ブラックボックス化するAI技術への制度設計：日本と世界の動向

Contents

はじめに：AIのブラックボックス問題と説明可能性の重要性
Explainable AI（XAI）とは何かと制度的対応
欧州：アルゴリズムの透明性・説明責任に関する法的枠組み
米国：ガイドラインと既存法によるアプローチ
中国：アルゴリズム規制と国家主導の透明性確保
日本：AI倫理ガイドラインと政府の取り組み
国際的な比較：各国アプローチの共通点と相違点
民間企業・業界団体による自主的な制度設計
おわりに：制度設計の課題と展望
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はじめに：AIのブラックボックス問題と説明可能性の重要性

人工知能（AI）が社会のあらゆる場面に浸透する中で、その意思決定プロセスが人間にとって理解困難な「ブラックボックス化」が大きな課題となっています。ディープラーニングなど高度な機械学習モデルは高精度な予測を可能にする一方で、その内部構造や判断根拠を人間が説明することが難しく、結果の妥当性を検証したり責任の所在を明確にしたりするのが困難です。この問題に対処するため 「説明可能なAI（Explainable AI, XAI）」 が重要視されており、各国政府や国際機関はAIに透明性と説明責任を持たせる制度設計に乗り出しています。以下では、ブラックボックス化するAI技術への国内外の制度的対応の動向と課題について、学術的観点から詳細に考察します。

Explainable AI（XAI）とは何かと制度的対応

**Explainable AI（説明可能なAI）とは、AIシステムの判断結果やプロセスを人間が理解できる形で説明可能にする技術・手法を指します。ブラックボックス化したAIに説明責任を持たせるため、単に技術開発上の課題というだけでなく政策・制度面での対応が求められています。例えば、米国国立標準技術研究所（NIST）の「AIリスク管理フレームワーク」（2023年版）では透明性と説明可能性をAIシステムの信頼性確保の重要原則に位置付けています。またOECD（経済協力開発機構）が2019年に採択したAI原則でも「透明性・説明責任」**が5つの基本価値原則の一つに掲げられており、G7各国（米国、英国、日本など）を含む世界中の国々がコミットしています。このようにXAIは国際的にも広く認識された目標であり、各国はこれを実現するための法制度やガイドライン整備を進めています。

もっとも、説明可能性の確保には技術的・制度的なトレードオフも存在します。AIの内部ロジックを開示しすぎれば知的財産や機密保持の問題が生じる可能性があり、企業側の利益と公共の透明性要求とのバランスが課題です。したがって各国の制度設計では、どの程度までAIの説明を義務づけるか、どの分野・リスクレベルのAIに適用するかについて細心の検討がなされています。

欧州：アルゴリズムの透明性・説明責任に関する法的枠組み

欧州連合（EU）はAIの説明可能性・透明性を法的に担保しようとする取り組みで世界をリードしています。特に注目すべきは、EUの人工知能規則案（AI Act）です。AI Actは世界初の包括的なAI規制法で、リスクに基づくアプローチを採用し、高リスクAIシステムに対しては厳格な透明性および説明責任の義務を課す内容となっています。2023年に欧州議会で可決された最終案（2024年2月合意）では、AI提供者に対しシステムの動作原理や個々の判断結果について「説明可能性」を確保することが求められており、特に人権や安全に重大な影響を及ぼし得る高リスクAIの場合には、人間による監督と理解可能な説明を提供することが義務付けられています。これによりユーザーや監督当局がAIの判断過程を追跡・検証できるようにし、不当なブラックボックス化を防ぐ狙いがあります。

またEUでは、個人データ保護の観点からもアルゴリズムの透明性が法制度に組み込まれています。一般データ保護規則（GDPR）（2018年施行）では、個人に法的影響を及ぼす自動化された意思決定に関して一定の制限と権利保障を定めています。GDPR第13条・第14条はデータ収集時の情報提供義務として「当該データが自動意思決定に利用される場合にはその旨と、少なくともその意思決定の論理についての有意味な情報を提供すること」を求めており、第22条では**「完全に自動化された処理による重要な決定」の原則禁止**と、例外的にそれが行われる場合のデータ主体の権利（人間による介入要求や異議申立て等）を規定しています。この規定はしばしば「説明を受ける権利（right to an explanation）」として言及され、ブラックボックスなAIによる不透明な判断から個人を保護する枠組みとなっています。

