※本稿は、2024年に開催されたAI for Good Global Summit 2024での「Roundtable on the future of AI standardization, regulation & industry development」というワークショップをAI要約したものです。

はじめに

1.1 円卓会議の背景と目的

AI標準化、規制、産業開発の未来に関する円卓会議は、AIの急速な発展に伴う課題と機会に対応するため、国際的な協力と調和を促進することを目的として開催されました。この会議は、AI for Goodサミットの一環として行われ、AIガバナンスの重要性が高まる中で、標準化組織がAIの管理と統治に必要なツールを提供する役割を担うことが期待されています。

会議の背景には、AIの進歩が社会に与える影響の大きさと、それに伴う規制や標準化の必要性があります。特に、2024年4月時点での最新の知見を基に、AIの倫理的利用、安全性、透明性などの課題に取り組むことが求められています。

円卓会議の主な目的は以下の通りです：

1. グローバルな協力の促進： 標準開発機関、加盟国、民間セクター、国連パートナーなど、AIに関わるすべての利害関係者を包括的に集め、協力体制を構築することを目指しています。
2. AI標準化の調和： 国際電気通信連合(ITU)、国際標準化機構(ISO)、国際電気標準会議(IEC)などの主要な標準化団体が協力して、AIの標準化を世界的に調整し、AIガバナンスに必要なツールを提供することを目的としています。
3. 技術と倫理の橋渡し： AIの技術的進歩と倫理的考慮事項のバランスを取り、責任あるAI開発を促進するための枠組みを議論します。
4. 規制と革新のバランス： 各国政府や企業が採用するAI政策や規制アプローチを共有し、イノベーションを阻害せずに適切な規制を行う方法を探ります。
5. 産業界の視点の統合： 通信、ネットワーク、ソフトウェア開発など、様々な産業分野でのAI活用事例や課題を共有し、実務的な観点からAI標準化の重要性を議論します。
6. 将来のAIガバナンスの方向性の設定： 急速に進化するAI技術に対して、将来的にどのようなガバナンス体制が必要になるかを予測し、準備するための議論を行います。

この円卓会議は、AIの標準化、規制、産業開発に関する包括的な対話の場を提供し、国際的な協調と理解を深めることで、AIの責任ある開発と利用を促進することを究極の目標としています。参加者は、それぞれの立場から知見を共有し、AIの未来を形作る上で重要な役割を果たすことが期待されています。

1.2 参加組織と代表者の概要

AI標準化、規制、産業開発の未来に関する円卓会議には、国際機関、標準化団体、各国政府、民間企業など、多様な組織から代表者が参加しました。この多様性により、AIの開発と規制に関する包括的な議論が可能となりました。以下に、主要な参加組織と代表者の概要を示します。

国際機関：

1. 国連工業開発機関 (UNIDO) 代表者：Anna Peianish 役割：AIの産業開発における戦略と取り組みの紹介
2. 国連環境計画 (UNEP) 代表者：S氏（氏名不詳） 役割：Chief Digital Officer として、AIの環境分野での活用について説明

標準化団体：

1. 3. 国際標準化機構 (ISO) 代表者：Sergio Mujica 役職：事務総長 役割：ISOのAI標準化活動の概要説明
2. 国際電気標準会議 (IEC) 代表者：Philippe Metzger 役職：事務総長兼CEO 役割：IECのAI関連の取り組みと他の標準化団体との協力について説明
3. 国際電気通信連合 (ITU) 代表者：Oman氏（氏名不詳） 役職：TSB Director 役割：ITUのAI標準化活動の紹介
4. 世界インターネット会議 (WIC) 代表者：General Yang氏 役職：事務次長 役割：WICのAI関連の国際協力活動について説明
5. 電気電子技術者協会 (IEEE) 代表者：Karen Bartleson 役職：Senior Director 役割：IEEEのAI標準化活動と自律型知能システムに関する取り組みの紹介

各国政府代表：

1. スイス 代表者：Thomas Schneider大使 役割：スイスの倫理的AI規制アプローチの説明
2. アメリカ合衆国 代表者：Steve Lank大使 役割：アメリカのAI政策と国際協力の取り組みの紹介
3. 中国 代表者：Dr. U氏 役職：CAIC（China Academy of Information and Communications Technology）総裁 役割：中国のAI開発と国際標準化への貢献について説明
4. インド 代表者：N. J. Verma氏 役職：電気通信省追加事務次官 役割：インドのAI規制とビッグデータ活用の取り組み紹介
5. ウルグアイ 代表者：Dr. Mercedes Arinda Falco 役職：ウルグアイ規制当局代表 役割：ウルグアイのAI戦略と規制アプローチの説明

民間企業代表：

1. Turkcell 代表者：Ali Taha氏 役割：通信業界におけるAI活用事例の紹介
2. Cisco 代表者：Diane Mavis氏 役割：CiscoのAI倫理と国際協力への取り組みの説明
3. Nokia 代表者：Dr. Karina Marat 役職：標準化政策部門長 役割：NokiaのAI標準化と政策提言について説明
4. Red Hat 代表者：Karim Rabia氏 役割：Red HatのオープンソースAI開発の取り組み紹介
5. Huawei 代表者：Shan氏（氏名不詳） 役割：HuaweiのAIエコシステム構築の取り組み説明

この多様な参加者構成により、AI標準化、規制、産業開発に関する幅広い視点と専門知識が共有されました。各代表者は、それぞれの組織や国の立場から、AIの未来に向けた取り組みや課題、そして協力の可能性について意見を交換しました。この円卓会議は、グローバルなAI開発の方向性を形作る上で重要な対話の場となり、参加者間の相互理解と協力関係の強化に貢献しました。

国際機関によるAI開発の取り組み

2.1 国連工業開発機関(UNIDO)の戦略

国連工業開発機関（UNIDO）は、AIの産業開発における重要性を認識し、包括的かつ持続可能な産業開発を促進するための戦略を展開しています。UNIDOの代表者であるAnna Paanishは、組織のAIに関する取り組みと、グローバルな標準化への貢献について詳細に説明しました。

UNIDOの主要な戦略は、標準、規制、産業開発の間の架け橋を構築することです。この目的を達成するために、UNIDOは以下の具体的なアプローチを採用しています：

1. マルチステークホルダー協力の促進： UNIDOは、ITU、ISO、IECなどの標準化開発機関、国連機関、民間セクターリーダー、規制機関を一堂に集め、AI標準化における格差、ニーズ、協力分野を特定することを目指しています。この協力体制により、AI標準化に関する共通の課題を特定し、グローバルな協力の機会を探ることが可能となります。
2. AI標準と規制の調和： UNIDOは、急速に進化するAI景観に標準と規制を適合させることに注力しています。これには、異なる地域で実用的かつ適用可能な標準を確保することが含まれます。
3. AIの環境影響への対応： UNIDOは、AIが必ずしも環境に優しくないという認識のもと、AIの環境影響、特にエネルギー消費と炭素排出量に関する課題に取り組んでいます。
4. Agreen指標の開発： UNIDOは、北京工科大学と協力して、AIテクノロジーの環境影響を測定するグローバルベンチマークを設定するAgreen指標を開発しました。この取り組みは、AI産業全体で持続可能な慣行を促進することを目的としています。

Agreen指標の具体的な構成要素は以下の通りです：

a) メトリクスの確立：

• トレーニングセッションあたりのキロワット時
• モデルの対話あたりのCO2排出量
• 再生可能エネルギーと非再生可能エネルギーの区別

b) ベンチマークの設定：

• モデルの複雑さとアプリケーション領域に基づいた業界全体のエネルギー消費ベンチマークの設定

c) 報告システムの開発：

• 企業がAIモデル開発データ（エネルギー使用量と効率性対策を含む）を報告するための包括的なシステムの構築

d) 第三者検証：

• 報告データの正確性と信頼性を確保するための第三者検証プロセスの実装

e) グローバル展開：

• UNIDOのグローバルネットワークとAI for Industry and Manufacturing on Global Allianceを活用した指標の世界的な普及と採用の促進

実務担当者向けの具体的な行動計画：

1. Agreen指標の採用： 組織内でAgreen指標を導入し、AIモデルの開発と運用におけるエネルギー消費と環境影響を測定・評価します。
2. 報告プロセスの確立： Agreen指標に基づいた定期的な報告プロセスを確立し、AIプロジェクトの環境パフォーマンスを継続的に監視します。
3. エネルギー効率の改善： AIモデルのトレーニングと運用におけるエネルギー効率を改善するための具体的な措置を講じます。例えば、より効率的なハードウェアの使用や、トレーニングアルゴリズムの最適化などが考えられます。
4. 再生可能エネルギーの活用： 可能な限り、AIインフラストラクチャに再生可能エネルギー源を使用し、炭素排出量を削減します。
5. 透明性の確保： AIモデルの環境影響に関する情報を公開し、ステークホルダーとの透明性を維持します。
6. 継続的な改善： Agreen指標の結果に基づいて、AIプロジェクトの環境パフォーマンスを継続的に改善するための計画を策定し、実行します。

UNIDOの戦略は、AI技術の進歩と環境持続可能性のバランスを取ることを目指しています。実務担当者は、これらの取り組みを参考に、自組織のAI開発プロセスに環境配慮を組み込むことが求められます。Agreen指標の採用は、AIの責任ある開発と環境保護の両立に向けた具体的なステップとなります。

国際機関によるAI開発の取り組み

2.2 国連環境計画(UNEP)のAI活用

国連環境計画（UNEP）は、環境保護と持続可能な開発におけるAIの潜在的な役割を認識し、積極的にAI技術を活用しています。UNEPのChief Digital Officerであるデジタル変革担当のS氏は、UNEPのAI活用戦略と具体的な取り組みについて詳細に説明しました。

UNEPは、環境に関する三つの主要な課題（トリプル・プラネタリー・クライシス）に焦点を当てており、これらの課題に対してAIを活用しています：

1. 気候変動
2. 生物多様性と森林破壊
3. 汚染、化学物質、産業的側面

これらの課題に対して、UNEPはデジタル変革を機会として捉えつつ、同時にAI技術の環境への影響を理解し、定量化し、軽減することにも注力しています。UNEPはこのアプローチを「コインの両面」と呼んでおり、EU用語では「ツイントランジション」として知られています。

UNEPのAI活用は、以下の3つの主要カテゴリーに分類されます：

1. モニタリングとレポーティング： UNEPは、環境状態を監視するためにAIを活用しています。具体的な事例として、国際メタン排出観測所（IMEO）の設立が挙げられます。IMEOは、世界中のメタン排出ホットスポットを検出し、影響を受ける政府に早期警告信号を送ることで、緩和計画の策定を支援しています。
2. 分析： UNEPは、複数のデータセットを組み合わせて洞察を得るためにAIを使用しています。例えば、UN生物多様性ラボでは、生物多様性関連のデータセットと気候変動データを重ね合わせることで、気候変動が生物多様性の損失に与える影響を視覚化しています。
3. 予測、計画、予測： これは現在最も未開発のセグメントですが、最大の潜在的可能性を秘めています。例えば、新しい発電所の最適な立地を決定する際に、排出量を最小限に抑え、サプライチェーンを短縮し、最適なコスト便益を達成するための意思決定支援にAIを活用することが考えられます。

UNEPは、AI技術の環境への影響についても慎重に評価しています。この評価は以下の観点から行われています：

1. 直接的影響：
• エネルギー使用と排出量
• 原材料の採掘や処理に関連する環境影響
• 水消費
• 電子廃棄物の発生
2. 間接的影響：
• AIとデータセンターの導入による産業全体への影響
3. 高次の影響：
• 行動変化（過剰消費など）
• 包装材料の過剰使用
• ソーシャルメディアを通じたAI技術による誤情報や偽情報の拡散

実務担当者向けの具体的な行動計画：

1. 環境モニタリングシステムの構築：
• AIを活用した環境データ収集システムを構築し、リアルタイムで環境変化を追跡します。
• 例えば、衛星画像解析やIoTセンサーネットワークを用いて、森林被覆の変化や大気汚染レベルをモニタリングします。
2. データ統合プラットフォームの開発：
• 様々な環境データソースを統合し、AIを用いて包括的な分析を行うプラットフォームを開発します。
• 例えば、気象データ、生物多様性データ、人間活動データを組み合わせて、環境変化の複合的影響を分析します。
3. 予測モデルの構築：
• 機械学習アルゴリズムを用いて、環境変化の予測モデルを構築します。
• 例えば、気候変動がローカルな生態系に与える影響を予測し、適応策の立案に活用します。
4. AI技術の環境影響評価：
• 組織内で使用するAIシステムの環境フットプリントを評価する仕組みを構築します。
• エネルギー消費、水使用量、電子廃棄物の発生量などを定期的に測定し、改善策を立案します。
5. 持続可能なAI開発ガイドラインの策定：
• AI開発プロジェクトにおける環境配慮事項をまとめたガイドラインを作成し、組織内で共有します。
• エネルギー効率の高いアルゴリズムの選択、グリーンデータセンターの利用、循環型設計の採用などを推奨します。
6. マルチステークホルダー協力の推進：
• 環境保護とAI開発の両立を目指す他の組織や研究機関と積極的に協力関係を構築します。
• 定期的なワークショップやウェビナーを開催し、ベストプラクティスや最新の研究成果を共有します。

UNEPのアプローチは、AIの環境保護への活用と同時に、AI技術自体の環境影響を最小化することを目指しています。実務担当者は、これらの取り組みを参考に、自組織のAI開発と環境保護の統合を進めることが求められます。AIの責任ある開発と利用は、環境保護と持続可能な開発の実現に向けた重要なステップとなります。

