信用力判定、医療受給資格、学術プログラム入学許可、採用決定など、広範なプロファイリングを必要とする高リスク業務において義務付けられる。[4]企業はコンプライアンス担当者を配置し、リスク評価を実施して「個人情報の処理から生じる消費者プライバシーへのリスクが、消費者・企業・その他の利害関係者・公衆への利益を上回るかどうか」を判断しなければならない。[5]
この均衡テストは、採用や顧客プロファイリングなどの分野におけるAIおよびADMTの活用事例において特に影響が大きい。こうした分野では、バイアスや危害の可能性を業務効率と天秤にかける必要がある。例えば、採用判断のためにADMTを用いた感情評価を実施する企業は、ADMTを「消費者に関する重要な決定」に用いるため、リスク評価を実施しなければならない[6]。 特定の層に不均衡な影響を与えるADMT駆動型採用ツールは、その利益がリスクを上回ることの証明を求められ、さもなければ第10条に基づく停止措置の対象となる。
リスク評価は3年ごとに、または技術やデータ処理活動に重大な変更が生じた際に更新されなければならない[7]。これにより、AIモデルが進化する過程でコンプライアンスを維持できる。これらの規定は、プライバシー保護とイノベーションの均衡を図り、ADMTシステムが責任ある倫理的な方法で導入されることを義務付けている。
透明性と説明責任
第9条のサイバーセキュリティ重視の姿勢と第10条の先見的なリスク管理枠組みを強化し、第11条はADMTを活用する事業者に対し、透明性、公平性、および消費者の管理権限を義務付ける規則を定める。
第11条は、事業者が消費者に対し、ADMT（自動化された意思決定）の利用目的、その潜在的な結果、および消費者がオプトアウトする権利やシステムのロジックと出力内容にアクセスする権利について詳細に説明する事前通知を提供することを義務付けている[8]。これは、事業者が個人データを処理・利用する方法に透明性を提供し、消費者が自身のデータに対する権利を保持できるようにすることを目的としている。
透明性に加え、第11条は事業者にADMTシステムの性能評価を義務付け、意図した通りに動作し違法な差別を招かないことを確保する[9]。これにはシステムのバイアス検査や出力品質の検証が含まれる。こうした要件を定めることで、第11条は消費者権利を保護しつつ、ADMT導入における説明責任を強化することを目的としている[10]。
エージェント型AIに関連するリスク
能動的AIの利用には、意思決定におけるバイアスなど複数のリスクが伴う。特に採用や融資の場面では、これが不公平な結果を招く恐れがある。さらに自律システムへの過度な依存は、システム障害や誤った出力発生時に業務中断を引き起こしうる。データセキュリティも重大な懸念事項であり、機密情報が漏洩や悪用される危険性が存在する。
緩和策と管理戦略
これらのリスクに対処するため、企業はバイアスを検出・修正するための厳格なテストと検証プロセスを実施すべきである。暗号化や定期的な監査といった堅牢なサイバーセキュリティ対策を導入することで、データセキュリティ上の脅威を軽減できる。自律型AIによる重要な意思決定を検証し、説明責任と信頼性を確保するため、人的監視メカニズムを統合する必要がある。さらに、企業はAIシステムを効果的に理解・管理できるよう、従業員への継続的な教育と訓練に投資すべきである。
CCPAの提案規制は、エージェント型AIとADMTの導入・統合を管理する規制枠組みを提供する。OpenAIが2023年12月に発表したホワイトペーパーは、適切なガバナンスのもとでは、エージェント型AIが安全性と信頼性を維持しつつ生産性を向上させ得ることを強調している。
消費者エンゲージメント構築や日常的な法務業務に費やす時間を削減するエージェントツールを活用した効率化されたプロセスは、企業に大幅な効率向上をもたらす。サイバーセキュリティ要件は、個人データの漏洩防止とAI駆動プロセスの信頼性向上（特に機密性の高い顧客情報を扱う法務分野において）により、消費者被害リスクを低減する。第10条がリスク評価を重視する背景には、企業がリスクとリターンのバランスを慎重に検討することを求めるこの基盤がある。
本規制は、主体性を持つAI技術革新が公平性を保ち、倫理基準に沿うことを保証する。さらに、透明性に関する規定は、主体性を持つAIシステムに対する監視強化を目的としており、その有効性だけでなくエンドユーザーへの理解可能性も確保する。主体性を持つAIシステムがより複雑な意思決定シナリオに対応するよう進化するにつれ、透明性は規制当局や民間団体にシステムに対する一定の制御手段を提供する。
しかし、変革をもたらす可能性には新たなリスクが伴い、CCPAの提案規制ではカバーしきれない可能性がある。新技術ではよくあることだが、法律はイノベーションに遅れを取る。企業が自律型AIの導入を急ぐ中、監督不足は出力信頼性の低下、複雑な意思決定出力への脆弱性増大、労働力の置き換えといったリスクを生む。 サイバーセキュリティ脅威は依然として差し迫った懸念事項であり、コンプライアンスコストと運用上の複雑性は普及を阻害し、法的抜け穴を招きかねない。§7154(a)に基づく均衡テスト（プライバシーリスクと運用上の便益の比較衡量）は主観的になりやすく、法的紛争の余地を残す。同様に、第11条の透明性義務は企業に自動決定の論理開示を強制するが、これは消費者権利と知的財産保護の間の対立を生じさせる可能性がある。
結論
能動的AIは変革的な可能性を秘める一方で、重大な法的・倫理的課題を提起する。CCPAの規制案は、サイバーセキュリティ、リスク評価、透明性を重視することで、これらの課題に対処する基盤を提供する。イノベーションに歩調を合わせる形で法的枠組みが進化する中、説明責任と進歩のバランスを取ることが、能動的AIが責任を持って公平に導入されるための鍵となる。
強固なガバナンス枠組みの導入は、自律型AIの複雑性を乗り切るために不可欠である。こうした枠組みはAIモデルの開発と展開を導き、強固で偏りのない高品質なデータを活用して成果を導くことを促進する。また、明確なガイドラインと基準を確立することでコンプライアンスリスクを低減し、AIシステムを法的・規制要件に整合させ、AIソリューションが倫理的かつ合法的に運用されることを保証する。 さらに、エージェント型AIを様々な分野に統合するには、包括的デザインと民主的イノベーションへのパラダイムシフトが不可欠である。これは、単に周縁化されたグループをAI議論に「加える」ことを超え、多様な視点がAI開発に不可欠であることを保証することを意味する。様々な分野のステークホルダーを巻き込むことで、AI倫理の複雑な性質をナビゲートするための新たな理論、評価フレームワーク、手法を開発し、有益かつ持続可能な方向へAI開発を導くことができる。
[1]第7001条(f)項を参照。
[2]第7001条 定義(f)(4)を参照。
[3]第7120条、第7121条、第7122条、第7123条を参照。
[4]§7150(a)(3)(A)を参照。
[5]第7152条(a)項を参照。
[6]§ 7150(c)(1)参照。
[7]第7155条(a)(2)項を参照。
[8]§ 7220(a)/(c)、§ 7222参照。
[9]第7201条(a)(1)項を参照。
[10]第7201条(a)(2)項を参照。