さらに欧州委員会の策定した**「信頼できるAIの倫理ガイドライン」（2019年、EU高位専門家グループ）は、法的拘束力はないものの、AIシステムは説明責任（Accountability）と説明可能性（Explainability）を備えるべきだと強調しました。これらの原則はAI Actにも反映されており、欧州においては法規制とソフトローの双方から透明性・説明可能性の確保**が図られています。

米国：ガイドラインと既存法によるアプローチ

米国ではEUのような包括的AI規制法は現時点で存在せず、自主的ガイドラインや既存の法制度を活用するアプローチが取られています。連邦レベルで包括法が制定されていないのは、技術革新への影響を懸念し柔軟なガバナンスを志向する「軽規制」路線ともいえます。ただし近年、連邦政府や州レベルでいくつかの重要な動きが見られます。

**「AIに関する権利章典（AI Bill of Rights）」*のブループリント（ホワイトハウス行政室, 2022年）では、5つの原則の一つとして「通知と説明」*が掲げられました。これは、人々がAIシステムと相互作用していることを知らされ、かつその意思決定について分かりやすい説明を受ける権利を有するとする指針です。例えば、求人応募者が面接ビデオをAI分析される場合には、その旨とAIが評価に用いる要素について事前に通知・説明すべきだという考え方です。このブループリント自体は法的拘束力を持ちませんが、各機関のガイダンスや産業界のベストプラクティスに影響を与えています。
NIST「AIリスク管理フレームワーク1.0」（2023年）は産業界向けの自主的標準として策定され、AIシステムのライフサイクル全般でリスクを管理する方法を示しています。同フレームワークは**「ガバナンス」「マップ」「測定」「緩和」のプロセスを定め、その中で透明性（Transparency）と説明可能性（Explainability）をリスク低減のための重要要素と位置付けています。特に組織はAIに関する公開の説明文（AI説明書）**を用意し、平易な言葉でシステムの目的・仕組み・限界を明示することが推奨されています。これは企業自身が透明性を高める自主的努力として期待されています。
法制度面では、差別禁止や消費者保護など既存の法律をAIに適用する形での対応が進んでいます。例えば、連邦取引委員会（FTC）はアルゴリズムによる不公平・欺瞞的な取引慣行に対して既存の消費者保護法を適用し、説明なく差別的な結果を生むAIには法執行も辞さない姿勢を示しています。また公民権法や雇用差別禁止法は、人種や性別などに基づく差別的アウトカムを生むAIシステムに対して適用され得ると解釈されています。さらに州レベルでは、ニューヨーク市が2023年に施行した条例により、自動化された雇用採用ツールに年次バイアス監査と応募者への使用通知を義務付けるなど、特定分野での透明性確保措置が現れています。このように米国では、包括法ではなくセクター別規制や自主基準によってアルゴリズムの説明責任を担保しようとする動きが特徴的です。
一方で包括的なAI法制定の試みもなされています。例えば**「アルゴリズム責任法（Algorithmic Accountability Act）」は2019年に米議会で提案され、2022年にも改訂案が提出されました。この法案は一定規模以上の企業に対し高リスクAIシステムのアルゴリズム影響評価（impact assessment）実施と報告を義務付け、透明性と公平性を確保しようとするものでしたが、現時点では成立に至っていません。もっともバイデン政権下の2023年10月には大統領令によって、最先端の大規模生成AIモデル開発企業に対し安全性に関する情報提供やテスト結果の報告を求める措置が打ち出されるなど、行政権限を用いた新たな対応も始まっています。このように米国は法規制面で欧州に比べ穏健ですが、自主ガイドライン策定や既存法の適用強化、行政措置などを組み合わせた柔軟なガバナンス（アジャイルガバナンス）**でブラックボックス問題に向き合おうとしています。

中国：アルゴリズム規制と国家主導の透明性確保

中国はAI技術の社会影響を抑制しつつ国家の安定を維持することを重視し、極めて速いペースで詳細なアルゴリズム規制を打ち出しています。近年制定・施行された主なルールを挙げると、次の通りです。

