はじめに
近年、生成AI（ジェネレーティブAI）の登場により、AI技術は私たちの日常生活や経済活動の隅々にまで急速に浸透し始めています。この技術革新は、大きな成長の可能性を秘めている一方で、人権や社会、環境に対するリスクも内包しています。そのため、AIがもたらす恩恵を最大化し、リスクを最小限に抑えるための指針、すなわち「責任あるAI（Responsible AI）」の実践が、かつてないほど重要になっています。
しかし、多くの組織が「責任あるAI」の重要性を認識しているにもかかわらず、その具体的な実践は遅々として進んでいないのが現状です。世界経済フォーラムの調査によれば、包括的かつ予測的な形で「責任あるAI」を完全に運用できている組織は、全体の1%にも満たないと報告されています。この「実装ギャップ」は、AIへの投資や社会からの信頼を損ない、その潜在能力を十分に引き出す上での大きな障壁となっています。
このような課題に対処するため、世界経済フォーラムはアクセンチュアとの協力を得て、「責任あるAI」の実装を推進するための具体的な手引きとして、プレイブック「Advancing Responsible AI Innovation: A Playbook」を発表しました。このプレイブックは、AIガバナンスにおける長年の議論と、多様なステークホルダー（利害関係者）からの知見を結集させた成果物です。
本稿では、このプレイブックの内容を、組織のリーダーと政府、双方の視点から示された9つの具体的な「プレイ（戦略）」を通じて、解説していきます。
解説論文
- 論文タイトル：Advancing Responsible AI Innovation: A Playbook
- 論文URL：https://reports.weforum.org/docs/WEF_Advancing_Responsible_AI_Innovation_A_Playbook_2025.pdf
- 発行日：2025年9月
- 発表者：世界経済フォーラム（World Economic Forum）
要点
- 「責任あるAI」の重要性と実装ギャップ：AIの持続可能なイノベーションには「責任あるAI」の実践が不可欠であるが、ほとんどの組織で実践が初期段階に留まっている。この「実装ギャップ」がAIの潜在能力を阻害している。
- 組織と政府双方への実践的指針：本プレイブックは、組織が直面する内部課題と、政府が取り組むべきエコシステム全体の課題の両方に対処するため、具体的な行動を提示する枠組みである。
- 3つの側面と9つの戦略（プレイ）：内容は「戦略と価値創造」「ガバナンスと説明責任」「開発と利用」の3つの側面に分けられ、それぞれに3つずつ、合計9つの具体的な戦略（プレイ）が設定されている。
- マルチステークホルダーによる協調の必要性：信頼できるAIエコシステムの構築には、産業界だけでなく、政府、学術界、市民社会など、すべてのステークホルダーによる連携が不可欠であることが強調されている。
詳細解説
このプレイブックは、組織と政府が「責任あるAI」を推進するために取るべき具体的な行動を、3つの側面（Dimension）と9つの戦略（Play）に整理して提示しています
Dimension 1: Strategy and value creation（戦略と価値創造）
この章では、組織が「責任あるAI」を経営戦略の中心に据え、長期的な価値を創造する方法と、政府がそれを促進するための政策ツールについて概説されています。
Play 1: Lead with a long-term, responsible AI strategy and vision for value creation（長期的な責任あるAI戦略と価値創造のビジョンを掲げる）
AIがもたらす機会を確実に捉え、変化し続けるリスクに対応するためには、企業は「責任あるAI戦略」を事業戦略やイノベーションのロードマップに組み込む必要があります。政府にとっては、組織における「責任あるAI」の成熟が、国民の信頼醸成だけでなく、将来の動的なAI技術（例：マルチモーダルAI、エージェントAI）に対応できる、適応性の高い政策サイクルの基盤となります。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 戦略的必須事項としての認識: 経営層や取締役会が主導し、責任あるAIが製品品質の向上や契約獲得率の改善につながる価値を理解することが重要です。そのためには、経営層への教育や、AI戦略を推進する専門リーダーの任命が必要です。
- ビジョンと原則の設定・共有: 組織の理念に沿ったビジョンと原則を定め、それを具体的なポリシーや基準に落とし込みます。Microsoftと米国最大の労働組合連合AFL-CIOのパートナーシップのように、従業員からの継続的なフィードバックを得る仕組みを構築することも推奨されています。