標準化団体のAIへの取り組み

3.1 国際標準化機構(ISO)の活動

国際標準化機構(ISO)は、AIの標準化において中心的な役割を果たしています。ISOの事務局長であるセルジオ・ムジカ氏が、ISOのAIに関する取り組みについて詳細に説明しました。

ISOのAI標準化プロセスの特徴は、多様性と包括性を重視している点です。170カ国のメンバーを持つISOでは、各国が公的機関または民間組織のいずれかを代表として選ぶことができます。これにより、公共部門と民間部門の両方の視点が標準化プロセスに反映されます。

標準化のプロセスは、中央からのトップダウンではなく、各国のニーズに基づいたボトムアップ方式で進められます。170のメンバーそれぞれが、国内のステークホルダーのニーズに基づいて新しい標準化プロセスを開始する権限を持っています。これにより、グローバルな視点と各国の具体的なニーズの両方を反映した標準の開発が可能となっています。

AIの標準化においては、ISOは姉妹組織である国際電気標準会議(IEC)と共同で、JTC1(Joint Technical Committee 1)の下にSC42(Subcommittee 42)を設立しました。SC42には60カ国が参加しており、専門家の構成も男女比が50:50と、ISO内でも特に多様性に富んだ委員会となっています。

SC42は、AIのバリューチェーン全体と様々なセクターに適用可能な横断的な標準を作成しています。2022年末には、AIに関する初めてのマネジメントシステム規格を発表しました。この規格は、中小企業から大企業、政府機関、市民社会団体まで、あらゆる種類の組織がAIの課題と機会に取り組むための実践的なガイドとなっています。

また、AIに関する基本的な用語の定義も重要な取り組みの一つです。「AI」や「先進的AI」、「リスク」などの用語の定義を標準化することで、国際的な議論や協力の基盤を整えています。

さらに、ISOは既存の各セクター（医療機器、機械、農業、輸送など）の標準とAIに関する横断的な議論を連携させるメカニズムを確立しています。これにより、AIの導入が各産業分野に与える影響を包括的に考慮した標準化が可能となっています。

ISOのAI標準化活動の具体的な成果として、以下の表にSC42が発行した主要な規格をまとめます：

これらの規格は、AIの開発と利用に関する国際的な共通理解を促進し、責任あるAI技術の普及に貢献しています。ISOの標準化活動は、技術的な側面だけでなく、倫理的・社会的な側面も考慮に入れた包括的なアプローチを採用しており、AI技術の健全な発展を支える重要な役割を果たしています。

実務担当者は、これらのISO規格を参照することで、自組織のAI開発やAIシステムの導入において、国際的に認知された基準に基づいた取り組みを行うことができます。特に、ISO/IEC 42001は、AIマネジメントシステムの構築に直接活用できる実践的なガイドラインとなっています。

3.2 国際電気標準会議(IEC)の取り組み

国際電気標準会議(IEC)は、電気・電子技術分野の国際標準化を担う重要な組織として、AIの標準化においても重要な役割を果たしています。IECの事務局長兼CEOであるフィリップ・メッティンガー氏が、IECのAIに関する取り組みについて詳細に説明しました。

IECは、ISO（国際標準化機構）およびITU（国際電気通信連合）と密接に協力しており、世界標準協力（World Standards Cooperation、WSC）という構造化されたプラットフォームを通じて連携を強化しています。この協力体制により、AIの標準化においても既に多くの成果を上げており、今後の課題に取り組むための強固な基盤となっています。

IECのAI標準化アプローチは、以下の3つの側面から構成されています：

1. 垂直的標準：各産業セクター固有のAI関連の標準化課題に取り組む専門家グループによる活動。
2. 水平的標準：ISOとの合同技術委員会であるJTC1のサブコミティ42（SC42）を中心とした、セクター横断的なAI標準の開発。
3. 適合性評価：標準の実際の適用と遵守を確認するためのシステムの運用。

特に、SC42における活動は注目に値します。現在、800人以上の専門家が40以上のプロジェクトに携わっており、AIの標準化に関する幅広いトピックをカバーしています。この委員会は、新たな標準化の課題や機会を取り入れるためのオープンな場となっています。

IECは、標準化活動の多様性を確保するために、リエゾン（liaison）と呼ばれる仕組みを活用しています。これにより、幅広いステークホルダーのエコシステムを活用し、水平的な技術委員会と様々な分野の直接的な連携を可能にしています。例えば、原子力発電、産業オートメーション、医療、鉄道など、既存の垂直的委員会と水平的委員会の間で既に協力関係が確立されています。

IECのAI標準化活動は、純粋に技術的な観点だけでなく、より広範な文脈を考慮に入れています。このため、WTO、OECD、UNCCなどの国際機関や、IFOAMやIAF（国際認定フォーラム）などの他の標準化組織とも重要な関係を築いています。

AIの標準化において、IECは以下の重要な課題に焦点を当てています：

1. カーボンフットプリント：AI技術の環境への影響を考慮した標準の開発。
2. 倫理的考慮事項：AI開発における倫理的側面を標準に組み込む取り組み。
3. セキュリティとプライバシー：AI系システムのセキュリティとプライバシー保護に関する標準の策定。
4. 相互運用性：異なるAIシステム間の相互運用性を確保するための標準化。

これらの課題に対応するため、IECは以下のような具体的な標準を開発しています：

実務担当者は、これらのIEC規格を参照することで、AIシステムの開発や導入における安全性、セキュリティ、および機能面での国際標準に準拠することができます。特に、IEC 62443はAIを含む産業用システムのサイバーセキュリティ対策に直接適用可能な具体的なガイドラインを提供しています。

さらに、IECは適合性評価システムを運用している数少ない標準開発機関の一つであり、これはAIの影響とその相互関係において大きな「建設現場」となっています。この適合性評価システムにより、製品やサービスの提供者が実際に標準を遵守しているかどうかを確認することができます。

IECは、国際的な視点を重視し、短期的な国益よりも長期的な社会利益に焦点を当てることを奨励しています。AIは社会に大きな影響を与える技術であるため、この長期的視点は特に重要です。

最後に、IECはオープンソースコミュニティとの連携の重要性も認識しています。現在のリエゾンメカニズムだけでなく、オープンソース世界の異なる思考や作業方法をより柔軟に反映させる必要性を指摘しています。

これらの取り組みを通じて、IECはAIの標準化において、技術的な側面だけでなく、社会的、倫理的、環境的な側面も包括的に考慮した活動を展開しています。実務担当者は、これらのIECの活動やガイドラインを参考にすることで、より包括的で責任あるAIの開発と導入を実現することができるでしょう。

3.3 国際電気通信連合(ITU)の標準化活動

国際電気通信連合（ITU）は、情報通信技術（ICT）分野における国連の専門機関として、AIの標準化において重要な役割を果たしています。ITUの標準化活動は、技術的な側面だけでなく、AIの社会的影響や倫理的側面も考慮に入れた包括的なアプローチを採用しています。

ITUのAI標準化活動の特筆すべき点は、他の国連機関との緊密な協力関係です。例えば、世界保健機関（WHO）とはAIの健康分野への応用、世界気象機関（WMO）と国連環境計画（UNEP）とは自然災害管理におけるAIの活用、食糧農業機関（FAO）とは農業におけるAIの利用、国連欧州経済委員会（UNECE）とは道路安全におけるAIの活用などについて、共同で標準化活動を行っています。

ITUのAI標準化活動の具体的な成果として、以下の表に主要な取り組みをまとめます：

これらの活動は、2018年のAI for Good Summitを起点として開始されました。特に注目すべき取り組みとして、AIの健康分野への応用に関するフォーカスグループがあります。このグループは、AIの再現性を確保し、品質管理を行い、AIを説明可能にするための技術仕様書を作成しました。また、WHOと協力して、AIの臨床プロセスへの導入に関する臨床評価文書も作成しています。

自然災害管理におけるAIの活用に関するフォーカスグループも重要な成果を上げています。このグループは、災害管理におけるAIの適用方法を評価し、ベストプラクティスを抽出することを目的としています。3年間の活動を通じて、27のユースケースを収集し、12のワークショップ、4つの科学論文、3つの技術報告書を作成しました。また、500以上の用語と定義を含む用語集も作成し、この分野における共通理解の促進に貢献しています。

ITUのAI標準化活動の特徴は、その包括性と多様性にあります。ITUは、AI技術の標準化だけでなく、AIの応用分野ごとの具体的な標準やガイドラインの作成にも力を入れています。これにより、AIの技術的な側面だけでなく、実際の利用場面における課題や倫理的問題にも対応した標準化が可能となっています。

ITUの標準化活動の具体的な成果として、以下のような数字が報告されています：

1. AIまたは機械学習に関する公開済み標準：100件
2. 開発中のAI関連標準：120件
3. 合計：220件のAI関連標準

これらの標準は、通信品質、ネットワーク管理、そして前述の健康や自然災害管理などの分野をカバーしています。

実務担当者にとって、ITUの標準化活動は以下の点で重要です：

1. 分野横断的なアプローチ：ITUの標準は、技術的な側面だけでなく、社会的、倫理的な側面も考慮しているため、AIの包括的な導入に役立ちます。
2. 具体的なユースケース：自然災害管理などの分野で収集された具体的なユースケースは、実際のAI導入の参考になります。
3. 共通言語の確立：500以上の用語を含む用語集は、AI分野における共通理解を促進し、組織間のコミュニケーションを円滑にします。
4. 国際協力の模範：ITUの他機関との協力は、組織間連携のモデルとなります。

実務担当者は、これらのITU標準を参照することで、自組織のAI開発や導入プロジェクトにおいて、国際的に認知された基準に基づいたアプローチを採用することができます。特に、健康や災害管理などの特定分野でAIを活用する場合、ITUの分野別ガイドラインは貴重な参考資料となるでしょう。

さらに、ITUはオープンソースコミュニティとの連携にも積極的です。例えば、Linux FoundationやMeta、Google、Wikipediaなどと協力して、大規模言語モデルのオープンソース化に関する議論を行っています。また、スイス政府と協力して、Linux FoundationとITUの間でオープンウォレットフォームに関する新たな協力関係を立ち上げています。

これらの取り組みは、標準化コミュニティとオープンソースコミュニティの連携を強化し、業界とユーザーのニーズにより良く対応することを目指しています。実務担当者は、これらの動向を注視し、自組織のAI戦略に反映させることで、より包括的で効果的なAI導入を実現することができるでしょう。

3.4 世界インターネット会議(WIC)の取り組み

世界インターネット会議（World Internet Conference, WIC）は、AIの国際標準化と産業発展において重要な役割を果たしています。WICの事務局長であるジェンヤン・ヨン氏が、WICのAIに関する取り組みについて詳細に説明しました。

WICは、AI技術の急速な進歩に対応するため、国際的な協力を促進し、AI実践の標準化を推進しています。その取り組みは、技術企業だけでなく、他の産業セクターからの参加者も含む多様なプロジェクトを通じて行われています。

WICの主要な取り組みとして、以下のような活動が挙げられます：

1. 国際協力の促進： WICは、AIの標準化と開発に関する国際的な対話と協力を促進するプラットフォームとして機能しています。これには、政府機関、企業、学術機関、および市民社会組織など、多様なステークホルダーが参加しています。
2. 多様な産業セクターの参加： WICは、AI技術企業だけでなく、製造業、金融、医療、教育など、様々な産業セクターからの参加を奨励しています。これにより、AI標準化の議論が特定の技術領域に限定されず、幅広い応用分野をカバーすることが可能となっています。
3. プロジェクトベースのアプローチ： WICは、具体的なプロジェクトを通じてAIの標準化と開発を推進しています。これらのプロジェクトは、特定のAI応用分野や技術課題に焦点を当て、実践的な成果を生み出すことを目指しています。
4. グローバルな視点： WICは、中国を拠点としながらも、グローバルな視点でAIの標準化と開発に取り組んでいます。これにより、異なる地域や文化の視点を取り入れた、より包括的な標準化アプローチが可能となっています。

WICのAI標準化への取り組みを具体的に示す例として、以下の表にいくつかのプロジェクトと活動をまとめます：

これらのプロジェクトは、WICがAIの標準化において、技術的側面だけでなく、倫理、セキュリティ、特定産業への応用、そして持続可能性といった幅広い観点を考慮していることを示しています。

実務担当者にとって、WICの取り組みは以下の点で重要です：

1. 多様な視点の統合： WICのアプローチは、異なる産業セクターや地域からの視点を統合しています。実務担当者は、自組織のAI戦略を策定する際に、この多角的な視点を参考にすることができます。
2. 具体的なプロジェクト事例： WICが推進する具体的なプロジェクトは、AI標準化の実践的なアプローチを示しています。実務担当者は、これらのプロジェクト事例を参考に、自組織での AI 導入や標準化の取り組みを計画することができます。
3. グローバルネットワークへのアクセス： WICは国際的なプラットフォームとして機能しているため、実務担当者はこのネットワークを通じて、グローバルな視点やベストプラクティスにアクセスすることができます。
4. 倫理とセキュリティの重視： WICのAI倫理ガイドラインやセキュリティフレームワークは、実務担当者が自組織のAI開発や導入において、これらの重要な側面を考慮する際の参考となります。
5. 産業別のAI応用ガイダンス： 医療や環境分野など、特定の産業におけるAI応用プロジェクトは、それぞれの分野の実務担当者に具体的なガイダンスを提供しています。

実務担当者は、WICの活動や成果を参照することで、グローバルな視点を持ちつつ、自組織や産業特有のニーズに合わせたAI標準化アプローチを開発することができます。また、WICが主催する会議やワークショップに参加することで、最新の動向や他組織の取り組みについて情報を得ることができます。

