‍パネル登壇者:

• Jamaur Bronner 氏（The Foregrounds 共同創設者）

• Monika Viktorova 氏（ロジスティクス業界 責任あるテクノロジー担当プロダクトマネージャー）

• Jason Green-Lowe 氏（AI政策センター（Center for AI Policy）エグゼクティブディレクター）

• モデレーター: Var Shankar 氏（Enzai チーフAI兼プライバシーオフィサー）

VS氏によるイントロダクション:

• パネリストの紹介を行います。

• 活発な動きが予想される2025年に向け、AIの政策とテクノロジーに焦点を当てた議論を展開します。

パート1: 2025年、AIはどこへ向かうのか？

MV氏:

• 懸念点（The Bad）:  アクセスの容易化と低コスト化に伴い、ジェネレーティブAI（生成AI）の悪用が増加しています。具体例としては、詐欺目的の音声クローン、児童の性的虐待コンテンツ（CSAM）の作成、大規模なディスインフォメーション（偽情報）が挙げられます。悪意のあるアクターがこの技術を効果的に悪用しているのが現状です。  また、正規の組織においても、チャットボットが誤情報を提供したり、会社の規約に反する解決策を提示したり（エア・カナダの事例など）、重大な失敗事例が発生しています。  生成AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）や、ユーザーの望む回答に無理に合わせようとする傾向は、深刻なリスクを生み出します。  具体的な例として「Character.AI」では、拒食症を助長するようなチャットボットが感受性の強いティーンエイジャーに影響を与えており、セーフガード（安全対策）の不十分さが浮き彫りになっています。

• 期待点（The Good）:  生成AIは科学的発見、特に科学や医療の分野で大きな進歩をもたらしています。  タンパク質構造予測（AlphaFold 2）はその代表例であり、創薬や開発を劇的に加速させています。

• 組織内での活用:  生成AIは業界を問わず幅広く導入されています。  営業やマーケティングのチームは、コンテンツ作成やパーソナライズされたアウトリーチに活用しています。金融などの分野におけるCRUDアプリケーションでも、ガードレールと人間による監視の下で生成AIをレポート自動化に導入することで、大幅な生産性向上が見られます。  検索拡張生成（RAG）の導入により、膨大なドキュメントリポジトリとの対話が可能になり、情報管理を強力にサポートしています。  ただし、ハルシネーションに関するユーザー教育や、情報源の検証体制の構築が極めて重要です。

• 重要なポイント: 生産性向上のポテンシャルは計り知れませんが、堅牢なガードレール、ユーザー教育、そしてハルシネーションへの対処が必要不可欠です。大企業における投資対効果（ROI）や価格モデルの確立は、今後も重要な課題となるでしょう。

JGL氏:

• 基盤モデルのさらなる改良がない状態であっても、技術革新における未開拓の可能性は十分に存在します。組織が注力すべきは、現在のモデルを使い倒すこと、新たなニッチ市場を開拓すること、そして対話手法における制約を「取り除く」ことです。  現在の対話方式は（テキストベース、短いプロンプト、即時の応答など）限定的ですが、将来的にはより大きなコンテキストウィンドウ、AIの「思考時間」の確保、セルフプロンプティング、マルチメディア連携（音声、動画、音楽、車両制御）、さらには現実世界へ影響を及ぼすロボティクスとの統合へと進化していくでしょう。

• モデルのスケールアップが一時的に減速したとしても、それによって進歩が完全に止まるわけではありません。電力、データ、資金調達といったボトルネックが指数関数的な成長に影響を与える可能性はありますが、線形的な成長は維持される見込みです。  2025年のモデルは、2024年のモデルよりも大幅に強力なものになるでしょう。  性能向上の頭打ち（プラトー）に関する報道もありますが、各企業は投資状況や真の進捗について戦略的に口を閉ざしているため、そうした報道は誤解を招く可能性があります。

パート2: 2025年、政策はどこへ向かうのか？

JGL氏:

• 米国政策の不確実性: 選挙期間中、AIに関する議論はほとんど行われませんでした。共和党の政策綱領において、バイデン政権のAI大統領令を「表現の自由と人間の繁栄」に基づくAIに置き換えるという、不可解な言及がなされたのみです。‍

• 「表現の自由」の側面: ディスインフォメーションへの懸念（検閲とみなされるもの）や政治的正しさ（ポリティカル・コレクトネス）に対する反発が予想されます。‍

• 「人間の繁栄」の側面: その真意は不透明です。  バチカンによるAIへの見解や、家族福祉および適切な雇用に関するシカゴ学派経済学の理論との関連性が指摘されています。‍