- 透明性とインセンティブ: 組織内でのAIの目的や限界を透明にし、責任あるパフォーマンスに対して報酬を与えるなど、信頼の文化を醸成します。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 管轄区域の目標の明確化: 各国・地域がAIガバナンスに関する国家戦略や行動規範（例：ブラジルのAI計画、カナダの自主行動規範）、規制（例：EUのAI法）を明確にすることで、組織がそれに倣うことを促します。
- 産業界へのインセンティブ: 組織が「責任あるAI」を実践する動機付けとして、政府調達における優遇措置、税制優遇や補助金、表彰制度（例：ドバイの「AIシール」）などを活用します。
Play 2: Unlock AI innovation with trustworthy data governance（信頼できるデータガバナンスでAIイノベーションを解き放つ）
AIイノベーションの成功は、安全で高品質、かつコンプライアンスを遵守したデータアクセスにかかっています。そのため、従来のセキュリティモデルを刷新し、データのワークフローとAIシステムにセキュリティを組み込んだ、現代的なデータ基盤を構築する必要があります。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 全社的なデータガバナンス戦略: データの品質、相互運用性、追跡可能性を確保するための全社的なルールを確立します。
- サイロの解消と承認プロセスの合理化: 部門間に散在するデータをマッピングし、承認プロセスを簡素化することで、内外のデータ共有を促進します。
- データ不足への対処: データが不足している場合、組織間でのデータ共有（例：データトラスト、データ協同組合）や、生データを共有せずに分析を行う「連合学習（Federated Learning）」や「データクリーンルーム」といった手法を探求します。また、個人情報などを保護しつつ大規模なデータを生成できる「合成データ（Synthetic Data）」の活用も検討されますが、その利用にはバイアスの再現といった課題にも注意が必要です。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 生成AIを考慮したデータガバナンスの明確化: 生成AIがデータの収集・利用方法に与える影響を評価し、既存のデータガバナンス方針のギャップを特定・対処します。特に、先住民のデータ主権や子どもの権利など、脆弱な立場にある人々を保護する配慮が求められます。
- オープンで包括的なデータエコシステムの促進: EUのデータガバナンス法のように、信頼できるデータ仲介者を支援し、責任あるデータ共有を可能にする政策枠組みを整備します。
- 安全なデータ共有の実現: 規制上のリスクを気にせず新しい共有モデルを試せる「規制のサンドボックス」の設置や、公正なデータ市場の促進、国境を越えたデータアクセスを可能にする共有インフラの整備（例：サウジアラビアの外国データホスティング法）が有効です。
Play 3: Design resilient, responsible AI processes for business continuity（事業継続性のための強靭な責任あるAIプロセスを設計する）
AI戦略とガバナンスを将来にわたって有効なものにするためには、「強靭性（Resilience）」、つまり将来の予期せぬ変化に適応できる能力が必要です。これには、AIと他技術の融合、新しいAIアーキテクチャの出現、規制の変更などが含まれます。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 戦略的先見性への投資: 不確実性を低減するため、「ホライズンスキャニング（変化の兆候を早期に捉えるプロセス）」や、規制当局・学術界との対話、様々な未来を想定する「シナリオプランニング」といった手法を活用します。
- 強靭性フレームワークの採用: 未知のリスクに備え、重要なシステムに対する事業継続計画や緊急時対応計画を策定します。
- グローバルな一貫性と地域対応のバランス: 多国籍企業は、世界共通の原則を維持しつつ、各地域の文化や規制の現実に合わせた調整を行う必要があります。Infosys社の「コンプライアップ」戦略のように、最も厳しいグローバル基準を全社的に適用することも一つの解決策です。
- 相互運用性への投資: 複数のAIリスクフレームワークを統一的な管理基盤に統合し、国際標準化機構（ISO）などの国際フォーラムに参加することで、異なるシステムや規制間での連携を強化します。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 規制の矛盾や曖昧さの解消: 業界ごとの規制と分野横断的なAI規制の間の矛盾を解消し、組織に明確なガイダンスを提供します。