WICの取り組みは、AI技術の急速な進歩に対応し、国際的な協力を通じてAIの責任ある開発と利用を促進することを目指しています。実務担当者は、これらの活動を通じて、自組織のAI戦略をグローバルな文脈に位置づけ、より効果的かつ責任あるAIの導入を実現することができるでしょう。

3.5 電気電子技術者協会(IEEE)のAI標準化活動

電気電子技術者協会（IEEE）は、AIシステムの標準化において先駆的な役割を果たしています。IEEEのシニアディレクターであるカレン・バートリー氏が、IEEEのAI標準化活動について詳細に説明しました。

IEEEのAI標準化への取り組みは、「人類の利益のための技術の進歩」という組織のミッションに基づいています。2017年頃から、IEEEは「倫理的に調和したデザイン（Ethically Aligned Design）」という取り組みを通じて、AIシステムに関する包括的な標準化活動を開始しました。

現在、IEEEは100以上のAIシステム関連の標準を開発しており、これらは倫理、信頼性、透明性、相互運用性など、AIの様々な側面をカバーしています。これらの標準は、世界中の参加者による分散型のオープンなプロセスを通じて開発されています。

IEEEのAI標準化活動の特徴は以下の通りです：

1. 包括的なエコシステムアプローチ： IEEEは、標準化活動だけでなく、新しいユースケースや産業分野、技術領域を探索するための事前標準化活動やイニシアチブも展開しています。これにより、標準化プロセスを迅速化し、新たな課題や機会に柔軟に対応することが可能となっています。
2. 倫理的側面の重視： AIシステムの開発と展開における倫理的側面に対応する認証プログラムを運営しています。これは、AIの技術的側面だけでなく、社会的影響も考慮した包括的なアプローチを示しています。
3. グローバルな協力体制： IEEEは、様々なグローバルステークホルダーとの対話を促進し、標準開発作業だけでなく、より広範な標準化エコシステムにおいても重要な役割を果たしています。
4. 国家採用プログラム： IEEEの標準を各国が採用しやすくするためのプログラムを提供しています。これにより、IEEEの標準がより広く受け入れられ、国際的な調和が促進されています。

IEEEのAI標準化活動の具体的な成果と取り組みを以下の表にまとめます：

IEEEのアプローチは、技術の進歩と倫理的考慮のバランスを取ることを重視しています。このため、AIシステムの標準化において以下のような課題と機会に焦点を当てています：

1. グローバル標準化の課題： 多様な規制環境、文化的価値観、技術能力を持つ国々間で一貫した標準を作成することの難しさに直面しています。IEEEは、国際協力を促進し、AIの開発に対する一貫したアプローチを確保するためのグローバル標準の整合を目指しています。
2. 技術進化への対応： 急速に進化するAI技術に標準が追いつくことの困難さに対処するため、IEEEは基礎的で実用的な標準の開発に注力しています。また、定期的なフィードバックと標準の見直し、更新プロセスを通じて、技術の進化に対応しています。
3. 倫理的・社会的影響の統合： 技術革新と倫理的考慮のバランスを取ることは複雑な課題です。IEEEは、標準開発の核心に倫理的考慮を統合することで、この課題に対応しています。
4. 動的な標準化プロセス： 進化する技術に対応するため、より動的でインタラクティブな標準化プロセスの実装を検討しています。

実務担当者にとって、IEEEのAI標準化活動は以下の点で重要です：

1. 包括的なガイダンス： IEEEの100以上のAI関連標準は、AIシステムの開発、展開、運用の全段階にわたる包括的なガイダンスを提供します。実務担当者は、これらの標準を参照することで、技術的側面だけでなく、倫理的・社会的側面も考慮したAI開発を行うことができます。
2. 倫理的AI開発の指針： IEEEの倫理的AI認証プログラムと倫理的に調和した設計標準開発ガイドは、実務担当者が責任あるAI開発を行う上で具体的な指針となります。
3. 将来を見据えた準備： 事前標準化イニシアチブや使用事例・シナリオ計画は、実務担当者が将来の技術トレンドや課題を予測し、それに備えるのに役立ちます。
4. グローバルな視点： IEEEのグローバルな協力体制は、実務担当者が国際的な視点でAI開発を行う上で重要な情報源となります。
5. 継続的な学習と適応： IEEEの動的な標準化プロセスへの移行は、実務担当者が常に最新の標準と実践に追随することを可能にします。

実務担当者は、IEEEのAI標準化活動を活用することで、技術的に先進的かつ倫理的に責任あるAIシステムの開発と展開を実現することができます。また、IEEEの標準化活動に直接参加することで、業界のベストプラクティスの形成に貢献し、自組織のAI戦略をグローバルな文脈に位置づけることが可能となります。

各国政府のAI政策と規制の動向

4.1 スイスの倫理的AI規制アプローチ

スイスのトーマス・シュナイダー大使は、AIの規制とガバナンスを自動車のエンジン規制に例えて説明しました。世界中には数千もの技術標準や法的基準、社会文化的規範が存在し、それらは歴史や文化によってリスクの扱い方や優先順位が異なることを指摘しました。AIについても同様に、単一の世界共通基準ではなく、多様性を考慮した柔軟なアプローチが必要だとしています。

シュナイダー大使は、政治的・規制的レベル、技術的レベルでの取り組みを調和させ、持続可能な開発目標(SDGs)の達成に向けて協力することの重要性を強調しました。特に、産業界、ユーザー、規制当局に対して、政治的目標や要件をどのように解釈し、運用可能にするかについての指針を提供することが重要だと述べています。

具体的な取り組みとして、欧州評議会でのAIに関する最初の条約交渉について言及しました。この条約は、57カ国が採択した一般的な原則レベルの法的文書であり、各国の法制度や伝統に応じて実施できるように設計されています。しかし、これだけでは不十分であるとし、欧州評議会は「RARIA」(人権・民主主義・法の支配のリスク・影響評価)と呼ばれるツールの開発に数年を費やしてきたと説明しました。

RARIAの開発には、アラン・チューリング研究所をはじめ、多くの機関が関与しています。OECDを通じて様々な標準化機関とも協力しており、既存の技術標準や環境問題に関する標準を活用しつつ、人権・民主主義・法の支配の目標を運用可能にすることを目指しています。

シュナイダー大使は、産業界やその他のステークホルダーが、人権、民主主義、法の支配の原則をどのように理解し、実現すべきかを支援することが重要だと強調しました。そのために、既存の取り組みを基盤とし、ギャップを特定して埋めていく必要があると述べています。

また、国際協力の重要性を強調しつつも、完全な調和が常に可能または望ましいわけではないことも指摘しました。例えば、隣国との交通規則の違いを例に挙げ、リスクの認識や伝統の違いを考慮に入れる必要があると説明しています。

スイスのアプローチの特徴は以下のようにまとめられます：

1. 倫理的考慮：人権、民主主義、法の支配を中心に据えたAI開発と利用
2. 国際協調：欧州評議会を通じた多国間での条約策定
3. リスク評価：RARIAツールを通じた包括的なリスク・影響評価
4. 既存枠組みの活用：技術標準や環境基準など、既存の枠組みを最大限に活用
5. 多様性の尊重：各国・地域の文化や伝統を考慮した柔軟なアプローチ
6. マルチステークホルダー協力：産業界、学術界、市民社会を含む幅広い協力

実務担当者向けの具体的なアクションとしては、以下が考えられます：

1. RARIAツールの理解と活用：自組織のAI開発プロジェクトにRARIAを適用し、人権・民主主義・法の支配の観点からリスク評価を行う
2. 国際標準化活動への参加：ISOやIECなどの標準化団体の活動に積極的に参加し、倫理的AIの国際標準策定に貢献する
3. 多様性を考慮したAI開発：自組織のAI開発において、文化的多様性やリスク認識の違いを考慮したアプローチを採用する
4. 既存の技術標準の活用：AI開発において、関連する既存の技術標準や環境基準を積極的に活用し、車輪の再発明を避ける
5. マルチステークホルダー対話の推進：AI開発に関わる様々なステークホルダーとの対話の場を設け、倫理的な課題や実装上の課題について議論を行う

スイスのアプローチは、技術的な側面だけでなく、社会的・倫理的な側面を重視したAI開発と規制を目指しています。このバランスの取れたアプローチは、他の国々や組織にとっても参考になる可能性が高く、国際的なAIガバナンスの枠組み構築に向けた重要な貢献となっています。

4.2 アメリカのAI政策と国際協力

アメリカのスティーブ・ラング大使は、AIに関するアメリカの目標を「リスクに対処しつつ、すべての人々にとっての利益を実現すること」と明確に示しました。この目標達成において、技術標準が重要な役割を果たすことを強調しています。

アメリカのAI政策の中核となるのは、2023年10月にバイデン大統領が署名した「AIの安全、安心、信頼できる開発と使用に関する大統領令」です。この大統領令は、責任ある人権尊重型AIの推進と、イノベーションと競争の促進を両立させつつ、誤用のリスク管理を目指しています。

この大統領令は、以下の既存の取り組みを基盤としています：

1. AIの権利章典に関する青写真
2. 国立標準技術研究所(NIST)のAIリスク管理フレームワーク
3. 主要アメリカ企業によるAIの安全、安心、信頼できる開発に関する自主的コミットメント

特に、NISTのAIリスク管理フレームワークは重要な役割を果たしています。このフレームワークは、AI製品、サービス、システムの設計、開発、使用、評価におけるリスク対処を目的としており、民間・公共セクターとのコンセンサスに基づく透明性の高いプロセスを通じて開発されました。

NISTは大統領令を受けて、以下の取り組みを進めています：

1. AIモデルの安全かつ責任ある開発のためのガイドライン作成
2. これらのシステムを評価するためのテスト環境の開発
3. プライバシーに関するガイドラインの作成
4. AIが生成したコンテンツを判断するためのガイドラインの作成

さらに、NISTは新たにAI安全研究所（US AI Safety Institute）を設立しました。この研究所の戦略ビジョンは、最先端AIシステムの安全性に対処する上で官民パートナーシップの重要性を強調しています。以下の2つの主要な原則に基づいて活動を行っています：

1. 有益なAIはAIの安全性に依存する
2. AIの安全性は科学に依存する

また、国際協力の観点から、グローバルAI安全科学ネットワークの立ち上げを計画しています。これは、AI安全研究所や他の政府支援の科学機関との有意義な関与を通じて実現される予定です。

アメリカは、以下の国際的な場でも責任あるAI開発の推進に取り組んでいます：

• 韓国のソウルAIサミット
• OECDによるAIに関する基本的な勧告の改訂
• G7広島AIプロセスの成果（AI開発組織向けの行動規範を含む）
• 国連総会でのAIに関する決議

ラング大使は、AIの約束を実現し、イノベーションと機会を促進しつつ、リスクを管理・最小化する上で、国際的な協力が不可欠であることを強調しました。

実務担当者向けの具体的なアクションプランとしては、以下が考えられます：

1. NISTのAIリスク管理フレームワークの導入：
• フレームワークの詳細を理解し、自組織のAI開発プロセスに適用する
• リスク評価と管理のための社内ワークショップを開催する
2. AI安全研究所の活動への参加：
• 研究所が主催するイベントやワークショップに参加する
• 自組織のAI安全性に関する知見を共有し、ベストプラクティスを学ぶ
3. 国際協力への貢献：
• G7やOECDなどの国際的なAIイニシアチブに関する情報を定期的に確認する
• 可能な範囲で、これらのイニシアチブへの意見提出や参加を検討する
4. 自主的コミットメントの策定：
• 主要企業のAIに関する自主的コミットメントを参考に、自組織のコミットメントを策定する
• これを公表し、定期的に進捗を報告する仕組みを構築する
5. AI倫理・ガバナンス体制の構築：
• AIの権利章典の青写真を参考に、自組織のAI倫理指針を策定する
• 社内にAI倫理委員会を設置し、定期的にAI開発プロジェクトをレビューする
6. プライバシー保護とコンテンツ判断の仕組み構築：
• NISTのガイドラインに基づき、AIシステムにおけるプライバシー保護策を実装する
• AI生成コンテンツを判断・表示するための透明性の高い仕組みを開発する

アメリカのアプローチは、イノベーションの促進と安全性の確保のバランスを取りつつ、国際協力を重視している点が特徴的です。実務担当者は、この方針を理解した上で、自組織のAI開発戦略を立案・実行することが求められます。また、国内外の動向を常に注視し、必要に応じて戦略を柔軟に調整していくことが重要です。

4.3 中国のAI開発と国際標準化への貢献

中国は世界有数のAI開発大国として、国際的なAI標準化においても重要な役割を果たしています。中国科学院自動化研究所（CASIA）の許家楊所長が、中国のAI開発と国際標準化への貢献について詳細な説明を行いました。

CASIAは中国におけるAI研究の最前線に立つ機関であり、国際的な協力と標準化活動に積極的に参加しています。許所長は、中国のAI開発が急速に進展する中で、安全性と革新性の両立が重要であると強調しました。

中国のAI標準化への取り組みは、以下の3つの主要な側面に焦点を当てています：

1. 国内のAI標準化フレームワークの構築： 中国は独自のAI標準化システムを構築し、2018年から2023年までの間に108の国家標準を策定しました。これらの標準は、AIの基本概念、データ、アルゴリズム、システム、サービス、セキュリティ、テストおよび評価をカバーしています。この包括的なアプローチにより、中国国内でのAI開発と応用に一貫性と質の高さを確保しています。
2. 国際標準化活動への積極的な参加： 中国は、ISO/IEC JTC1/SC42（人工知能）やITU-T SG16（マルチメディア）など、主要な国際標準化機関に積極的に参加しています。例えば、SC42では中国の専門家が副議長を務め、複数の作業グループに参加しています。これにより、中国の技術的知見や経験を国際標準に反映させることが可能となっています。
3. 国際協力プロジェクトの推進： CASIAは、AIの倫理的側面や社会的影響に関する国際的な議論にも積極的に参加しています。例えば、UNESCOのAI倫理に関する取り組みに協力し、AI技術の責任ある開発と利用に関するガイドラインの策定に貢献しています。