「インターネット情報サービスアルゴリズム推薦管理規定」（2022年施行）：ユーザーに対する推薦アルゴリズム全般を対象とした世界初の包括規制です。提供者は当局へのアルゴリズム登録（アルゴリズム登録制度）を行い、アルゴリズムの種類・用途など詳細情報を届け出なければなりません。また過度な価格差別の禁止、労働者（配達員など）を不当に扱うアルゴリズムスケジューリングの是正など、公平性やユーザー権益保護に関する条項も含まれています。利用者からの要求があればアルゴリズムによる意思決定の理由の説明や提供停止を行うことも義務付けられ、一定の**「説明責任」**が規定されています。
「インターネット情報サービス深度合成管理規定」（2023年1月施行）：所謂ディープフェイク（画像・音声の合成）技術の悪用を防ぐための規則です。AIを用いて合成・生成されたコンテンツには明確なラベル表示を行い、受け手がそれと分かるようにしなければなりません。これは生成物の出所を透明化することで、フェイクニュースやなりすまし映像による社会的混乱を防止する狙いがあります。また提供者は技術的措置により合成前後の識別情報を保持し、必要に応じて当局に提出できるよう備えることも求められています。
「生成式人工知能サービス暫定管理办法」（2023年公布、試行）：ChatGPTのような生成AI（大規模言語モデル等）の提供に関する初の包括ルールです。訓練データおよびAIが生成する出力内容について**「真実かつ正確」であることを求めており、不正確な有害情報の拡散を防ぐ姿勢が鮮明です。この要件は現実的に極めて厳しく、事実と異なる文章を生成しがちな大規模モデルには大きなハードルとなりますが、裏を返せば国家がAI生成情報の信憑性を強く管理しようとしていることを示しています。また他の規制と同様に、提供者は当局へのアルゴリズム登録とセキュリティ評価の実施**が義務付けられており、新たなサービス提供前に政府の審査を受ける必要があります。

以上のように中国のアプローチは、アルゴリズムそのものを統制の単位とし、企業に対して詳細な情報開示と当局への登録を課す点に特徴があります。これにより政府は国内で稼働する主要アルゴリズムのリストと内容を把握し、必要に応じて介入できる体制を整えています。また個人データの保護法制としては**個人情報保護法（PIPL, 2021年施行）において、自動化意思決定を用いたパーソナライズやマーケティングに対し「公正で透明な結果を確保し、不当に差別的扱いをしてはならない」と規定され、個人はその決定に対して説明を求める権利や人手による見直しを要求する権利が明文化されています。これらはGDPR第22条類似のアプローチであり、中国でも一定の「説明を求める権利」**が法的に保障されていることになります。

総じて、中国は国家主導の厳格な管理という色彩が強く、アルゴリズムのブラックボックス化によるリスクを許容する余地を小さくしようとしています。他方で、このような規制は企業の負担が大きく技術革新の阻害要因ともなり得るため、中国政府は規制施行を通じて官僚機構のノウハウを蓄積しつつ、将来的な包括的AI法（いわば中国版AI Act）の制定に向け段階的に備えているとの分析もあります。中国のケースは、情報統制と産業振興を両立させる独自モデルとして国際的にも注目されています。

日本：AI倫理ガイドラインと政府の取り組み

日本においても、AIのブラックボックス問題に対応すべく倫理指針やガイドラインを中心とした制度設計が進められてきました。日本政府は「人間中心のAI社会」の実現を掲げ、技術の恩恵を享受しつつリスクに対処するための原則とガバナンス体制の構築に注力しています。

AI倫理原則の策定

まず2018年に内閣府は**「人間中心のAI社会原則検討会議」を設置し、産学官のマルチステークホルダーで議論を重ねました。その成果として2019年に公表されたのが「人間中心のAI社会原則」**です。この原則は日本社会がAIを受け入れ適正に利用するために留意すべき基本理念を示したもので、7つの原則から構成されています。その中核には以下の事項が含まれます。

人間の尊厳の尊重：AIは人権や基本的人権を侵害してはならない。
教育・リテラシーの確保：AI時代に適応できるよう国民への教育機会を提供する。
プライバシー保護とセキュリティ確保、公正な競争環境：個人の自由や平等が侵害されないようプライバシーに配慮し、安全と公平競争を確保する。
公平性、説明責任、透明性の確保：AIの設計・利用において、不当な差別を生まず、AIの判断過程について説明責任を果たし透明性を担保すること。
イノベーションの促進：国際的な協調のもとでAIの研究開発と社会実装を進め、Society 5.0実現に向けたイノベーションを推進する。