- AIガバナンスフレームワークの試作（プロトタイピング）: 新しい政策を導入する前に、その実効性や予期せぬ副作用を検証するため、製品開発のように試作品を作るアプローチを取ります。これには、幅広い関係者の参加を促し、明確な成功基準を設定し、透明性のあるプロセスで進めることが重要です。
- 多国間フレームワークによる相互運用性の促進: 共有の原則や基準を設定し、国際的な協力を推進します。例えば、米国のNIST AIリスク管理フレームワークと日本のAI事業者ガイドラインの比較分析（クロスウォーク）などが挙げられます。
- 組織への支援: シンガポールのAI Verify Foundationのようなツールやフレームワークの提供、カナダのAI研究所のようなエコシステムの支援者（チャンピオン）の設立、英国金融行動監視機構（FCA）のAIサンドボックスのような安全な実験環境の提供を通じて、組織の取り組みを後押しします。
Dimension 2: Governance and accountability（ガバナンスと説明責任）
この章では、「責任あるAI」を組織の持続的な能力とするために必要な、内部のガバナンス構造と外部からのインセンティブについて論じられています。
Play 4: Appoint and incentivize AI governance leaders（AIガバナンスのリーダーを任命し、インセンティブを与える）
「責任あるAI」を統括する上級リーダーの存在は、取締役会に対し、規制遵守やリスク管理が全社的に行われているという保証を与え、事業戦略との整合性を確保する上で不可欠です。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 上級リーダーと横断的組織の任命: AIガバナンスを主要な責務とするリーダーを任命し、部門横断的なAIガバナンス組織を設置します。
- 職務の分離: AIの開発・提供チームと、その監督・保証チームの責任を明確に分離し、権限の集中を防ぎます。
- 段階的なガバナンスの成熟: まずは中央集権的な委員会で一貫性を確保し、実践が成熟するにつれて、各事業部門に権限を委譲する連合型（Federated）モデルへと移行させることが効果的です。e&社の事例では、部門横断的な運営委員会がリスクレビューを担っています。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- AIサプライチェーンにおける責任の明確化: AIモデルの開発者から利用者まで、サプライチェーン全体における責任の所在を明確にすることで、各企業が内部での責任分担を進める動機付けとなります。
- 責任あるAIリーダーシップの実践: 政府自身が、国家レベルのChief AI Officer（CAIO）などを任命し、その責任を明確にすることで、産業界の手本となります。
Play 5: Adopt a systematic, systemic and context-specific approach to risk management（体系的、システム的、かつ文脈に応じたリスク管理アプローチを採用する）
AIのリスク管理は、単なる技術的な課題ではなく、全社的な責任です。組織の規模、セクター、管轄区域などの文脈に合わせて、体系的かつシステム全体を俯瞰するアプローチが必要です。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 成熟度評価の実施: 自社の「責任あるAI」の実装がどの段階にあるかを客観的に評価します。これには、GSMA（GSM協会）の通信事業者向けロードマップのような業界主導のツールが役立ちます。
- 外部フレームワークの組織内への適用: NISTのAI RMF（リスク管理フレームワーク）のような汎用的なフレームワークを、自社の管理体制や事業内容に合わせてカスタマイズします。Workday社の事例では、NIST AI RMFを自社の既存の管理プロセスにマッピングし、具体的な質問票などに落とし込んでいます。
- 文脈に応じたガイダンスの活用: 調達（RMF PAIS 1.0）、ベンチャーキャピタル投資（RAIS Framework）、金融（シンガポール金融管理局のガイダンス）など、特定の活動やセクターに特化したフレームワークも参考にします。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 文脈に応じたフレームワークの開発推進: 広く受け入れられているフレームワークを、各国の状況に合わせて解釈・適用する取り組みを主導します。これにより、業界ごとに用語や実践がバラバラになる「断片化」を防ぎます。
- 責任あるAIリソースのオープンな共有促進: ベストプラクティスやツールを共有するため、OECDの「信頼できるAIのためのツールと指標カタログ」のようなリポジトリ（情報集積所）を整備・拡充します。