具体的な取り組みとして、CASIAは以下のようなプロジェクトを推進しています：

• AI画像認識技術の国際標準化： 顔認識や物体検出などの画像認識技術において、中国は世界をリードする位置にあります。CASIAは、これらの技術の標準化を通じて、国際的な相互運用性と精度の向上に貢献しています。
• AI倫理ガイドラインの開発： AIの急速な発展に伴う倫理的課題に対応するため、CASIAは国内外の専門家と協力して、AI開発者や利用者のための倫理ガイドラインを策定しています。これには、プライバシー保護、公平性、説明可能性などの重要な側面が含まれています。
• AIセキュリティ標準の策定： AIシステムのセキュリティは重要な課題であり、CASIAはAIモデルの堅牢性評価や敵対的攻撃への対策など、AIセキュリティに関する国際標準の開発に取り組んでいます。

許所長は、中国のAI技術と標準化の経験を国際社会と共有することの重要性を強調しました。同時に、他国や国際機関との協力を通じて、グローバルなAIガバナンスの枠組みづくりに貢献する意向を示しました。

中国のアプローチは、技術開発と標準化を並行して進めることで、イノベーションを促進しつつ、AIの安全性と信頼性を確保することを目指しています。この戦略は、急速に変化するAI技術の分野で、国際的な調和と持続可能な発展を実現するための重要な貢献となっています。

今後の課題としては、国際的な規制環境の多様性に対応しつつ、中国の技術力と標準化の経験を効果的に国際標準に反映させていくことが挙げられます。また、AIの社会的影響や倫理的課題に関する国際的な対話において、中国の視点をより積極的に提示していくことも重要となるでしょう。

4.4 インドのAI規制とビッグデータ活用

インド電気通信省の追加事務次官であるN.J.ベルマ氏が、インドのAI規制とビッグデータ活用に関する包括的な説明を行いました。インドは急速に発展するIT大国として、AIとビッグデータの活用において重要な役割を果たしています。

インドのAI戦略は、包括的な成長を促進し、社会的課題に対処することを目的としています。ベルマ氏は、インドが国際的な協力とイノベーションを重視しながら、独自のAI政策を展開していることを強調しました。

インドのAI政策と規制の主な特徴は以下の通りです：

1. 国際協力の強化： インドは、AI分野での二国間協力協定を積極的に締結しています。具体的には、アメリカ、イギリス、EUなどとの協力関係を構築し、技術交流や共同研究を推進しています。また、インド工科大学（IIT）などの教育機関を通じて、世界的な大学とのコラボレーションも進めています。
2. グローバルAIパートナーシップ（GPAI）への参加： インドはGPAIの創設メンバーとして、AIの責任ある開発と利用に関する国際的な議論に積極的に参加しています。GPAIを通じて、AIに関する最先端の研究や応用活動を支援し、理論と実践のギャップを埋める取り組みを行っています。
3. 国内AI戦略の策定： インド政府のシンクタンクであるNITI Aayogが中心となり、国家AI戦略を策定しました。この戦略は、包括的な成長を促進し、社会的課題に対処するためのAI活用に焦点を当てています。重点分野を特定し、産学官の協力を促進しながら、倫理的なAI開発を確保することを目指しています。
4. 標準化活動の推進： 電気通信技術センター（TEC）が中心となり、AI分野の標準化活動を推進しています。特筆すべき成果として、AIシステムの公平性評価と評価に関する標準を発行しました。この標準は、以下の3段階のプロセスを含んでいます：

• バイアスリスクの評価
• メトリクスのしきい値の決定
• バイアステストの実施

さらに、通信ネットワーク向けAIシステムの堅牢性評価と評価に関する新しい標準の策定も進行中です。

1. 国内ワーキンググループの設立： インドは、ITU研究グループに対応する国内ワーキンググループを設立しました。これらのグループには、産業界、学術界、スタートアップ、研究者、政府機関などの幅広い分野の専門家が参加しています。この取り組みにより、国内での研究やイノベーションをITUの研究グループに効果的にチャネリングし、同時にITUやその他の標準化団体の活動を国内の専門家と共有することが可能になっています。
2. 国際会議の開催： インドは、2024年10月15日から24日にかけて、世界電気通信標準化総会（WTSA-24）を開催する予定です。この会議に先立ち、10月14日にはグローバル標準シンポジウム（GSS 2024）も開催されます。さらに、アジア最大のデジタル技術展示会であるIndia Mobile Congress（IMC）2024も同時期に開催されます。

これらの国際会議は、以下のような規模と影響力を持つと予想されています：

• 参加者：193のITU加盟国から2,000人以上の技術開発者、リーダー、学者、政策立案者、900人以上のITU部門会員が参加
• 業界関係者：800人以上のCxOと代表者
• 総来場者数：15,000人以上
• 出展者数：350社以上
• 講演者数：400人以上
• セッション数：80以上

これらの会議を通じて、インドは国際的な電気通信標準の開発と調和、グローバルな課題への対処、協力とイノベーションの促進、知識共有の支援を目指しています。

ベルマ氏は、インドのAI政策が技術革新と社会的責任のバランスを取ることを重視していると強調しました。具体的には、AIの倫理的な開発と利用、データプライバシーの保護、AIの公平性と透明性の確保などが重要な焦点となっています。

インドのアプローチの特徴は、技術開発と規制のバランスを取りながら、国際協力を通じてグローバルなAI標準化に貢献しようとしている点です。この戦略により、インドは自国のAI産業の発展を促進しつつ、国際的なAIガバナンスの枠組み作りにも積極的に参加しています。

今後の課題としては、急速に発展するAI技術に対応した規制の迅速な更新、国内のデジタルデバイドの解消、AIの倫理的利用の確保などが挙げられます。インドは、これらの課題に対して、国際協力と国内の施策を組み合わせたアプローチを取ることで、持続可能なAI開発と利用を実現しようとしています。

4.5 ウルグアイのAI戦略と規制アプローチ

ウルグアイは、新技術の採用に積極的な姿勢を示しており、AIの分野でもラテンアメリカにおける先駆的な役割を果たしています。ウルグアイ規制当局のメルセデス・アラウホ・ファルコ博士は、ウルグアイのAI戦略と規制アプローチについて以下のように説明しました。

2020年、ウルグアイは国家AI戦略を策定しました。これは技術革新と倫理的開発に向けた重要な一歩となりました。この初期戦略は主にデジタル政府セクターに焦点を当てていましたが、その後、より包括的なアプローチへと発展しています。

2021年、ウルグアイはUNESCOのAI倫理原則を採用しました。これにより、AIの開発と利用において倫理的な側面を重視する姿勢を明確にしました。さらに、電子政府・情報知識社会庁（AGESIC）に対し、公共部門と民間部門の両方を包含し、国際標準を考慮した新たな国家AI戦略の策定を命じました。

この新戦略は、以下の主要な目標を掲げています：

1. 多様な視点を取り入れた包括的な国家AI戦略の策定
2. UNESCOの倫理的勧告や国際原則・標準の戦略への統合
3. 国際的なイニシアチブや先例を考慮した適切な規制枠組みの分析と開発
4. 戦略実施を主導し持続可能性を確保するための制度的枠組みと統治モデルの確立
5. 国家戦略の実施状況や国家におけるAI利用の透明性と説明責任のためのAI観測所の設立
6. 国家データ戦略、デジタル市民戦略、国家サイバーセキュリティ戦略の並行開発による統合的枠組みの構築

この戦略策定プロセスは、極めて参加型のアプローチを採用しています。公共機関、国際機関、学術機関、市民社会、民間セクターから400以上の代表者が参加する対話テーブルを通じて、400を超える提案が収集されました。これらの提案は現在、実現可能性の観点から分析されています。

また、このプロセスをサポートするために、AIとデータに関する戦略的公共セクター委員会が設立されました。この委員会の目的は以下の通りです：

• 国家AI戦略と国家データ戦略の開発の支援
• 横断的セクターと主要生産セクターからの戦略的提言の統合
• 省庁間の相互作用の促進
• 最終版の検証とパブリックコンサルテーション後の立ち上げ支援

イノベーションを促進するため、ウルグアイ・イノベーションハブが設立されました。このハブは、スタートアップやテクノロジー企業に支援とリソースを提供し、AIの開発とテストが可能な実験室を設置しています。これにより、AI技術の実験と進歩のための協働的な場が提供されています。

教育面では、AIの専門家を育成し、イノベーションと創造性の文化を醸成するため、大学と協力して複数の教育プログラムを立ち上げています。これらのイニシアチブは、次世代のAI専門家の育成だけでなく、社会全体でのイノベーション文化の醸成を目指しています。

国際協力の面では、ウルグアイは積極的に国際フォーラムに参加し、グローバルなベストプラクティスに沿って自国の政策を調整しています。例えば、UNESCOの認知されたAI倫理原則を自国の政策に統合するなど、国際的な倫理基準や技術標準を積極的に取り入れています。

将来的には、AI観測所の設立を計画しています。この観測所は、AI技術の開発と影響をモニタリングし、AI関連のイニシアチブが倫理基準や社会のニーズに沿っていることを確認するための洞察と勧告を提供する役割を果たします。

ウルグアイのアプローチは、イノベーションの促進と人権・倫理の保護のバランスを取ることを重視しています。ウルグアイ・イノベーションハブやAI観測所などのイニシアチブを通じて、責任ある先進的なAI開発の環境を育成しています。この包括的かつバランスの取れたアプローチは、新興国がAI技術を倫理的かつ効果的に採用する上で、有益なモデルとなる可能性があります。

民間企業のAI開発と標準化への貢献

5.1 Turkcellの通信業界におけるAI活用

トルコの最大手通信事業者であるTurkcellは、AIを活用して通信サービスの向上に取り組んでいる。同社のAli Taha氏は、通信業界におけるAI標準化の課題と機会について詳細な見解を示した。

Turkcellは、ITUや3GPPなどの国際標準化団体の作業部会や取り組みに積極的に参加している。また、GSMAやNGMNなどの業界団体とも協力し、プレコマーシャライゼーション活動を行っている。これらの連携により、同社は自社の内部戦略を国際標準や実践と整合させることができている。

通信業界における標準化の重要性について、Taha氏は以下の点を強調した:

1. イノベーションの促進: 標準化は、イノベーションを育む環境を作り出すのに不可欠である。
2. 相互運用性の向上: 標準化により、異なるシステム間の相互運用性が向上する。
3. 技術進歩の加速: 特に6Gなどの先進技術において、標準化は世界的な一貫性を維持し、継続的なイノベーションを促進する上で重要な役割を果たす。
4. 経済的効率性: 標準化はスケールメリットをもたらし、コスト削減につながる。

Turkcellは、AIモデルの開発自体を主導しているわけではないが、その巨大なネットワークと膨大なデータ量を活用してAI統合から大きな恩恵を受けている。例えば、同社のデータセンターは毎日2,500億行以上のデータを処理している。このような大規模なデータを従来の方法で手動処理し、価値ある洞察を抽出することは不可能であり、ここでAI技術が重要な役割を果たしている。

AIの信頼性は、Turkcellにとって極めて重要である。同社はトルコ全土に30,000以上の基地局を持っており、基地局パラメータの最適化に使用されるAIモデルが1%でもエラーを起こすと、広大な地域でのサービス提供に支障をきたす可能性がある。

生成AIに関して、Taha氏は業界がティッピングポイントに達したと指摘した。生成AIモデルが一般化するかどうかではなく、どのように使用されるかが重要な問題となっている。また、機械学習モデルと同様に、生成AIもオフラインやエッジに移行する兆しが見えており、「小規模AI」の動きが始まっていると述べた。

AI標準化に関する業界共通の懸念事項として、以下の点を挙げた:

1. ステークホルダーの代表性: AIの社会的影響の広さを考慮すると、技術的な問題だけでなく、より広範な利害関係者の参加が必要である。
2. 技術標準と価値判断の境界: AI応用の多様性により、何を標準に含めるべきかの判断が難しくなっている。特に人権や倫理的考慮事項に関わる場合、この問題は複雑化する。
3. 柔軟性と複雑性のバランス: 標準は様々な技術や応用に適応可能である必要があり、複雑性と柔軟性のバランスが求められる。
4. 国際協調: AIの重要性が増す中、地政学的緊張や多様な国益が国際的な標準設定の取り組みを妨げる可能性がある。

Turkcellは、標準化団体の活動に積極的に貢献している。例えば、ITUの自律ネットワークフォーカスグループの作業に参加し、次世代ネットワークで重要な役割を果たす自律ネットワークに関して、グローバルプレイヤーと協力している。現在、AI ネイティブネットワークアーキテクチャに関する研究の準備を進めており、この研究において産業界のステークホルダーの関与が極めて重要であると考えている。移動体通信事業者として、エンドユーザーに技術を提供する立場から、アプリケーションからの洞察が重要な指針となり得る。Turkcellは、問題を特定し、エンドユーザーに適した技術を開発するためのロードマップを示すことができると考えている。

Turkcellの事例は、通信業界におけるAI活用の重要性と、国際標準化活動への積極的な参加の必要性を示している。AIの導入により、ネットワーク管理の効率化やサービス品質の向上が期待される一方で、信頼性の確保や倫理的な配慮が不可欠であることも明らかになった。今後、通信事業者がAI技術を responsibly に採用し、国際標準の発展に貢献していくことが、業界全体の発展につながるだろう。

