概要

AIガバナンス・ポッドキャストの本エピソードでは、Cognizantのクライアント・パートナーであるスニール・グレゴリー (Sunil Gregory) 氏と、ハイデラムードのNALSAR法科大学のIPRチェアであるアニンディモ・シルカー (Dr. Anindya Sircar) 博士をお迎えしました。お二人は『AI Governance Handbook』（Springer、2025年刊）の共著者です。ホストのマット・マカラムとともに、実務における企業のAIガバナンスの実態や、インド、”米国、そしてEUにおけるその違いについて討議します。

大企業内部におけるシャドーAIの組織的な解決策、知的財産（IP）リスクを特定するインベントリ・テスト、そして近刊予定の続編の中心的な主張である「AIに新たな法的枣組は不要であり、新たな制定法を作るのではなく、既存の法理を拡張することこそが適切な対応である」という点について深く掘り下げます。

SpotifyやApple Musicでお聴きいただくか、YouTubeでエピソードをご覧いただけます。

主なポイント

• 多くの企業の知的財産リスク対策プログラムが、なぜ過大評価と過小評価を同時に引き起こしてしまうのか、そしてガバナンスが実際に機能しているかを判定するインベントリ・テストとは。

• 大企業におけるシャドーAIの組織的な解決策：AI予算が実用化に至らなかったパイロットプロジェクトにすでに消费されてしまったCIOのための3層モデル。

• 欧米のビジネスリーダーがインドのDPDP法（デジタル個人情報保護法）を「未発達」と誤読しがちな理由と、原則ベースの枣ちゃんとした枣組を「法的な閑隙」ではなく「意図された選択」として捉えなかった場合に見落されるもの。

• スニール氏とアニンディモ博士の近刊予定の続編のプレビュー。AIに特化した新たな制定法を作るのはなく、5つの次元にわたり既存の法理を拡張すべきだとする主張の根拠。