- 国際協力によるデジタルデバイドの是正: AIガバナンスに関する国際的な議論に、グローバルマジョリティ（開発途上国など）からの参加が不足すると、AIのリスクや機会に関する知識に偏りが生じます。インフラ、データ、人材といった構造的な格差をAIが助長しないよう、国際協力が必要です。
Play 6: Provide transparency into responsible AI practices and incident responses（責任あるAIの実践とインシデント対応に関する透明性を提供する）
透明性は、信頼と正当性、そして規制への備えの基盤です。政府がAIに関する透明性要件を義務化し始めているため、企業は報告メカニズムを積極的に構築しておくことが有利になります。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 従業員による自己報告の奨励: 従業員がAIに関する懸念やインシデントを報告しやすい環境を整えます。
- インシデント対応計画の確立: AIインシデント（例：利用者への危害、公平性の侵害）の類型を定義し、内部レビューや外部報告の基準を設定します。
- カスタムテストと指標の優先: 汎用的なベンチマークよりも、自社の事業領域やアプリケーションに特化したリスクを評価する独自のテストや指標を優先します。
- 実践に関する透明性の提供: 使用しているすべてのAIの目的、データソースなどを文書化した「AIインベントリ」を作成し、リスクを追跡する「AIリスク登録簿」を維持します。コミットメント（約束）、クレーム（自己報告）、エビデンス（第三者による証拠）といった異なるレベルでの情報開示が考えられます。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 産業界の実践状況の評価: 自国内のAI提供者や利用者の実践状況を把握し、証拠に基づいた政策立案に役立てます。
- リスクとインシデント報告の標準化と奨励: 報告を促すため、共通の分類法（タソノミー）の整備や、報告者を法的責任から保護する「セーフハーバー規定」の導入、相互運用可能な情報開示プラットフォームの構築を進めます。EUのAI法では、高リスクな汎用AIモデルの提供者に対し、重大なインシデントの報告を義務付けています。
- ベンチマークの進化と検証の標準化: AIシステムの性能を正確に評価するためのベンチマークや基準を策定するため、産業界、学術界、市民社会を招集します。
- 環境への影響に関する透明性の促進: AIのバリューチェーン全体における環境負荷（エネルギー、炭素、水使用量など）のデータ公開を、自主的または義務的な措置として検討します。
Dimension 3: Development and use（開発と利用）
最終章では、AIの設計から導入、継続的な監視に至るまで、AIライフサイクル全体で不可欠となる技術的ツール、技術標準、そして継続的なガバナンスの実現に焦点が当てられています。
Play 7: Drive AI innovations with responsible design as the default（責任ある設計をデフォルトとしてAIイノベーションを推進する）
「責任あるAI」を大規模に実装するには、AIが製品やサービスに設計される際の基礎的な条件そのものを再構成する必要があります。責任ある設計原則を組み込まなければ、たとえ善意の設計手法であっても、ユーザーの信頼を損なう可能性があります。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 責任あるAI設計の実践を優先し、リソースを配分: 責任ある設計を業績評価指標に組み込み、リスクや失敗シナリオを特定し、「安全に失敗する」メカニズムを構築します。
- 確立された設計原則の認識とオーナーシップの構築: 製品チームに「責任あるAIスチュワード」を配置し、学際的な設計チームを開発ライフサイクルに統合します。
- ユーザーを責任あるAIのパートナーとして力づける: 開発プロセスにユーザー（従業員、顧客など）を積極的に関与させます。アラン・チューリング研究所とLEGO財団の共同研究では、子どもたちを生成AIの共同設計者とすることで、リスク特定に有益な洞察が得られました。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 社会技術的アプローチによるリスク管理: AIの成果を決定するのは技術だけでなく、より広範な社会的要因であるという視点から、政策を進化させます。これには、学際的研究への資金提供や、職場へのAI導入における労働者の発言権の確保などが含まれます。