5.2 CiscoのAI倫理と国際協力

Ciscoは、ネットワーキング、クラウド、コラボレーション、アプリケーション、およびセキュリティソリューションを提供する世界的なテクノロジー企業として、AI技術の開発と標準化に重要な役割を果たしている。Ciscoの代表者であるDiane Mavis氏は、同社のAIへの取り組みと、倫理的なAI開発を促進するための国際協力の重要性について詳細な洞察を提供した。

Ciscoは現在80か国で事業を展開し、世界中に顧客とパートナーを持つグローバル企業である。このような広範な事業展開を背景に、Ciscoは国際標準の確立と相互運用性の確保を極めて重要視している。

AIにおけるCiscoの役割は、主に以下の3つの側面から構成されている：

1. AIの実現者： Ciscoは、顧客が高度なAIパワードの生産的かつ持続可能なネットワークを構築するための基盤となるネットワークインフラストラクチャを提供している。
2. AIの統合者： 例えば、Webexなどのツールにおいて、Ciscoはリアルタイム翻訳、エネルギーと炭素影響に関する洞察、ノイズキャンセリング機能などのAI機能を統合している。
3. 社内でのAI展開： Ciscoは製品開発やビジネス運営の効率化のために、社内でもAIを積極的に活用している。

Ciscoは、AIの変革力を十分に認識する一方で、テクノロジーリーダーとしての責任も強く意識している。そのため、同社は数年前に「責任あるAIフレームワーク」を開発した。このフレームワークは、以下の6つの主要原則に基づいて運用されている：

1. 透明性
2. 説明責任
3. プライバシー
4. セキュリティ
5. 公平性
6. 信頼性

これらの原則は、Cisco自身、そのパートナー、および顧客のためのAI開発と使用を導くガイドラインとして機能している。

Ciscoは、AI基盤市場が2027年までに85億ドルに達すると予測されていることを踏まえ、この分野でのグローバルイノベーションを促進する優れた標準と政策の必要性を強調している。現在、Ciscoには数百人の技術専門家が120以上の標準開発組織に参加しており、Wi-Fi、セキュリティ、音声・ビデオ、インターネットプロトコル、光学、ソフトウェア定義ネットワーキングなど、多岐にわたる分野で標準化活動に貢献している。さらに、エネルギーや循環型経済に関する標準化にも注力しており、持続可能性の観点をすべての活動に取り入れることを重視している。

Ciscoは、AI標準化と国際協力を促進するために、以下の3つの重要な提言を行った：

1. オープンで市場主導の標準化システムの擁護： 多くの政府がAI規制に乗り出している中、最近採択されたEUのAI法のように、法律で直接標準化が求められるケースも出てきている。しかし、ローカルな文脈は重要であるものの、コンプライアンスを裏付け実証するための国際標準の重要性を強調すべきである。また、G7広島プロセスのような国際フォーラムを通じて、倫理的かつ相互運用可能なAI開発の方向性を設定することが重要である。
2. 生成AIだけでなく、AIの幅広い側面に注目： 生成AIは確かにAI開発の重要な部分だが、データ管理（バイアス管理や最小化など）、サイバーセキュリティ、信頼性、レジリエンスなど、他の重要な側面にも標準化の取り組みが必要である。
3. 多様なステークホルダーの参加促進： 標準開発組織（SDO）は、市民社会、学術界、中小企業など、より幅広いステークホルダーの参加を可能にする必要がある。透明性を確保し、多様な視点を取り入れることが、倫理的なAIソリューションの開発強化につながる。

Ciscoの取り組みは、AIの倫理的開発と国際協力の重要性を明確に示している。同社の「責任あるAIフレームワーク」は、他の企業や組織にとっても参考になる実践的なモデルとなっている。また、Ciscoの提言は、AI標準化における包括的なアプローチの必要性を強調しており、技術の進歩と倫理的考慮のバランスを取りながら、グローバルな協力を促進する重要性を示唆している。

今後、AI技術がさらに発展し、様々な産業に浸透していく中で、Ciscoのような企業の役割はますます重要になるだろう。国際的な標準化活動への積極的な参加と、倫理的なAI開発の推進は、AIの恩恵を最大化しつつ、潜在的なリスクを軽減するための鍵となる。企業、政府、標準化団体、そして市民社会を含む多様なステークホルダーの協力が、責任あるAI開発と展開の基盤となることが期待される。

5.3 NokiaのAI標準化と政策提言

NokiaのAI標準化と政策提言について、同社の標準化政策責任者であるDr. Karina Maratは、国際標準の役割とAI技術の通信分野への展開支援について重要な見解を示しました。

まず、Maratは法制度と標準の関係について、EUの「ニューアプローチ」を良いモデルとして挙げました。このアプローチでは、法制度は高レベルの目標を設定し、標準化作業がその詳細を定義するという役割分担がなされています。Maratは、この原則をAI分野にも適用すべきだと主張しました。つまり、法制度は信頼性や安全性といった大枠の目標を設定し、それらの具体的な定義や実現方法は標準化プロセスに委ねるべきだというのです。

グローバルベンダーとしてのNokiaの立場から、Maratは国際市場へのアクセスの重要性を強調しました。しかし、近年の国際協調から国家保護主義へのシフトを懸念しており、短期的な国益よりも長期的な社会的利益に焦点を当てるべきだと訴えました。特にAIは社会に大きな影響を与える技術であるため、国際的な視点が極めて重要だと指摘しています。

Maratはまた、オープンソースコミュニティとの連携の重要性も強調しました。NokiaはEclipse Foundationの一員として、オープンソースの取り組みを支援しています。しかし、現状の標準化組織におけるオープンソースグループの存在だけでは不十分だと指摘しました。オープンソース世界の思考方法や作業方法は従来の標準化プロセスとは異なるため、標準化組織はより柔軟にオープンソースコミュニティを取り込む必要があるとしています。

Nokiaの政策提言は以下の点に要約できます：

1. 法制度と標準化の明確な役割分担：法制度は高レベルの目標設定に留め、詳細は標準化プロセスに委ねる。
2. 長期的な国際協調の重視：短期的な国益よりも、長期的な社会的利益を優先する。
3. オープンソースコミュニティとの連携強化：標準化組織はオープンソースの作業方法を理解し、より柔軟に取り込む必要がある。
4. AI技術の社会的影響の考慮：AIの特殊性を踏まえ、国際的な視点での標準化が不可欠。

これらの提言は、AIの急速な発展と社会への浸透を背景に、従来の標準化プロセスの限界を指摘し、より包括的かつ柔軟なアプローチの必要性を示唆しています。Nokiaは、グローバルベンダーとしての経験と、オープンソースコミュニティへの参画を通じて得た知見を基に、AI時代に適した新たな標準化のあり方を模索しています。

実務担当者にとっては、以下の点に注目すべきでしょう：

1. 自社のAI開発において、国際標準との整合性を常に意識する。
2. 法制度の動向を注視しつつ、標準化プロセスへの積極的な参加を検討する。
3. オープンソースコミュニティとの連携を強化し、その知見を自社の標準化戦略に反映させる。
4. AIの社会的影響を考慮し、倫理的側面も含めた包括的な標準化アプローチを採用する。

Nokiaの提言は、AI技術の急速な進展に対応するため、従来の標準化の枠組みを超えた新たなアプローチの必要性を示唆しています。これは、AI開発に携わる企業や組織にとって、技術開発と並行して標準化活動にも積極的に関与することの重要性を示していると言えるでしょう。

5.4 Red HatのオープンソースAI開発

Red HatのオープンソースAI開発に関する取り組みについて、同社のKarim Rabia氏が詳細な説明を行いました。Red Hatは世界最大のオープンソースソフトウェアプロバイダーとして、AIの分野においても重要な役割を果たしています。

Rabia氏は、AIの通信ネットワークへの統合が進む中で、相互運用性とセキュリティを確保するための堅牢なAI標準の確立に関する課題と機会について言及しました。彼が強調した主要な機会は以下の通りです：

1. グローバル化の促進： Red Hatは、分散化されたAIイニシアチブを統一的なフレームワークに集約することで、持続可能性を確保し、環境負荷を低減し、倫理的考慮事項の基準を遵守することができると考えています。これは、クラウドやソフトウェア開発におけるセキュリティ制御の自動化と同様のアプローチを、AI基準にも適用することを意味します。
2. 技術の断片化の回避： Rabia氏は、技術の断片化がAI採用の主要な障害になると指摘しました。標準化の取り組みを調和させることで、AIの採用を暗に、そして明示的に加速させることができるとしています。
3. 用語の明確な定義： AIに関する多くのバズワードが飛び交う中、用語の明確な定義が重要であると強調しました。例えば、「AIネイティブ」という用語の定義に取り組んだことで、コミュニティ内での議論や開発が促進されたと述べています。

一方で、Rabia氏は以下の課題についても言及しました：

1. 異なるワーキンググループやオープンソースイニシアチブ間の認識と整合性： エンドユーザーの混乱を避けるため、異なる取り組み間のギャップを埋め、適切なフレームワークを構築する必要があります。
2. AI システムの複雑性に対する標準化の役割： AI システムの内部動作や意思決定プロセスの複雑さを考えると、標準化がどこまで詳細を規定できるかが課題となります。標準化は透明性を促進し、信頼を構築し、リスクを軽減するための重要な役割を果たす必要があります。

Red Hatの具体的な取り組みとしては、以下が挙げられます：

1. オープンシフト： Red Hatの主力製品であるオープンシフトは、Open Data Hubをベースにしています。これは、AIワークロードの管理と展開を容易にするプラットフォームです。
2. OpenShift AI： データサイエンティストが機械学習モデルを開発し、インテリジェントなアプリケーションを構築するためのツールを提供しています。
3. Opstrust Lab： IBMと共同で立ち上げたオープンソースイニシアチブで、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の開発を推進しています。これは、通信業界で注目を集めているトピックです。
4. ML プラットフォーム： データサイエンティストがモデルを開発し、インテリジェントなアプリケーションを構築するためのツールを提供しています。また、機械学習モデルの展開を支援するセルフサービスツールも提供しています。

Red Hatのアプローチの特徴は、「Upstream First」の原則を徹底していることです。つまり、提供する技術はすべてオープンソースプロジェクトから派生しているということです。このアプローチにより、オープンソースコミュニティとの強い結びつきを維持し、AIの採用を加速させる取り組みをリードしています。

実務担当者向けの具体的な行動指針としては、以下が挙げられます：

1. オープンソースAIプロジェクトへの参加： Red Hatが主導するプロジェクトや、他のオープンソースAIイニシアチブに積極的に参加し、最新の技術動向を把握するとともに、コミュニティに貢献することが重要です。
2. 標準化活動との連携： オープンソースの開発と並行して、標準化活動にも参加することで、相互運用性とセキュリティの確保に貢献できます。
3. AIプラットフォームの活用： Red Hatが提供するOpenShift AIなどのプラットフォームを活用し、自社のAI開発プロセスを効率化することを検討します。
4. 用語の統一： 組織内でAIに関する用語の定義を明確にし、社内外のコミュニケーションを円滑にします。
5. エコシステムへの参加： Red Hatが推進するAIエコシステムに参加し、他の企業や研究機関との協力関係を構築します。

Red Hatの取り組みは、オープンソースの力を活用してAI開発を民主化し、標準化を推進する重要な例となっています。この方針は、AI技術の急速な進化と広範な応用に対応するため、柔軟性と透明性を重視する現代のアプローチを体現しています。実務担当者は、これらの取り組みを参考に、自社のAI戦略を見直し、オープンソースコミュニティとの連携を強化することで、より革新的で持続可能なAI開発を推進することができるでしょう。

5.5 HuaweiのAIエコシステム構築

Huaweiは、AIエコシステムにおける自社の役割を明確に定義し、技術とソリューションの開発に注力している。Huaweiの代表者であるMr. Shanは、AIチップセット、AIデータセンター、AIクラウドサービスなど、多岐にわたるAIビジネスモデルを展開していることを説明した。これらの多様な事業領域に対応するため、Huaweiは社内戦略を更新し、ビジネスモデルとポートフォリオの最適化を進めている。

Huaweiの取り組みは、既に具体的な成果を上げている。2021年には、AIサービスを10の垂直産業に展開し、4,400以上のビジネスケースを実現して、エンドユーザーに価値を提供している。この実績は、Huaweiが単なる技術提供者を超えて、実用的なAIソリューションを広範な産業に提供できる能力を持っていることを示している。

しかし、Huaweiは国際的な標準化に関して課題も認識している。Mr. Shanは、グローバル企業として、標準化がいかに業界全体に利益をもたらすかを考慮する必要性を強調した。具体的には、以下の3つの主要な課題を挙げている：

1. 水平標準と垂直標準の調和： ITU、ISO、IECなどの異なる標準化団体間の協力をどのように促進するかが課題となっている。これは、AIの複雑性と多様な応用分野を考えると特に重要である。
2. 新しい標準の構築： AIの技術革新のスピードに追いつくため、既存の標準だけでは不十分である。Huaweiは、新しい標準をどのように構築し、AIの急速な進化に対応するかが課題だと認識している。
3. 地域間の規制の違いへの対応： 各国・地域の戦略や規制に適合しつつ、統一された標準を維持することの難しさがある。Huaweiは、標準がインターフェースとしての役割を果たし、バランスを取るべきだと考えている。

これらの課題に対処するため、Huaweiはマルチステークホルダーのプラットフォームを活用し、協調的なアプローチを取ることを提案している。具体的には、以下のような取り組みを行っている：

• 標準化プロセスへの積極的な参加：Huaweiは、国際的な標準化団体の活動に参加し、技術的知見を提供している。
• オープンな協力関係の構築：他のベンダーや研究機関との共同研究や技術交流を推進している。
• ユースケースの共有：実際のAI導入事例を通じて、標準化の必要性や方向性を示している。