特に**「公平性・説明責任・透明性（FAT）の原則」**は、日本が国としてAIガバナンスにおいて重視する価値観として打ち出されたものであり、欧州の倫理指針やOECDのAI原則とも軌を一にする考え方です。この人間中心AI社会原則は政府自身の政策形成の指針であるとともに、産業界などにおける自主ルール策定の土台ともなりました。

総務省・経産省のガイドライン統合

日本では法的拘束力のあるAI規制法は未整備ですが、その代わりに各省庁が所管分野に応じてガイドラインを策定し、企業や研究機関の行動規範を示してきた経緯があります。例えば総務省は2017年に「AI開発ガイドライン」、2019年に「AI利活用ガイドライン」を策定し、AIの研究開発段階および活用段階で配慮すべき倫理・安全上の事項を提示しました。経済産業省もまた、2021年に「AIガバナンスガイドライン（原則実践のためのガイドライン）」を公表（2022年にVer1.1改訂）し、企業がAI倫理原則を実践に移すための具体的なプロセス（AI倫理影響評価の実施など）を示しています。

こうした複数の指針類を統合し、技術環境の変化（特に生成AIの普及）を踏まえてアップデートする目的で、総務省と経産省は合同で有識者検討会を開催しました。その結果、「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」が取りまとめられ、2024年4月に公表されました。このガイドラインはAIの開発者・提供者・利用者の三者を主な対象とし、それぞれの立場で目指すべき社会像の基本理念と、具体的に取り組むべき事項を整理しています。ガイドラインが掲げる基本理念としては、「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続可能な社会」の3点が提示されており、前述のAI社会原則の流れを汲むものとなっています。さらに、すべての主体が取り組むべき具体項目として以下の10項目が挙げられています。

人間中心（AIによる意思決定や感情操作への慎重な対応、偽情報拡散への対策等）
安全性（AIシステムの安全な設計・テスト、リスク管理）
公平性（バイアス防止や不当な差別の回避）
プライバシー保護（個人データの適正利用と保護）
セキュリティ確保（サイバーセキュリティなどAI悪用防止策）
透明性（AIの意思決定過程や限界についての適切な開示）
アカウンタビリティ（説明責任）（AIに起因する影響について責任を持って対処）
教育・リテラシー（利用者や社会へのAIリテラシー向上策）
公正競争確保（データや資源の独占による不公正を防止）
イノベーション（AI技術の研究開発と利活用の促進）

特に**「透明性」と「アカウンタビリティ」**はこのリストの中核的要素であり、AI事業者（開発・提供・利用の各主体）は自らの役割に応じてモデルの説明可能性確保や情報開示に努めることが期待されています。例えばAIの提供者は、利用者がシステムの機能や限界を理解できるよう適切な情報提供を行い、不具合や事故が発生した際には原因を検証し説明する責任を負う、といった内容です。また高度なAIシステム（生成AIなど）に関わる事業者に対しては、個人データや知的財産権の保護に留意することなど追加の配慮事項も盛り込まれました。

このガイドラインは法的拘束力を持たないソフトローですが、策定に当たってパブリックコメントを経ており、政府として国民や企業への公式なメッセージと位置付けられます。実際、民間放送連盟など業界団体はガイドライン策定を歓迎し、その実効性確保や偽情報対策の強化を求める意見書を提出するなど反応を示しています。将来的にこのガイドラインへの違反が直ちに処罰されるわけではありませんが、企業がこれに反したAI活用を行いトラブルになった場合には法的責任の有無を判断する上で参照される可能性があります。政府は今後も技術動向に応じて内容のアップデートを継続するとしており、いわばアジャイル（機動的）なガバナンスを志向しています。この点、日本のアプローチは一度詳細な法律で縛るのではなく、まず指針により広く原則を示しつつ社会実装と技術発展を見守り、必要に応じて規制を検討するという段階的戦略と言えます。

国際的な比較：各国アプローチの共通点と相違点

以上見てきたように、AIの説明可能性・透明性確保に向けた制度設計は世界各国で共通の課題となっていますが、そのアプローチには国ごとの特徴が現れています。

まず共通点として、欧米・日本・中国を問わず主要国はAIのブラックボックス問題を認識し、倫理原則レベルでは「透明性」「説明責任」「公平性」といった価値を掲げている点が挙げられます。OECDのAI原則（2019年）やG20、人権理事会の議論、さらにはUNESCOの「AI倫理に関する勧告」（2021年）など、国際機関でもAIには人間の介在と説明可能性が重要であるというコンセンサスが形成されています。G7では日本が議長国を務めた2023年の広島サミットにおいて、「先進的AIに関する国際的ガバナンス（広島AIプロセス）」が立ち上げられ、AI開発企業向けの国際行動規範や全てのAI関係者が遵守すべき原則について合意形成を図る動きも始まりました。このように、大局的には各国・地域が**「信頼できるAI（Trustworthy AI）」**の実現を目指し、透明性確保をその重要要件とみなしている点で一致しています。