- 責任ある設計基準の調和: 国境を越えて協力し、設計上のリスクと緩和策に関するコンセンサスを形成します。特に、子どもが使用するAI製品には、年齢に応じたインターフェースや操作からの保護といった基準が必要です。
- ビジネスモデルの多様化へのインセンティブ: 短期的な収益化だけでなく、科学の進歩や社会の幸福への貢献といった、利益以外の成功尺度に基づくビジネスモデルを奨励します。
Play 8: Scale responsible AI with technology enablement（テクノロジー活用で責任あるAIをスケールさせる）
AIアプリケーションが急速に増加し、リスクが複雑化する中で、「責任あるAI」を実践するためのテクノロジーは不可欠になっています。これには、運用プラットフォームからシステム的な有効化、継続的な監視までが含まれます。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 責任あるAIのシステム化: リアルタイム監視ツールや、AIエージェントによる脅威分析、脆弱性を特定する「レッドチーム」活動の自動化など、責任あるAIのタスクを運用・拡張するための専用技術を導入します。
- 責任あるAI制御の企業インフラへの組み込み: レガシーシステムを最新化し、責任あるAIの制御機能をAIインフラに直接組み込むことで、リスクの見落としを減らします。
- 十分な人的監視の維持: AIの限界（幻覚、推論の誤りなど）を補うため、人間の監視は不可欠です。特に、自律性が高まるエージェントAIに対しては、監視のあり方も適応させていく必要があります。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- 責任あるAI技術の研究開発促進: 責任あるAI技術の市場を活性化させるため、表彰制度やAI賠償責任保険などのインセンティブを検討します。
- 責任あるAI技術間の相互運用性の促進: 企業が互いのアプローチを評価できるよう、共通の基準（分類法、API定義など）の確立を推進します。これには、サンドボックス環境でのストレステストや、マルチステークホルダーによるガバナンスモデルの構築が含まれます。
Play 9: Increase responsible AI literacy and workforce transition opportunities（責任あるAIリテラシーと労働力移行の機会を増やす）
AIを中心に組織が自己変革を進める中で、全社的な「責任あるAIリテラシー」と学際的なスキルの育成は、文化変革と人材変革に不可欠です。政府にとっては、AI教育への投資が、情報に基づいた意思決定ができる国民と、産業界の需要に応える専門家パイプラインの基盤となります。
- 組織のリーダーが取るべき行動
- 組織全体でのリテラシー向上への投資: AIの能力、限界、リスク、倫理などを学ぶ機会を全従業員に提供します。IKEAでは、役割に応じたAIリテラシープログラムをグローバルに展開しています。
- 方針とツールによるリテラシーの具体化: 組織の責任あるAI方針を研修に組み込み、承認されたツールの使用法に特化したトレーニングを提供します。
- 従業員の声に耳を傾け、意思決定に反映: 従業員が持つAIへの懸念（仕事の喪失、ストレス増加など）を理解し、それに対応するリテラシー戦略を立てることが、AIの導入と責任ある利用を促進します。
- 政府のリーダーが取るべき行動
- リテラシー基盤に関する連携の促進: 何が基本的なリテラシーを構成するのかについて基準を定義し、専門家と連携してその基盤を文書化する取り組みを支援します。
- リテラシーへのアクセスと専門家パイプラインの創出: 生涯学習プログラムや官民パートナーシップを通じて、一般市民のリテラシー向上と専門人材の育成を支援します。欧州委員会とOECDの「AIリテラシーフレームワーク」や、シンガポールの「AIシンガポール（AISG）」、米国の「AI4K12」など、初等教育から専門レベルまで、様々な取り組みが世界で行われています。
まとめ
本稿では、世界経済フォーラムとアクセンチュアが共同で発表したプレイブック「Advancing Responsible AI Innovation: A Playbook」について、その全体像を詳細に解説しました。
このプレイブックが示すのは、AIを開発・利用する組織が、持続可能なイノベーションと社会へのプラスの影響を確保するために中心的な役割を担っているという事実です。株主、政策立案者、そして消費者は、組織が堅牢な「責任あるAI」を実践していることを求めています。
提示された9つのプレイは、組織が直面する内部的な障壁と、政府が取り組むべきエコシステム全体の課題を乗り越えるための具体的な行動指針です。これらを実践することは、組織が将来のエージェントAIのような進化する技術がもたらす機会を最大限に活用するための基盤を築くことにもつながります。
