では、企業は何を基準に「任せるべきか」を判断すればよいのか。最初に思い浮かぶのは、法律や政府・業界のガイドラインだろう。
実際、AIをめぐるルール整備はこの数年で大きく進んだ。日本では総務省と経済産業省が「AI事業者ガイドライン」を策定し、2026年3月には第1.2版へ更新している。EUでもAI法が発効し、リスクに応じてAIシステムを規律する枠組みが段階的に適用されている。
企業がこうした法令やガイドラインを理解し、遵守することやガイドラインを参照することは当然の前提である。しかし、それだけで十分とは限らない。新しい技術については、利用方法が広がり、その社会的影響が明らかになり、議論が積み重なった後に、具体的なルールが形成されることが少なくないからだ。
位置情報は、その構造を考える1つの例になる。日本の個人情報保護法は2003年に成立し、2005年に全面施行された。しかしその後、GPS搭載携帯電話やスマートフォンの普及によって、位置情報が収集・蓄積・利用される場面は大きく広がった。
現在の個人情報保護委員会のガイドラインでは、「ある個人の位置情報」が「個人関連情報」の例として明示される一方、位置情報が連続的に蓄積されるなどして特定の個人を識別できる場合には、「個人情報」に該当すると整理されている。さらに、2020年の法改正では「個人関連情報」という新たな情報類型が設けられ、一定の第三者提供に対する規律も追加された。
法整備が追い付かないスピードで進化するAI
このように、技術やその利用実態が変化するなかで、当初の法律だけでは具体的に想定されていなかった問題が顕在化し、それに応じて法制度やガイドラインによって境界が具体化されてきた。
進化のスピードが著しく速いAIにおいては、この傾向は顕著に起こりうる。新しいAIの使い方が登場するたびに、法律が即座に「どこまでAIに任せてよいのか」を教えてくれるわけではない。ガイドラインも、あらゆる業務や組織について唯一の正解を与えてくれるものではない。
だからこそ、法が明確な答えを示していない領域でも、自ら「何を許容し、何を許容しないのか」を判断しなければならない。その判断のよりどころとなるのが、倫理である。
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