Huaweiの取り組みは、AIエコシステム全体の発展を視野に入れたものであり、単に自社の技術開発にとどまらない包括的なアプローチを示している。このような取り組みは、AIの標準化と責任ある開発を促進する上で重要な役割を果たすと期待される。

今後、Huaweiは他の企業や組織との対話を継続し、AIの標準化に関する課題に共同で取り組むことを表明している。これにより、AIの技術革新と責任ある利用のバランスを取りつつ、グローバルな相互運用性と革新を支援することが期待される。

国際協力と標準化の課題と機会

6.1 技術進化と標準化のバランス

AIの急速な技術進化と標準化のバランスを取ることは、国際協力において重要な課題の一つです。この課題に関して、円卓会議の参加者から複数の洞察が提供されました。

ISOのセルジオ・ムヨカ事務局長は、AI技術の進化スピードに対応するため、ISOが採用している二段階のコンセンサスアプローチについて説明しました。まず各国内委員会でコンセンサスを形成し、その後国際レベルでコンセンサスを得るというプロセスです。このアプローチにより、急速に変化するAI技術に対して、より迅速かつ包括的な標準化が可能になるとしています。

一方、IEEEのカレン・バートリーンシニアディレクターは、技術の進化が標準化のペースを上回る課題を指摘しました。IEEEはこの課題に対処するため、以下のような戦略を採用しています：

1. 事前標準化活動: 新しいユースケースや業界の垂直分野、技術領域を探索し、標準化の必要性を検討します。
2. 定期的なフィードバックと見直し: 既存の標準を定期的に見直し、必要に応じて更新します。
3. ユースケースとシナリオプランニング: 標準の適用可能性と将来の需要を予測するため、具体的なユースケースとシナリオを開発します。
4. 動的かつインタラクティブなプロセス: 従来の標準化プロセスを超えて、より柔軟で反応の速いアプローチを模索しています。

Ciscoのダイアン・メイビスは、AI標準化において特定のトレンドに過度に注目せず、データ管理やサイバーセキュリティなど、AIの基盤となる重要な側面にも焦点を当てる必要性を強調しました。これは、技術の進化に対応しつつ、基本的な要素を見落とさないバランスの取れたアプローチの重要性を示しています。

Red Hatのカリム・ラビアは、オープンソースコミュニティの役割を強調し、標準化団体がより柔軟にオープンソースの開発モデルを取り入れる必要性を指摘しました。具体的には、Eclipse FoundationがJTC1に参加する動きを挙げ、このような連携が技術進化と標準化のギャップを埋める可能性があると述べました。

HuaweiのShaowei氏は、既存の標準が将来のAI技術革新に追いつかない可能性を指摘し、新しい標準をどのように構築するかが課題であると述べました。また、標準がさまざまな地域や国の戦略をサポートしつつ、統一された標準がもたらす価値のバランスを取る必要性も強調しました。

これらの課題に対処するため、参加者は以下のような具体的な提案を行いました：

1. 標準化プロセスの迅速化: より頻繁な更新サイクルと、柔軟な標準開発プロセスの採用。
2. 分野横断的な協力: 垂直産業と水平技術の専門家が協力し、包括的な標準を開発。
3. オープンソースとの連携強化: 標準化団体とオープンソースコミュニティ間の協力メカニズムの確立。
4. 将来を見据えた標準開発: 現在の技術だけでなく、将来の技術トレンドも考慮した標準の策定。
5. 定期的な技術動向調査: AIの進化を継続的にモニタリングし、標準化の優先順位を調整。

これらの取り組みにより、技術進化と標準化のバランスを取りつつ、AIの責任ある開発と展開を促進することが期待されます。ただし、このバランスを維持するためには、標準化団体、技術企業、研究機関、政府機関など、すべての利害関係者の継続的な協力と対話が不可欠です。

6.2 倫理的考慮事項の統合

AI技術の急速な発展に伴い、倫理的考慮事項を標準化プロセスに統合することが重要な課題となっています。円卓会議の参加者たちは、この課題に対する様々なアプローチと具体的な取り組みについて議論しました。

スイスのトーマス・シュナイダー大使は、倫理的AI規制の重要性を強調し、Council of Europeが開発している人権、民主主義、法の支配に関するリスク影響評価（RARIA）について言及しました。RARIAは、Alan Turing Instituteや他の国際機関との協力のもと開発されており、AIの倫理的影響を評価するための包括的なフレームワークを提供します。このアプローチは、既存の技術標準を活用しつつ、人権や民主主義の原則をAI開発プロセスに組み込むことを目指しています。

CiscoのダイアンAI倫理フレームワークについて詳細に説明しました。このフレームワークは以下の6つの主要原則に基づいています：

1. 透明性
2. 説明責任
3. プライバシー
4. セキュリティ
5. 公平性
6. 信頼性

Ciscoは、これらの原則を自社のAI開発プロセスに組み込むだけでなく、パートナーや顧客にも適用を推奨しています。このアプローチは、倫理的考慮事項を技術開発の中核に据えることの重要性を示しています。

IEEEのカレン・バートリーンは、AIシステムの倫理的側面に対応する認証プログラムについて言及しました。このプログラムは、AIの開発と展開における倫理的側面を評価し、認証するものです。さらに、IEEEは「倫理的に整合したデザイン標準を開発するためのベストプラクティスガイド」を立ち上げ、新しい標準開発者に対して倫理的AIシステムの開発方法を教育しています。

ウルグアイのメルセデス・アラウジョ・ファルコ博士は、UNESCOのAI倫理原則をウルグアイの国家AI戦略に採用したことを報告しました。この取り組みは、国際的な倫理基準を国内政策に統合する具体的な例として注目されます。

これらの取り組みを踏まえ、倫理的考慮事項を標準化プロセスに効果的に統合するための具体的な方策が提案されました：

1. 倫理的影響評価の義務化：AIシステムの開発と導入の各段階で倫理的影響評価を実施し、その結果を標準化プロセスにフィードバックする。
2. マルチステークホルダーアプローチの採用：技術専門家だけでなく、倫理学者、社会学者、法律専門家など、多様な分野の専門家を標準化プロセスに参加させる。
3. 倫理的ガイドラインの標準化：ISOやIEEEなどの標準化団体が開発した倫理的ガイドラインを、国際的に認知された標準として確立する。
4. 倫理的コンプライアンスの認証制度：AIシステムの倫理的側面を評価し認証する国際的な制度を確立する。これにより、企業は自社のAIシステムが倫理的基準を満たしていることを客観的に示すことができる。
5. 継続的な倫理教育：AI開発者、標準化専門家、政策立案者に対して、AIの倫理的影響に関する継続的な教育プログラムを提供する。
6. 倫理的考慮事項の定量化：倫理的側面を可能な限り定量化し、測定可能な指標として標準に組み込む。例えば、AIシステムの公平性を評価するための具体的な指標を開発する。
7. 透明性と説明可能性の強化：AIシステムの意思決定プロセスの透明性と説明可能性を高めるための技術的要件を標準に盛り込む。
8. 国際的な倫理フレームワークの調和：UNESCOのAI倫理原則やOECDのAI原則など、既存の国際的な倫理フレームワークを標準化プロセスに統合し、グローバルな整合性を確保する。

これらの方策を実施することで、AIの技術的側面だけでなく、倫理的側面も考慮した包括的な標準化が可能になります。ただし、倫理的考慮事項は文化や地域によって解釈が異なる場合があるため、グローバルな合意形成には継続的な対話と柔軟なアプローチが必要です。

標準化団体、企業、政府機関は、これらの提案を参考に、自組織の標準化プロセスや AI 開発ガイドラインに倫理的考慮事項を積極的に取り入れることが推奨されます。また、倫理的 AI の実現には、技術開発と並行して、社会的対話や政策立案も重要であり、多角的なアプローチが求められます。

6.3 地域間の政策ギャップの橋渡し

AI技術の急速な発展と国際的な影響力の拡大に伴い、各国・地域間のAI政策や規制アプローチの差異が顕在化しています。この地域間の政策ギャップを効果的に橋渡しすることは、グローバルなAI開発と利用の調和を図る上で極めて重要な課題となっています。

まず、政策ギャップの主な要因として、各国・地域の文化的背景、経済発展段階、技術インフラの整備状況、そして倫理的価値観の違いが挙げられます。例えば、アメリカのSteve Lank大使が指摘したように、アメリカはAIの潜在的リスクに対処しつつ、イノベーションと競争を促進するアプローチを取っています。一方で、スイスのThomas Schneider大使が述べたように、欧州ではAIの倫理的側面により重点を置いた規制枠組みの構築が進められています。

このような政策ギャップを橋渡しするためには、以下のようなアプローチが有効であると考えられます：

1. 多国間対話の促進： G7広島AIプロセスやOECDのAI原則改訂など、既存の国際的なフォーラムを活用して、各国のAI政策立案者や規制当局者間の対話を促進することが重要です。これにより、各国の懸念事項や優先事項を相互に理解し、共通の基盤を見出すことができます。
2. 国際標準化活動の強化： ISOやIECなどの国際標準化団体が中心となり、各国・地域の要求事項を反映した包括的なAI標準の開発を進めることが求められます。例えば、ISO/IEC JTC 1/SC 42での活動を通じて、AIの用語定義から具体的な技術要件まで、幅広い分野での標準化を進めることで、政策ギャップの解消に貢献できます。
3. ベストプラクティスの共有： 各国・地域で実施されているAI政策や規制のベストプラクティスを積極的に共有し、相互学習を促進することが重要です。例えば、ウルグアイのMercedes Arinda Falco博士が紹介した国家AI戦略の策定プロセスや、インドのN.J. Verma氏が言及したTECによるAIシステムの公平性評価基準など、具体的な取り組みを国際的に共有することで、政策立案の質を向上させることができます。
4. 技術的相互運用性の確保： CiscoのDiane Mavis氏が強調したように、異なる地域間でAIシステムの相互運用性を確保することが重要です。これにより、技術的な観点から政策ギャップを埋めることができ、グローバルなAIエコシステムの構築に寄与します。
5. マルチステークホルダーアプローチの採用： 政府、産業界、学術界、市民社会など、多様なステークホルダーを巻き込んだ政策形成プロセスを採用することで、より包括的かつバランスの取れたAI政策の立案が可能になります。中国科学院のDr. Liが言及したように、国際的な産学官連携を通じて、政策ギャップの解消に向けた取り組みを加速させることができます。
6. 能力開発と技術移転の促進： 先進国と発展途上国間の技術格差を縮小するため、AI人材の育成や技術移転を促進する国際協力プログラムの実施が重要です。例えば、UNIDOのAnna Panishi氏が紹介したA-GREENイニシアチブのような、環境に配慮したAI開発を支援する国際的な取り組みを拡大することが求められます。
7. 柔軟な規制枠組みの構築： NokiaのKarina Marat博士が指摘したように、長期的な社会的利益を重視しつつ、短期的な国益にとらわれない柔軟な規制枠組みの構築が必要です。これにより、技術の進化に応じて政策を適応させることが可能となり、地域間の政策ギャップを動的に調整することができます。
8. 国際的な認証メカニズムの確立： AIシステムの安全性、信頼性、倫理性を評価するための国際的な認証メカニズムを確立することで、異なる地域で開発されたAIシステムの相互認証を促進し、政策ギャップによる市場分断を防ぐことができます。

これらのアプローチを総合的に推進することで、地域間の政策ギャップを段階的に解消し、グローバルに調和のとれたAI開発・利用環境の構築が可能になると考えられます。ただし、各国・地域の固有の事情や優先事項を尊重しつつ、共通の基盤を見出していく粘り強い取り組みが不可欠です。今後も継続的な国際対話と協力を通じて、AIの恩恵を全世界で公平に享受できる環境づくりを進めていくことが重要です。

6.4 オープンソースコミュニティとの連携

AIの急速な発展において、オープンソースコミュニティの果たす役割は極めて重要です。標準化団体や企業、政府機関がオープンソースコミュニティと効果的に連携することで、AIの革新性と標準化のバランスを取り、より包括的で持続可能なAIエコシステムを構築することが可能になります。

Red HatのKarim Rabia氏が指摘したように、オープンソースの世界は従来の標準化プロセスとは異なる思考方法と作業方式を持っています。この違いを認識し、両者の長所を活かす連携方法を模索することが、AIの健全な発展にとって不可欠です。

オープンソースコミュニティとの連携における主な課題と機会は以下の通りです：

1. 開発速度の差の克服： オープンソースプロジェクトは通常、標準化プロセスよりも迅速に進行します。IEEEのKaren Bartleson氏が述べたように、技術の進化が標準化のペースを上回る場合があります。この課題に対処するため、以下のような取り組みが考えられます：

• 標準化団体におけるアジャイルな作業方法の導入
• オープンソースプロジェクトの成果を迅速に標準化プロセスに取り込む仕組みの構築
• 「リビングスタンダード」の概念を採用し、標準を継続的に更新できるようにする

例えば、ITUが設立したITU Openプログラムは、オープンソースコミュニティと標準化活動を近づける試みの一つです。

1. 知的財産権の取り扱い： オープンソースライセンスと標準必須特許（SEP）の両立は複雑な課題です。この問題に対処するためには：

• オープンソースライセンスと標準化プロセスの互換性を確保するための法的フレームワークの整備
• パテントプールの活用や、FRAND（公平、合理的、非差別的）ライセンス条件の明確化
• オープンソースコミュニティと標準化団体間での知的財産権に関する対話の促進

1. ガバナンスモデルの調和： オープンソースプロジェクトと標準化団体では、意思決定プロセスや参加モデルが異なります。これらを調和させるために：

• オープンソース財団（例：Linux Foundation）と標準化団体間の公式な協力協定の締結
• クロスメンバーシッププログラムの設立、相互の会議やワーキンググループへの参加促進
• 共同タスクフォースの設置による具体的な協力プロジェクトの推進