• 多様な顧問陣: 顧問陣の顔ぶれが極めて多様であるため、トランプ次期政権のAIに対する具体的なアプローチは現時点では予測困難です。‍

• 期待される展望: 超党派のAI安全研究所（AI Safety Institute）のような取り組みの継続、試験や安全基準における革新的企業との連携、そしてセキュリティガードレールの実装を通じた米国の指導的地位の維持が期待されます。

MV氏:

• 米国とEUの比較: 米国の大統領令が自主的なコンプライアンス（遵守）に重点を置いているのに対し、欧州連合（EU）のAI法は数百万ドル規模の制裁金といった厳格な罰則を設けています。このEUのアプローチは、将来的な米国の政策における罰則強化に影響を与える可能性があります。

• グローバルな規制環境:  中国、ブラジル、オーストラリアなどで個別の規制が急速に整備されつつあり、規制環境の断片化が進んでいます。これが製品開発チームや経営陣にとっての摩擦や課題となっています。  多国籍企業は、多様な法域に準拠するために、製品ロードマップ、機能セット、基礎アーキテクチャ、およびモデルを適応させる必要があります。

• EUにおける法執行: GDPR（一般データ保護規則）のもとでの、注目度の高い違反是正措置や巨額の制裁金の事例は、今後のAI法の執行モデルとなる可能性があります。これは、企業（特に多国籍企業）が製品開発や展開に臨む姿勢に大きな影響を与えるでしょう。

パート3: 組織や実務者にとって何を意味するのか？

JB氏:

• スキルアップと適応:  AIへの適応は一貫性を欠いており、不十分な状況が懸念を呼んでいます。多くの企業が戦略的に生成AIを優先しているものの、具体的なスキルアップ計画を欠いています。組織は、AI教育と標準化に焦点を当てる必要があります。

• ROIの測定:  CursorやGitHub Copilotといったツールの導入による生産性向上は、個々の開発者の活用に留めず、組織全体で測定し、スケールアップさせていく必要があります。

• リスクの軽減: 生成AIの非標準的な利用は、組織を重大なリスクにさらします。バックワードテスト（過去データでの検証）、人間による監視、そして慎重な分析が極めて重要です。

• スキルセットのシフト:  生成AIツールを利用できるジュニア開発者は「AI支援型開発者」となり、クリエイティブな問題解決やソリューション設計に集中できるようになります。これに伴い、職務記述書（ジョブディスクリプション）、人事制度、人事評価などの見直しが必要となります。

• 雇用の代替への懸念への対処:  一部の職務が再配分される可能性はありますが、焦点を当てるべきは、AIをイネーブラー（実現手段）として活用することです。責任ある組織は、人間による監視を効果的に機能させつつ、新たな機会を創出するために、職場、業務プロセス、および職務記述書を再構築すべきです。

• ‍組織的な影響とベストプラクティス: 多くのベストプラクティスは、従来のコンサルティング会社やビジネススクールからではなく、リソースの豊富な組織の取り組みやケーススタディを通じて、現在進行形でリアルタイムに構築されつつあります。

JB氏（続き）: ベストプラクティスの情報源

• 基盤モデルプロバイダー: CohereによるLLM Universityなどの教育支援活動や、OpenAIによる同様の取り組みは、貴重なリソースを提供しています。

• AI教育パートナー: The Foregroundsなどの組織は、ベストプラクティスを把握し普及させるために、ケーススタディの蓄積、成功・失敗事例の評価、専門家へのインタビューなどを行っています。

• 社内のAI倫理・ガバナンスチーム: これらのチームは、組織内におけるコンプライアンスの推進、責任ある導入、そして部門横断的な調整を主導しています。

• 政府および政府関連機関: シンガポールの国家AI戦略（National AI Strategy）や、AI政策センターの取り組みは、ステークホルダーとの協調を通じて、グローバルなベストプラクティスに影響を与えています。

JB氏（続き）: 起業家精神の促進

• 次期政権が起業家精神の育成を重視していること、保守政権が伝統的に優先する分野（国防、先端製造業）への投資拡大の可能性、そしてイーロン・マスク氏をはじめとする人物の影響力を考慮すると、今後の起業家を取り巻く環境には地殻変動が起きる可能性があります。‍

• 国防: AndurilやPalantirといった企業には、さらなる機会拡大が見込まれます。‍

• 先端製造業とロボティクス: 製造能力の国内回帰（オンショアリング）が重視され、ブルーカラーの仕事を代替するのではなく、AIがその支援を行う形態が進むとみられます。Figureや、イーロン・マスク氏が率いる人型ロボティクス（ヒューマノイド）事業などがその好例です。これは、産業製造の観点からも極めて魅力的な機会を提供します。‍

