2026年8月2日。カレンダーにマークしてください。
これは、EU AI規則の高リスクAIシステムに対する要件が完全に施行される日付です。違反に対する罰則は、3,500万ユーロまたは年間グローバル売上高の7%のいずれか高い方に達します。これは遠い将来の懸念ではありません。準備するのに数年ではなく、数ヶ月しかありません。
このガイドでは、知っておくべきすべてをカバーします：どのシステムが対象となるか、コンプライアンスに何が必要か、そしてそこに到達する方法。
リスク分類の理解
EU AI規則は、AIシステムを4つのリスクレベルに分類しています。
禁止（既に施行中）
一部のAI慣行は完全に禁止されています。
- 政府によるソーシャルスコアリング
- 公共空間でのリアルタイム生体認証（限られた例外あり）
- 脆弱なグループの操作
- 職場や学校での感情認識（例外あり）
これらのいずれかを行っている場合は、直ちに停止してください。
高リスク（2026年8月）
人々の権利、安全、または必須サービスへのアクセスに大きな影響を与えるAIシステム。ここがほとんどのエンタープライズの注目すべきところです。
- 信用スコアリングと融資決定
- 採用と雇用決定
- 教育入学と評価
- 必須公共サービスへのアクセス
- 法執行と国境管理
- 重要インフラ管理
限定リスク（2025年8月）
透明性義務を必要とするAIシステム。
- チャットボットはAIであることを開示する必要がある
- ディープフェイクにはラベルが必要
- 感情認識システムはユーザーに通知する必要がある
最小リスク（要件なし）
最小リスクをもたらすAIシステムには特定の義務はありません。ほとんどのビジネスAIはここに該当します。スパムフィルター、推奨エンジン、内部分析。
高リスク要件
高リスクAIシステムに対して、法律は第9条から第15条の下で包括的な要件を義務付けています。
リスク管理システム（第9条）
AIシステムのライフサイクル全体を通じて、リスクを特定、分析、軽減する必要があります。これは一回限りの評価ではなく、継続的なものです。
データガバナンス（第10条）
学習、検証、テストのデータセットは、関連性があり、代表的で、エラーがないものでなければなりません。データの出所と品質対策を文書化する必要があります。
技術文書（第11条）
コンプライアンスを実証する詳細な文書。これには、システムの説明、意図された目的、設計仕様、リスク軽減措置が含まれます。
記録保持（第12条）
トレーサビリティを可能にするためのシステム操作の自動ログ。ログはシステムの存続期間中または法律で指定された期間保持する必要があります。
透明性（第13条）
システムの操作、機能、制限を説明するユーザー向けの明確な指示。
人間による監視（第14条）
効果的な人間による監視のための設計。人間はAIの決定を理解し、監視し、介入できる必要があります。
精度、堅牢性、サイバーセキュリティ（第15条）
システムは適切なレベルの精度を達成し、エラーや攻撃に対して回復力があり、サイバーセキュリティを維持する必要があります。
6ステップのコンプライアンスロードマップ
ステップ1：AIシステムインベントリ
存在を知らないシステムの要件に準拠することはできません。包括的なインベントリを実施してください。
- 組織全体でどのAIシステムが使用されているか？
- 各システムの所有者は誰か？
- それらはどのような決定に影響を与えるか？
- どのようなデータを処理するか？
多くの組織がこの演習に衝撃を受けます。AIはガバナンスよりも速く増殖しています。
ステップ2：リスク分類
各システムについて、リスクカテゴリを決定します。最も困難なのは境界ケースです。
- チャットボットは限定リスクです。しかし、金融決定に影響を与えるチャットボットは高リスクかもしれません。
- 分析ソフトウェアは最小リスクです。しかし、雇用決定に影響を与える分析は高リスクです。
疑わしい場合は、保守的に分類してください。
ステップ3：ギャップ分析
各高リスクシステムについて、各条文の要件に対する現状を評価します。ギャップはどこにありますか？
一般的なギャップには以下が含まれます。
- バイアステストフレームワークがない
- 説明可能性が不十分
- 人間による監視メカニズムがない
- 文書が不完全
- ログが不十分
ステップ4：技術的修復
ギャップを埋めるために必要な技術的措置を実装します。
バイアステスト：FairlearnやAIF360などのフレームワークを実装して、人口統計的均等性、均等化オッズ、その他の公平性指標をテストします。
説明可能性：SHAP、LIME、またはその他の解釈可能性ツールを追加して、個々の決定の説明を可能にします。
人間による監視：自動化された決定、特に大きな影響を持つ決定のレビューワークフローを設計します。
ログ：モデルの入力、出力、決定要因の包括的な監査証跡を実装します。
ステップ5：文書化
準拠した技術文書を作成します。これはかなりの作業です。システムごとに数日ではなく数週間を見込んでください。
主要な文書要素：
- システムの説明と意図された目的
- リスク評価と軽減措置
- データガバナンス手順
- 精度指標と検証結果
- 人間による監視メカニズム
- 使用説明書
ステップ6：継続的コンプライアンス
コンプライアンスは目的地ではなく、プロセスです。以下を確立してください。
- 定期的なバイアステストと監視
- モデルドリフト検出
- システム変更に対する文書更新
- 監査証跡とインシデント対応手順
- 定期的なコンプライアンスレビュー
実践的な実装のヒント
信用スコアリングから始める
信用決定にAIを使用している場合は、そこから始めてください。信用AIは明らかに高リスクであり、規制当局によく理解されており、通常、最も影響力の大きいシステムです。
既存のフレームワークを活用
ゼロから構築しないでください。確立されたツールを使用してください。
- モデルレジストリと文書化用のMLflow
- 監視用のEvidently AIまたはWhyLabs
- バイアステスト用のFairlearn
- 説明可能性用のSHAP
テンプレートを作成
1つのシステムに準拠したら、アプローチをテンプレート化します。2番目の高リスクシステムは半分の時間で済むはずです。
外部レビューを受ける
規制当局が監査する前に、他の誰かに費用を払ってレビューしてもらいます。外部コンプライアンスレビューは、違反になる前にギャップを特定します。
競争上の機会
コンプライアンスは防御的に聞こえますが、競争上の機会でもあります。
- 準拠したAIは信頼できるAIです。コンプライアンスを販売差別化要因として使用してください。
- コンプライアンスプロセスはAIの品質を向上させます。より良い文書化はより良いシステムを意味します。
- 早期のコンプライアンスは専門知識を構築します。遅れて開始したパートナーや顧客を支援することになるでしょう。
タイムラインの現実確認
約7ヶ月あります。それは十分な時間ですか？
すでにAIガバナンス作業を開始している組織の場合：積極的に優先順位を付ければ、おそらくはい。
ゼロから開始する組織の場合：厳しいでしょう。直ちに開始してください。加速するための外部支援を検討してください。
2026年8月の期限は柔軟ではありません。罰則は交渉の余地がありません。行動すべき時は今です。