一方で相違点も明確です。欧州は法規制による拘束を通じてAIに説明責任を負わせる「人権重視・予防的アプローチ」が顕著で、AI ActやGDPRによって違反に対する制裁措置や執行メカニズムを整備しています。これに対し、米国は技術革新の促進とバランスを図る立場から、包括的な新法よりも既存法の柔軟な適用やガイドラインによる誘導を重視する傾向があります。その結果、短期的には企業の自主性に委ねられる部分が大きいものの、規制が緩やかな分イノベーションの阻害が少ないという利点もあります。中国はまた異なる立場で、国家安全と社会秩序の維持を最優先に据え、詳細な規制と行政管理によってAIを統制するモデルを取っています。アルゴリズム登録制やコンテンツ検閲を伴うこのモデルは、一見すると欧米とは価値観が異なりますが、裏を返せば「AIの振る舞いを見える化し、人々や国家に害を及ぼさないようにする」という点では透明性・説明可能性の追求とも言えます。つまり、中国の場合、その説明責任の受け手がユーザー個人というより国家当局である点が欧米と大きく異なると言えるでしょう。

日本はこれら主要プレイヤーの間でユニークなポジションを占めています。欧州ほどの強硬な法規制は敷かず、まずは倫理ガイドラインで産業界の自主的対応を促す点では米国寄りですが、人権尊重や人間中心という理念は欧州・OECD諸国と共有しています。また日本企業は欧米市場でのビジネスを展開するため欧州GDPR等への準拠が求められることもあり、結果として**「国際標準に合わせつつ自国流に緩やかに実装する」**というバランス志向が見られます。このアプローチは「アジャイルガバナンス」とも称され、急速な技術進歩に対応して柔軟に指針を更新しつつ、必要なら将来的にハードロー化も検討するという段階的戦略です。もっとも、生成AIの普及など状況変化に応じて日本も規制強化に舵を切る可能性があり、各国の動向を見極めながら独自のAI法制を模索していくものと考えられます。

民間企業・業界団体による自主的な制度設計

ブラックボックス化するAIへの対応は政府や国際機関だけでなく、民間企業や業界団体による自主的取り組みも重要な柱となっています。多くの企業が自ら倫理指針を策定し、アルゴリズムの透明性・公平性の確保に努め始めています。

世界的IT企業の例では、Googleは2018年にAI開発・利用に関する7つの基本原則を表明しました。その中には「社会にとって有益であること」「不公平なバイアスを発生させないこと」に加え、「人によるコントロール下でAIの意思決定への説明責任を果たすこと」や「プライバシー保護の設計」「安全性の確保」等が含まれています。これは、AIシステムが人間の管理下で動作し、必要に応じて人間がその判断を説明できるようにするという姿勢を示したものです。またMicrosoftも同様に「責任あるAI（Responsible AI）」の原則を掲げ、社内に専任組織（ORA: Office of Responsible AI、Aether委員会、RAISEチームなど）を設置してガバナンス体制を構築しています。これらの組織はAIプロジェクトの倫理審査や方針策定を担い、透明性・公平性・安全性の観点から製品開発をチェックしています。

IBMはさらに踏み込んで、「あらゆるアルゴリズムにおいて公平性と透明性を確保する」ことをAI倫理のモットーとして掲げました。IBMはAIシステムにおけるバイアス検出・軽減ツール（AI Fairness 360など）や説明可能なAIモデルの研究開発に投資し、その成果をオープンソースで公開するなど業界全体の底上げを図っています。また自社のサービス提供に際しては、顧客に対しAIの判断根拠について可能な限り説明する責任があると明言しています。