• クリエイティブ産業: 起業家やクリエイターの新たな波が、音楽生成、動画制作、画像作成などのAIツールを活用し始めています。これらの層は、かつてのSaaS製品の専門家のようにツールを使いこなすプロフェッショナルとなり、参入障壁を下げて新たな起業家精神を育んでいます。これは、製品開発ライフサイクルを合理化し、より迅速なイテレーションと展開を可能にすることで実現しています。‍

• 医療と教育: これらの分野には素晴らしい期待が寄せられているものの、これまでの保守派のアプローチを踏まえると、新政権がこれらの領域において広範なAI普及を支援するかどうかは不透明です。

MV氏（続き）: 中小規模の組織について

• 大企業における生成AIの優位性: グローバル展開している大企業は、より多くのデータとリソースを保有しているため、生成AIの開発において優位に立つ傾向があります。その一方で、大統領令、EU AI法、中国、ブラジル、オーストラリアの規制など、多様で時には相反する規制上の懸念に直面します。この断片化した規制環境への対応は、製品開発と市場投入の複雑さを高める要因となります。

• 中小企業および起業家のための戦略:

• 生成AIのケイパビリティ（能力）を理解する: 生成AIが何に優れているのか、そして自社のビジネスに具体的にどのようなメリットをもたらすことができるのかを見極めることに集中します。‍

• 自社開発（Build）か外部購入（Buy）か: AIソリューションを社内で独自に開発するべきか、あるいは中小規模の組織にとってよりコスト効率の高い既存の製品（既製品）を活用すべきか、情報に基づいた確かな意思決定を行います。‍

• 調達とベンダー管理: AIベンダーを徹底的に評価し、技術的な能力だけでなく、下流のリスク、規制遵守、サイバーセキュリティ、および法的考慮事項にも焦点を当てます。これにより、社内の専門知識への依存を減らし、中小企業であっても専門ベンダーの恩恵を享受することが可能になります。‍

• 大企業から学ぶ: 大企業で実績のある調達およびベンダー管理のベストプラクティスを取り入れます。これにより、中小企業が適切なソリューションを選択し、リスクを効果的に管理できるようになります。‍

• 政府政策の役割: NGOへの助成金は、社会全体の利益となる生成AIツールへのアクセスを容易にし、より公平な競争環境を確保するのに役立ちます。これにより、多様なセクターにおける研究、開発、責任あるAI展開を支援し、市場の「勝者独占」効果を和らげることが期待されます。結果としてイノベーションと競争が促進され、少数の大企業による市場支配を防ぐことにつながります。

JGL氏（続き）: 人間とAIの協調

• 人間の主体的な関与の維持:  これは極めて繊細な課題です。AIは客観的で信頼できると捉えられがちであるため、その推奨事項に過度に依存してしまいやすくなります。単に判断プロセスに人間を介在させる（ヒューマン・イン・ザ・ループ）だけでは不十分な場合があります。

• 人間の役割の統合:  単なる最終承認ステップとしてではなく、意思決定プロセスそのものに人間の役割を根本から組み込みます。

• オラクル（神託）型AIとしての活用:  AIに最終的な行動の意思決定を委ねるのではなく、状況の説明や関連情報の抽出に特化させて使用します。これにより、人間がAIの生成した知見に基づいて、納得のいく意思決定を行えるようにします。

• タスクと業務（ジョブ）の切り分け:  AIは特定の「タスク」の自動化には非常に優れていますが、それは必ずしも「業務全体」と一致するわけではありません。人間が最も効果を発揮するタスクと、AIが最も得意とするタスクを切り離すように職務を再構成します。  これにより、双方の強みを最大化し、双方にとって有益な協調体制を構築できます。ただし、AIの進歩に伴い、人間が担うべきタスクが縮小していくことへの長期的な懸念は依然として残ります。

VS氏による総括:

• トランプ次期政権の具体的なアプローチはまだ明確ではありません。

• EU AI法は、世界の企業に大きな影響を与えることになります。

• 組織は教育、人材の獲得・育成、そして適切な人間の監視体制の構築にフォーカスする必要があります。

Enzaiは、抽象的なポリシーから具体的な運用監視への移行を支援するために特別に構築された、業界をリードするエンタープライズ向けAIガバナンスプラットフォームです。当社のAIリスク管理プラットフォームは、自律型（エージェンティック）AIガバナンスの管理、包括的なAIインベントリの維持、およびEU AI法への準拠を確実にするために必要な専用インフラを提供します。複雑なワークフローを自動化することで、Enzaiは企業が自信を持ってAI導入を拡大できるよう支援し、ISO 42001やNISTなどのグローバルスタンダードとの整合性を確保します。