「Chevron（シェブロン）は覆された」と、2024年6月28日に米国最高裁判所が下した『Loper Bright Enterprises v. Raimondo』判決において、ジョン・ロバーツ最高裁判事によって執筆された多数意見に記されています。この6対3の判決の結果、AIの利用に対する連邦政府の要件の導入は、今後より困難になる可能性が高くなります。

シェブロン・ドクトリン（Chevron doctrine）とは何か、そしてなぜ覆されたのか？

シェブロン・ドクトリンは、特定の争点について法律に明記されていない、または曖昧である場合、連邦裁判所が連邦機関による「合理的」な法解釈を尊重することを義務付けるものでした。これは、1984年の最高裁による『Chevron U.S.A. Inc. v. Natural Resources Defense Council』の判決によって確立されました。

『Loper Bright』判決において、最高裁は、シェブロン・ドクトリンが行政手続法（APA）第706条に合致しないと判断しました。同条は、連邦機関の行為に関して提起された「すべての関連する法律上の問題」を裁判所が判断することを義務付けています。

したがって、連邦裁判所は、特定の争点について曖昧であるか明記されていない制定法に対する、連邦機関の解釈を尊重することを義務付けられなくなりました。

シェブロン・ドクトリンの廃止は、訴訟の増加につながるか？

シェブロン・ドクトリンの廃止が、現行法に対する連邦機関の解釈にどのような影響を与えるかは、現時点では明確ではありません。

連邦裁判所は、1944年の『Skidmore v. Swift & Co』で提示された様々な要因に基づき、「説得力」を有する範囲において、依然として連邦機関による法律の解釈を考慮することができます。しかし、この「説得力」基準は、シェブロン・ドクトリンにおける「合理性」基準よりもはるかに高いハードルとなります。

 シェブロン・ドクトリンの尊重に依拠した過去の判例は依然として有効であり、再審理されることはありません。しかし、現行の連邦制定法に対する現在の連邦機関の解釈には、裁判所でまだ争われていない多くの側面が存在し、それらが今後、異議申し立ての対象となる可能性があります。

これは連邦政府のAI規制にどのように影響するか？

AIは新しい規制分野であるため、シェブロン・ドクトリンの廃止による影響を大きく受ける可能性が高いと考えられます。連邦政府によるAI規制は主に3つの情報源から生じる可能性が高く、そのすべてが『Loper Bright』判決の影響を受けることになります。

AIシステムを具体的かつ広範にカバーする制定法に対する連邦機関の解釈： 現在、AIシステムを具体的かつ広範にカバーする連邦法は存在しません。将来的に立法府がそのような法律を可決したとしても、AIシステムの技術的かつ急速に変化する性質を考慮すると、多くの主要な争点において曖昧、または言及がないものになることはほぼ確実です。これらの主要な争点に対する連邦機関の解釈は、裁判所で争われる可能性が高くなります。裁判所は「すべての関連する法律上の問題」に対処することになり、連邦AI法が連邦機関に特定の争点を解釈する権限を与えており、かつその権限が限定的な範囲でAPA（行政手続法）に合致している場合を除き、連邦機関の合理的な解釈を尊重する必要はありません。

現行の制定法のAIシステムへの適用： 連邦取引委員会（FTC）などの連邦機関は、AIシステムおよび関連データに関連する現行法の解釈を積極的に進めています。今後、それらの解釈が制定法のテキストにおける平易な意味を超えて拡大する場合、裁判所での異議申し立てに直面する可能性が高くなります。 

信頼できるAIに関する大統領令： 2023年10月にバイデン政権が発表した、広範にわたる「信頼できるAIの構築と使用に関する大統領令（EO）」の多くの要素は、シェブロン・ドクトリンの廃止による影響を受けにくいと考えられます。これは、この大統領令が制定法の解釈ではなく行政手続きのステップに焦点を当てており、またこれらのステップを履行するための積極的なタイムラインを提示しているためです。しかし、大統領令の実施に伴い予想される波及効果（例えば、連邦機関が大統領令のコンセプトを利用して、現行法をAIシステムに適用するためのガイダンスを発行することなど）は、シェブロン・ドクトリンの廃止によって著しく制限されることになります。

これは、他のAIガイダンスの情報源にどのように影響するか？

連邦法の制定における複雑さを考慮すると、AIガバナンスのガイドラインとして、州法の重要性が高まる可能性があります。州法および州政府機関は、シェブロン・ドクトリンの廃止による影響を受けません。

さらに、法律や規制としての強制力を持たない「ソフトロー」が、組織にとってますます重要なガイダンスの情報源となる可能性があります。これには、NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）のような非規制的なフレームワーク、ISO/IEC 42001のような国際標準、さらには特定の業界や種類のAIに関連する、より詳細なソフトローツールが含まれます。

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