日本企業も負けておらず、富士通は2019年に「富士通グループAIコミットメント」を策定し、AI倫理に関する価値観と具体的取組を表明しました。この中で富士通は、社外有識者を含む委員会を設置して自社のAI開発を客観的に評価し、取締役会と共有する仕組みを導入するなど、コーポレート・ガバナンスにAI倫理を組み込む試みを行っています。同じくNECも2019年に「AIと人権に関するポリシー」を公表し、生体認証や映像解析といった自社技術の社会実装に際してプライバシー・人権へ最大限配慮する方針を示しました。具体的には、人権影響評価を開発プロセスに組み込み、差別やプライバシー侵害を招く用途には提供しない宣言をしています。

業界団体や第三者機関による枠組み作りも進展しています。パートナーシップ・オン・AI（Partnership on AI）は2016年に結成された産官学連携の非営利団体で、AIのベストプラクティス共有や政策提言を行っています。そこでは説明可能なAIの実現やAI倫理的な意思決定の改善について研究報告書がまとめられ、企業が自主的に活用できる知見を提供しています。またIEEE（米国電気電子学会）は技術者コミュニティ主導でAI倫理規格を策定しており、2021年には「IEEE 7001：自律システムの透明性に関する標準」を正式リリースしました。IEEE 7001では、ユーザーや監査者、事故調査官、社会一般といったステークホルダー別に5段階の透明性レベルを定義し、開発者がシステム設計時にどのレベルを満たすかを選択・評価できる仕組みを提供しています。例えばユーザー向けには「システムが何をしているかをシンプルに理解できること」、エキスパート向けには「内部プロセスを詳細に検証できること」といった指標が提示され、透明性を測定可能かつ検証可能にする工夫がなされています。

さらにISOやIECといった国際標準化機構でもAIガバナンスの標準作りが進められており、AIマネジメントシステムに関する包括的な規格策定（例えば組織がAIリスクを管理するための仕組みの標準）や、バイアス低減手法の標準化などが議論されています。こうした業界主導のガイドライン・標準は法的強制力こそないものの、企業間取引や国際調達で遵守が求められるケースも増えてきており、結果的にグローバルな透明性向上につながると期待されています。実際、日本政府のAI事業者ガイドライン策定においても、欧米の指針やOECD原則、IEEE標準など国際的な動向が参考にされており、民間主導の知見が公的ルールに影響を与える好循環も生まれています。

おわりに：制度設計の課題と展望

AIのブラックボックス化に対応する制度設計は依然として進行中の課題であり、技術進化と社会要請の間で動的なバランスを取る必要があります。一方で各国・地域・民間の取り組みを俯瞰すると、いくつかの収れんする方向性も見えてきます。それは、AIに人間の監督（Human-in-the-loop）と説明義務を組み込み、信頼性と革新性を両立させるという大枠の目標です。その実現には技術面のブレークスルー（より高度なXAI技術の開発）と同時に、制度面での国際協調（相互運用可能な規制・基準の策定）が不可欠でしょう。例えば、自動運転や医療AIのように国境を越えて展開する技術については各国の規制を調和させる必要があり、また生成AIが生み出すグローバルな影響に対処するには各国が情報共有し対応を協議する枠組みが求められます。

制度設計上の課題としては、説明可能性の程度や手法をどう定義・評価するかという問題があります。単にソースコードを公開すれば透明性が確保されるわけではなく、ユーザーにとって意味のある形での説明が重要です。このため、法律・ガイドラインの文言を技術要件に落とし込む際には専門家の協働が必要となり、法律家・技術者・倫理学者といった多分野の協力体制が鍵を握ります。また説明のコストにも配慮が必要です。すべてのAIに詳細な説明を義務づけると革新的なAIの開発が萎縮する恐れもあり、リスクに応じた差別化（例えば高リスク分野のみ義務化、他は自主指針）が現実的と考えられています。

最後に、ブラックボックス問題への対応は社会全体のAIリテラシー向上とも表裏一体です。制度がいかに説明責任を課しても、受け手である市民や利用者がAIの仕組みや限界を理解していなければ適切に活用・判断することはできません。その意味で、教育や啓発も制度設計の一部と捉え、包括的なエコシステムを築くことが今後の課題となるでしょう。

AIはそのブラックボックス性ゆえに大きな挑戦を突きつけていますが、各国の制度設計の試行錯誤は少しずつ指針を示しつつあります。日本および世界が協調し、透明で説明可能なAIの実現に向けたガバナンス体制を築いていくことが、人間とAIの共生する未来社会における重要な土台となるでしょう。