1. 技術的相互運用性の確保： オープンソースプロジェクトと標準化された技術の間で相互運用性を確保することが重要です。Cisco社のDiane Mavis氏が強調したように、これはグローバルなAIエコシステムの構築に不可欠です。具体的なアプローチとして：

• 標準化団体によるオープンソース実装のリファレンス実装としての採用
• 相互運用性テストイベントの共同開催
• API仕様の共同開発と標準化

1. セキュリティと品質保証： オープンソースプロジェクトのセキュリティと品質を確保することは、企業や政府機関にとって重要な関心事です。この課題に対処するため：

• オープンソースプロジェクトに対する第三者認証制度の確立
• セキュリティ監査やコード品質レビューの共同実施
• 脆弱性報告と修正プロセスの標準化

1. 教育とスキル開発： 標準化専門家とオープンソース開発者の相互理解を促進するための教育プログラムの開発が必要です。具体的には：

• クロストレーニングプログラムの実施
• 大学教育カリキュラムへの標準化とオープンソース開発の統合
• オンライン学習プラットフォームを活用した継続的な教育機会の提供

1. 資金調達モデルの多様化： オープンソースプロジェクトの持続可能性を確保するため、新たな資金調達モデルの探索が必要です：

• 標準化団体とオープンソース財団の共同ファンディングプログラムの設立
• クラウドファンディングやトークン化経済モデルの活用
• 政府や国際機関によるオープンソースAIプロジェクトへの助成金制度の拡充

1. グローバルな包括性の確保： オープンソースコミュニティと標準化活動の両方で、グローバルな参加を促進することが重要です。Nokia社のKarina Marat博士が指摘したように、国際的な視点を重視し、短期的な国益にとらわれない姿勢が求められます。そのためには：

• 発展途上国からの参加を支援するための奨学金プログラムの設立
• 多言語対応の強化と翻訳ツールの活用
• リモート参加オプションの拡充と時差を考慮したミーティングスケジュールの設定

1. 倫理的考慮事項の統合： AIの倫理的側面に関する議論をオープンソースプロジェクトに統合することが重要です。具体的なアプローチとして：

• 倫理的AIガイドラインのオープンソース開発
• 倫理的考慮事項をコードレビュープロセスに組み込む仕組みの構築
• AI倫理に関するオープンソースツールキットの開発と標準化

1. 成功事例の共有と評価： オープンソースコミュニティと標準化団体の連携成功事例を積極的に共有し、その効果を評価することが重要です：

• ケーススタディの公開とベストプラクティスの文書化
• 連携プロジェクトの定量的評価指標の開発
• 年次報告書などを通じた成果の公表と透明性の確保

これらの取り組みを通じて、オープンソースコミュニティと標準化団体の連携を強化することで、AIの革新性を維持しつつ、信頼性と相互運用性を確保することができます。Huawei社のShuan氏が指摘したように、統一された標準は業界全体に価値をもたらします。オープンソースの柔軟性と標準化の安定性を組み合わせることで、より強固で包括的なAIエコシステムの構築が可能となり、グローバルなAI開発と導入を加速させることができるでしょう。

実務担当者向け行動計画

7.1 組織内でのAI倫理指針の策定

組織内でAI倫理指針を策定することは、責任あるAI開発と利用を確保するための重要なステップです。以下に、実務担当者が組織内でAI倫理指針を策定するための具体的な行動計画を示します。

1. 経営陣の支持獲得: AI倫理指針の策定には、経営陣の支持が不可欠です。AI技術が組織にもたらす機会とリスクを明確に説明し、倫理指針の重要性を訴えます。Ciscoの事例を参考に、AI倫理が組織の長期的な成功と評判に直結することを強調しましょう。
2. 多様なステークホルダーによるタスクフォースの設立: 技術部門、法務部門、人事部門、倫理・コンプライアンス部門、そして可能であれば外部の倫理専門家を含む多様なタスクフォースを設立します。ISOのJTC 1/SC 42委員会の構成を参考に、ジェンダーバランスにも配慮しましょう。
3. 既存の国際的なAI倫理原則の調査: UNESCOのAI倫理原則やOECDのAI原則など、既存の国際的なAI倫理フレームワークを調査します。これらを基礎として、組織の特性に合わせたカスタマイズを行います。
4. リスク評価の実施: 組織内でのAI利用に関するリスク評価を行います。プライバシー侵害、差別、透明性の欠如などの潜在的リスクを特定し、その影響度と発生確率を評価します。Council of Europeが開発中のRARIA（人権・民主主義・法の支配リスク影響評価）のアプローチを参考にできます。
5. 倫理原則の策定: リスク評価結果を踏まえ、組織の価値観と整合性のある倫理原則を策定します。Ciscoの事例を参考に、以下のような原則を検討しましょう：
• 透明性
• 説明責任
• プライバシー
• セキュリティ
• 公平性
• 信頼性
6. 具体的なガイドラインの作成: 倫理原則を実践するための具体的なガイドラインを作成します。例えば：
• AIモデルの訓練データの選択基準
• AIシステムの決定プロセスの説明方法
• AIシステムの公平性テストの実施手順
• プライバシー保護のためのデータ匿名化技術の利用
7. 倫理審査プロセスの確立: 新しいAIプロジェクトや既存のAIシステムの大幅な変更時に適用する倫理審査プロセスを確立します。NISTのAIリスク管理フレームワークを参考に、以下の要素を含めることを検討しましょう：
• 倫理的リスクの特定と評価
• リスク軽減策の提案
• 倫理委員会による審査と承認
8. 従業員教育プログラムの開発: AI倫理に関する従業員教育プログラムを開発します。技術者だけでなく、AIシステムを利用する可能性のあるすべての従業員を対象とします。IEEEの倫理的AI開発に関するベストプラクティスガイドを参考に、実践的なケーススタディを含めましょう。
9. モニタリングと報告メカニズムの構築: AI倫理指針の遵守状況をモニタリングし、定期的に報告するメカニズムを構築します。ウルグアイのAI観測所の取り組みを参考に、以下の要素を含めることを検討しましょう：
• AIシステムの性能と影響の追跡
• 倫理的問題の早期発見と報告チャネル
• 定期的な倫理監査の実施
10. 継続的な見直しと改善: AI技術の急速な進歩に対応するため、倫理指針を定期的に見直し、改善するプロセスを確立します。最新の国際標準や規制の動向、新たに発見されたリスクを考慮に入れ、少なくとも年1回の見直しを行いましょう。
11. 外部ステークホルダーとの対話: 顧客、パートナー、規制当局など外部のステークホルダーとAI倫理に関する対話を継続的に行います。これにより、社会の期待に応え、潜在的な問題を早期に特定することができます。
12. 透明性の確保: 組織のAI倫理への取り組みを積極的に公開します。年次報告書やウェブサイトを通じて、AI倫理指針の内容、実施状況、課題と改善策を公表しましょう。これにより、組織の信頼性と説明責任を向上させることができます。

以上の行動計画を段階的に実施することで、組織は責任あるAI開発と利用のための強固な基盤を構築することができます。ただし、AI技術と倫理的考慮事項は常に進化していることを念頭に置き、柔軟性と適応性を持って取り組むことが重要です。

7.2 国際標準化活動への参加方法

国際標準化活動への参加は、AI技術の発展と責任ある利用を促進する上で重要な役割を果たします。実務担当者が国際標準化活動に参加するための具体的な方法を以下に示します。

1. 所属組織の標準化部門との連携: 多くの大企業や研究機関には、標準化活動を専門に行う部門が存在します。まずは自組織内の標準化部門に連絡を取り、現在進行中のAI関連の標準化活動について情報を得ることから始めましょう。組織によっては、既に国際標準化団体に参加しているケースもあります。
2. 国内標準化団体への参加: 各国には国内の標準化団体が存在し、これらの団体を通じて国際標準化活動に参加することができます。例えば、英国のBritish Standards Institution (BSI)のDavid Cookは、ISOのAI関連の国内ミラー委員会であるART/1に参加しています。自国の標準化団体に連絡を取り、AI関連の委員会や作業部会への参加方法を確認しましょう。
3. 国際標準化団体への直接参加: ISO、IEC、ITUなどの国際標準化団体では、個人や組織が直接参加できる場合があります。例えば、ITUでは、Study GroupやFocus Groupなどの活動に専門家として参加することができます。各団体のウェブサイトで参加方法を確認し、関心のある分野の作業部会を見つけましょう。
4. オープンソースコミュニティへの参加: Red HatのKarim Rabiaが指摘したように、オープンソースコミュニティもAI標準化に重要な役割を果たしています。Eclipse FoundationやLinux Foundationなどのオープンソース団体に参加し、AI関連のプロジェクトに貢献することで、事実上の標準化活動に関与することができます。
5. 業界団体を通じた参加: 通信業界であればGSMA、自動車業界であればSAEなど、業界ごとの団体がAI標準化活動を行っている場合があります。自身の業界の団体に参加し、AI関連の委員会や作業部会に参加することを検討しましょう。
6. 標準化会議やワークショップへの参加: ISO、IEC、ITUなどの団体が開催する標準化会議やワークショップに参加することで、最新の動向を把握し、ネットワークを構築することができます。例えば、ITUのAI for Good Global Summitなどのイベントに参加することを検討しましょう。
7. 技術的貢献の準備: 標準化活動に参加する際は、技術的な貢献を行う準備が必要です。自社のAI技術や実装経験、ユースケースなどを整理し、標準化に反映させる提案を準備しましょう。NokiaのKarina Malekiが指摘したように、特に新しい技術分野では、実務的な経験が標準化に大きく貢献します。
8. 倫理的考慮事項への注目: CiscoのDiane Mavisが強調したように、AI標準化では技術的側面だけでなく、倫理的側面も重要です。自社のAI倫理フレームワークを整理し、標準化活動において倫理的考慮事項を提案する準備をしましょう。
9. 継続的な学習と情報収集: AI技術は急速に進化しているため、最新の動向を常に把握することが重要です。標準化団体のニュースレターを購読し、関連する学術論文や技術レポートを定期的に読むことで、最新情報をキャッチアップしましょう。
10. 社内での標準化活動の重要性の啓発: 標準化活動の重要性を社内で啓発し、経営層の理解と支援を得ることが重要です。標準化活動への参加が自社にもたらす利点（市場シェアの拡大、技術的優位性の確保など）を整理し、社内プレゼンテーションを行いましょう。

以下の表は、主要な国際標準化団体とAI関連の参加可能な活動をまとめたものです：

これらの方法を組み合わせて、自身や組織の状況に最適な国際標準化活動への参加方法を見出してください。標準化活動は長期的な取り組みであり、即座に成果が得られるものではありませんが、AI技術の健全な発展と普及に貢献する重要な活動です。

7.3 AI技術の責任ある開発と導入のステップ

AI技術の責任ある開発と導入を実現するためには、包括的かつ体系的なアプローチが不可欠です。本セクションでは、円卓会議での議論を踏まえ、実務担当者が具体的に実施できるステップを詳述します。

1. リスク評価とインパクト分析

まず、AI技術の導入に伴うリスクと影響を包括的に評価することが重要です。米国国立標準技術研究所(NIST)のAIリスク管理フレームワークを参考に、以下の観点からリスク評価を行います：

1. バイアスと公平性：データセットや学習アルゴリズムに潜在するバイアスを特定します。
2. プライバシー：個人情報の取り扱いとデータ保護に関するリスクを評価します。
3. セキュリティ：AIシステムへの攻撃や悪用の可能性を分析します。
4. 透明性と説明可能性：AI意思決定プロセスの解釈可能性を確保します。
5. 信頼性と頑健性：異常入力や予期せぬ状況下でのシステムの振る舞いを検証します。

例えば、アメリカのAI政策では、NISTのAIリスク管理フレームワークを活用し、AIシステムの安全性、セキュリティ、信頼性を評価するためのガイドラインを提供しています。

2. 倫理ガイドラインの策定と適用

組織の価値観と業界標準に基づいたAI倫理ガイドラインを策定します。IEEEの倫理的に調和した設計(Ethically Aligned Design)や、UNESCOのAI倫理原則を参考にします。ウルグアイの事例では、UNESCOのAI倫理原則を国家戦略に採用しており、以下の要素を含めることが推奨されます：

1. 人間中心の設計原則
2. 公平性と非差別の確保
3. プライバシーとデータガバナンス
4. 技術的堅牢性と安全性
5. 透明性と説明責任
6. 社会的・環境的ウェルビーイング
7. アカウンタビリティ
3. 多様性とインクルージョンの確保

AI開発チームの多様性を確保し、さまざまな視点や経験を取り入れることで、潜在的なバイアスを最小限に抑え、より包括的なAIシステムを開発します。ISO/IEC JTC 1/SC 42の事例では、委員会メンバーの男女比が50:50であることが報告されており、これは業界のベストプラクティスとして参考になります。

4. データガバナンスの確立

高品質で偏りのないデータセットの使用を確保するため、強固なデータガバナンス体制を構築します。インドの事例では、国家AI戦略の一環として、ビッグデータの活用と並行してデータガバナンスの枠組みを整備しています。具体的には以下の施策を実施します：

1. データの収集、処理、保存に関する明確なポリシーの策定
2. データの品質、完全性、代表性の継続的な評価
3. プライバシー保護技術（差分プライバシーなど）の適用
4. データのライフサイクル管理と定期的な監査
5. 透明性と説明可能性の向上

AI意思決定プロセスの透明性を高め、ステークホルダーに対する説明責任を果たすための施策を実施します。Ciscoの事例では、責任あるAIフレームワークの中で透明性を重要な原則の一つとして位置づけています。具体的には以下の取り組みを行います：

1. 説明可能AI(XAI)技術の採用
2. AIモデルのドキュメンテーションとバージョン管理の徹底
3. 意思決定プロセスの可視化ツールの開発と導入
4. 定期的な外部監査とレポーティングの実施
5. 継続的なモニタリングと改善

AIシステムの本番環境での振る舞いを継続的にモニタリングし、パフォーマンスや公平性を評価します。Turkcellの事例では、30,000以上の基地局のパラメータ最適化にAIを活用していますが、1%のエラー率でも大きな影響が出るため、厳密なモニタリングを実施しています。

6. 能力開発とトレーニング

組織全体でAI倫理とリスク管理に関する理解を深めるため、継続的な教育とトレーニングプログラムを実施します。ウルグアイの事例では、大学と協力してAI研究開発を促進する教育プログラムを立ち上げています。

7. ステークホルダーエンゲージメント

AIシステムの開発と導入プロセスに、幅広いステークホルダーを巻き込みます。ウルグアイのAI戦略策定プロセスでは、400以上の公共機関、国際機関、学術機関、市民社会、民間セクターの代表者が参加する対話テーブルを設置し、400以上の提案を収集しています。

8. 法的コンプライアンスの確保

急速に進化するAI規制環境に適応するため、法的コンプライアンスを重視します。アメリカの事例では、2023年10月にバイデン大統領がAIに関する大統領令に署名し、安全で信頼できるAI開発のための法的枠組みを整備しています。

9. オープンソースとの連携

オープンソースコミュニティとの協力を通じて、AIの透明性と相互運用性を高めます。Red Hatの事例では、オープンソースプロジェクトを基盤としたエンタープライズ向けAI製品を開発しており、上流プロジェクトへの貢献を重視しています。

これらのステップを通じて、組織はAI技術の責任ある開発と導入を実現し、イノベーションと倫理のバランスを取りながら、持続可能なAI活用を推進することができます。重要なのは、これらのプロセスを固定的なものではなく、常に進化させていくことです。技術の進歩や社会の期待の変化に応じて、定期的に見直しと更新を行うことが求められます。また、国際標準化活動への積極的な参加や、他組織との協力関係構築を通じて、グローバルなAIガバナンスの発展に貢献することも重要です。

今後の展望と継続的な対話の重要性

8.1 定期的な国際会議の提案

円卓会議の締めくくりとして、この会議形式の有用性と今後の継続的な対話の重要性が強調されました。参加者からは、今回のような多様なステークホルダーが一堂に会する機会を定期的に設けることへの強い支持が示されました。

具体的な提案として、年1〜2回程度の頻度で同様の国際会議を開催することが提言されました。特に、毎年開催されるAI for Goodサミットに合わせて1回、そして年内にもう1回、例えばITUの世界電気通信標準化総会(WTSA)などの主要な国際イベントに併せて開催することが提案されました。これにより、AIの急速な進展に対応しつつ、継続的な対話と協力関係を維持することが可能になると考えられます。

定期的な会議の利点として、以下のような点が挙げられました：

1. 最新の技術動向と政策の共有：AI技術の急速な進歩に対応し、各国・各組織の最新の取り組みを共有できる。
2. 課題の早期特定と対応：新たに浮上する課題や懸念事項を早期に特定し、協調して対応策を検討できる。
3. 国際協力の強化：face-to-faceの対話を通じて、組織間の信頼関係を構築し、より深い協力関係を築くことができる。
4. 標準化活動の調整：各標準化団体の活動状況を共有し、重複を避けつつ効果的な標準化を進められる。
5. 多様な視点の統合：技術、政策、倫理など多角的な視点からAIの発展を議論することで、バランスの取れた発展を促進できる。
6. 新興国・途上国の参加促進：定期的な会合を通じて、AIの恩恵をグローバルに広げるための取り組みを強化できる。

さらに、会議の形式についても議論が行われました。単なる情報共有の場に留まらず、具体的な成果を生み出すためのワーキンググループの設置や、特定のテーマに焦点を当てたセッションの開催など、より実効性のある会議運営が提案されました。

また、オンラインツールを活用したハイブリッド形式の採用により、より多くの関係者が参加できる環境を整えることも提案されました。これにより、地理的・経済的な制約を超えて、グローバルな対話を実現することが可能になります。

ITUの代表者からは、この提案を前向きに検討し、具体的な実施計画を策定していく意向が示されました。今後、参加組織間で詳細な調整を行い、次回会合の日程や議題、運営方法などを決定していくことが確認されました。

こうした定期的な国際会議の開催は、AIの健全な発展と、その恩恵の公平な分配を実現するための重要な基盤となることが期待されます。技術の進歩、政策の変化、社会のニーズに柔軟に対応しながら、継続的な対話と協力を通じて、AIの未来を共に築いていく取り組みが始まったと言えるでしょう。

8.2 分野横断的な協力体制の強化

円卓会議の参加者たちは、AIの複雑性と広範な影響を考慮し、分野横断的な協力体制の強化が不可欠であるという認識で一致しました。技術開発、標準化、政策立案、倫理的考察など、AIに関わる様々な側面を統合的に捉え、多様なステークホルダーが協働する新たなアプローチの必要性が強調されました。

具体的な協力体制強化の方策として、以下のような提案がなされました：

1. 学際的研究プロジェクトの推進： 技術者、法律家、倫理学者、社会科学者などが協働する研究プロジェクトを立ち上げることが提案されました。例えば、「AIの公平性と透明性」をテーマに、技術的な実装方法、法的枠組み、社会的影響を総合的に研究するプロジェクトなどが考えられます。このようなプロジェクトを通じて、多角的な視点からAIの課題に取り組むことが可能になります。
2. クロスセクター・ワーキンググループの設置： 標準化団体、政府機関、民間企業、市民社会組織などが参加する恒常的なワーキンググループを設置することが提案されました。例えば、「AI倫理とガバナンス」「AIと持続可能性」といったテーマごとにワーキンググループを組織し、定期的に会合を持ちながら、包括的な視点で課題解決に当たることが想定されています。
3. 技術-政策対話の制度化： 技術開発者と政策立案者の間の対話を促進するための制度的な枠組みの構築が提案されました。例えば、四半期ごとに「AI技術-政策サミット」を開催し、最新の技術動向と政策課題を共有・議論する場を設けることで、技術と政策の乖離を防ぎ、現実的かつ効果的な規制の策定につなげることができます。
4. グローバル・ローカルの連携強化： 国際的な標準や枠組みと、各国・地域の固有の文脈や要求事項を調和させるための取り組みの強化が提案されました。具体的には、国際標準化団体と各国の標準化機関、政府機関との間で定期的な情報交換会を設け、グローバルな視点とローカルなニーズの両立を図ることが考えられます。
5. 産学官連携プラットフォームの構築： AIの研究開発、実用化、規制のサイクルを円滑に回すため、産業界、学術界、政府機関が常時情報交換・協議できるオンラインプラットフォームの構築が提案されました。このプラットフォームを通じて、最新の研究成果、市場ニーズ、政策動向などをリアルタイムで共有し、迅速な意思決定と協調行動を促進することが期待されています。
6. AI倫理教育プログラムの共同開発： 技術者、経営者、政策立案者など、AIに関わる様々な立場の人々を対象とした、包括的なAI倫理教育プログラムの共同開発が提案されました。標準化団体、学術機関、企業が協力してカリキュラムを策定し、オンライン講座や実践的なワークショップを通じて、AIの倫理的・社会的影響に関する理解を深める取り組みが想定されています。
7. オープンデータ・イニシアチブの推進： AIの発展には質の高いデータが不可欠であるという認識のもと、分野横断的なオープンデータ・イニシアチブの推進が提案されました。政府機関、研究機関、企業が保有するデータを、プライバシーや機密性に配慮しつつ共有するためのフレームワークを構築し、AIの研究開発や応用を加速させることが目指されています。

これらの提案を実現するための具体的なステップとして、以下のようなロードマップが示されました：

1. 短期（6ヶ月以内）：
• 分野横断的協力のための運営委員会の設立
• オンライン協働プラットフォームの立ち上げ
• 重点テーマの選定とワーキンググループの組織化
2. 中期（1-2年）：
• 学際的研究プロジェクトの開始と初期成果の共有
• AI倫理教育プログラムのパイロット実施
• 技術-政策対話の定期開催（四半期ごと）
3. 長期（2-5年）：
• 分野横断的協力の成果を反映した国際標準の策定
• グローバルなAI倫理・ガバナンスフレームワークの確立
• オープンデータ・エコシステムの構築と運用

参加者たちは、この分野横断的な協力体制の強化が、AIの健全な発展と社会への円滑な統合に不可欠であるという認識を共有しました。技術、倫理、政策、社会の各側面を統合的に捉えることで、AIがもたらす機会を最大化し、リスクを最小化する取り組みが可能になると期待されています。

今後は、この円卓会議を起点として、具体的な協力プロジェクトや制度設計が進められていくことになります。参加組織は、自らの専門性や強みを活かしつつ、他分野との積極的な連携を図ることで、AIの未来を共に形作っていく決意を新たにしました。

結論

この円卓会議は、AI標準化、規制、産業開発の未来に関する包括的な議論の場となり、国際機関、標準化団体、各国政府、民間企業の代表者が一堂に会し、AIの健全な発展と社会実装に向けた重要な洞察と提言を共有しました。

会議を通じて浮き彫りになった主要な結論は以下の通りです：

1. 協調的アプローチの必要性： AIの複雑性と広範な影響を考慮すると、単一の組織や国家だけでは十分に対応できないことが明確になりました。国際機関、標準化団体、政府、民間企業、学術界、市民社会が緊密に連携し、それぞれの強みを活かした協調的アプローチが不可欠です。特に、UNIDOやUNEPなどの国際機関が提示した持続可能性や倫理的考慮事項を中心に据えた戦略は、今後のAI開発の指針として重要な役割を果たすでしょう。
2. 標準化の重要性と課題： ISO、IEC、ITU、IEEE等の標準化団体の取り組みが示すように、AIの標準化は技術の健全な発展と国際的な相互運用性確保に重要な役割を果たします。しかし、技術の急速な進歩と標準化プロセスの時間的ギャップ、地域間の利害の調整など、課題も多く存在します。これらの課題に対応するため、より柔軟で迅速な標準化プロセスの確立と、幅広いステークホルダーの参加が求められます。
3. 規制と革新のバランス： 各国政府の発表から、AIの規制アプローチには多様性があることが明らかになりました。スイスの倫理重視のアプローチ、アメリカの官民連携モデル、中国の国家戦略的アプローチ、インドのビッグデータ活用、ウルグアイの包括的な国家戦略など、それぞれに特徴があります。これらの多様なアプローチを尊重しつつ、国際的な調和を図ることが今後の課題となります。
4. 民間企業の役割の重要性： Turkcell、Cisco、Nokia、Red Hat、Huaweiなどの企業事例が示すように、AI技術の実用化と普及において民間企業が果たす役割は極めて大きいです。特に、倫理的AI開発、オープンソースの活用、業界横断的な協力など、企業の自主的な取り組みが重要になります。同時に、企業活動と公共の利益のバランスを取るための枠組み作りも必要です。
5. 倫理的考慮事項の主流化： 会議を通じて、AI開発における倫理的考慮事項の重要性が繰り返し強調されました。透明性、説明可能性、公平性、プライバシー保護などの原則を、技術開発の初期段階から組み込む必要性が確認されました。これらの原則を実践的なガイドラインや技術仕様に落とし込む作業が今後の重要課題となります。
6. 包括的な参加の促進： AI技術が社会に与える影響の大きさを考慮すると、技術者や政策立案者だけでなく、より広範な層の参加が不可欠です。特に、途上国、中小企業、市民社会の声を反映させるメカニズムの構築が求められます。
7. 継続的な対話と協力の場の確立： 本会議の成果を踏まえ、AIに関する国際的な対話と協力を継続的に行う場の必要性が認識されました。年1〜2回の定期的な国際会議の開催や、分野横断的な協力体制の強化など、具体的な提案がなされました。
8. 能力開発とスキル育成の重要性： AI技術の急速な進歩に対応するため、継続的な能力開発とスキル育成の必要性が指摘されました。特に、技術者の倫理教育、政策立案者の技術リテラシー向上、一般市民のAI理解促進など、多層的な教育プログラムの開発が求められます。
9. データガバナンスの確立： AIの発展にはデータの質と量が不可欠であり、それと同時にプライバシーや公平性の問題も生じます。このため、国際的なデータガバナンスの枠組み構築が重要な課題として認識されました。
10. 持続可能性への貢献： AIが持続可能な開発目標（SDGs）の達成にどのように貢献できるかという視点が、会議全体を通じて重要なテーマとなりました。環境保護、資源の効率的利用、社会的包摂などの分野でのAI活用を促進する取り組みが求められます。

これらの結論は、AIの未来を形作る上で重要な指針となります。しかし、技術の急速な進歩と社会の変化を考慮すると、これらの結論も固定的なものではなく、継続的な見直しと調整が必要です。

本会議の参加者たちは、AIがもたらす機会とリスクを認識し、責任ある開発と利用を通じて人類の福祉に貢献するという共通のビジョンを確認しました。今後は、この会議で構築されたネットワークと共有された知見を基盤に、より具体的な行動計画の策定と実施が求められます。

AI技術は人類の未来を大きく左右する可能性を秘めています。この技術を適切に導き、管理し、活用していくためには、今回の会議のような多様なステークホルダーによる対話と協力が不可欠です。私たちは今、AIの未来を共に築く重要な岐路に立っています。この会議の成果を踏まえ、参加者一人一人が自らの役割を認識し、協調して行動することが、AI時代の健全な発展につながるのです。