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title: AI推進法に企業はどう対応する？取るべき4つの対応と国内AI規制の動向
description: AI推進法は2025年成立の、原則ベース・自主規制中心の日本のAI関連法です。罰則は限定的ですが、AI利用の棚卸し、推進責任者と利用ルールの整備、広島AIプロセスや業界別ガイドラインへの対応を進めると今後の規制強化に備えられます。EU AI法との違いやCRMでのAI運用設計も解説します。
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# AI推進法に企業はどう対応する？取るべき4つの対応と国内AI規制の動向

- 2026年3月5日
- 最終更新: 2026年10月18日

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この記事の結論

AI推進法とは、2025年に成立した日本初のAI関連法で、AIの利活用推進と安全性確保のバランスを重視した「原則ベース・自主規制中心」の法律です。罰則が限定的なうちに、AI利用の棚卸し・社内ルール・人による確認の仕組みを整えておくことが、今後の規制強化への備えになります。

ブログ目次

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**AI推進法とは、2025年に成立した日本初のAI関連法で、AIの利活用推進と安全性確保のバランスを重視した「原則ベース・自主規制中心」の法律です。罰則が限定的なうちに、AI利用の棚卸し・社内ルール・人による確認の仕組みを整えておくことが、今後の規制強化への備えになります。**

「AIを使い始めた部署はあるけれど、誰が何に使っているのか全体が見えていない」「AI推進法ができたと聞いたが、自社で何から手を付ければいいのかわからない」「CRMの顧客データをAIに読ませてよいのか、判断する人が決まっていない」——AI活用が現場から広がるほど、こうした声が経営・DX部門に集まりやすくなります。

2025年、日本で「AI推進法」（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）が成立しました。EU AI法のような厳格な事前規制ではなく、AIの利活用を推進しつつ、安全性と信頼性を確保するバランスを重視した法律です。詳しくは「[企業のAI利用ガイドライン策定ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-usage-guideline-creation)」で解説しています。

本記事では、AI推進法の概要と企業が取るべき具体的な対応を解説します。[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)で、AI活用の全体像を把握できます。

関連する記事の一覧は[AIガバナンス・倫理ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance)をご覧ください。

## この記事でわかること

AI推進法への企業の対応と国内AI規制の動向について理解を深めたい方に、特に参考になる内容です。法律の位置づけから、社内で着手する順番、CRMの顧客データをAIで扱うときの運用設計までを整理しています。

- **AI推進法の概要とEU AI法との違い** — AI推進法は日本のAI政策の基本的な方向性を定めた法律です。EU AI法と比べてどこが緩やかで、どこに備えておくべきかを整理します。
- **企業が取るべき4つの対応** — AI利用の現状把握、社内の推進体制とルール、広島AIプロセスの原則、業界別ガイドラインの4点を、着手する順番とあわせて解説します。
- **CRMデータをAIで扱うときの運用設計** — リードスコアリングやチャットボットなど、顧客データを使うAI機能をどこで使い、どこで人が判断するかを整理します。
- **今後の規制動向と準備チェックリスト** — 規制が強化される可能性のある方向と、自社の準備状況を点検する項目を紹介します。

この記事を読み終えるころには、自社のAI利用についてどこから棚卸しを始めるかが決められます。まずは現場で使われているAIツールを洗い出すところから始めてください。

## AI推進法の概要と位置づけ

AI推進法は、日本におけるAI政策の基本的な方向性を定めた法律です。企業に細かな義務を課す規制法というより、AIの研究開発と活用を進めながら、安全性と信頼性を確保するための土台として位置づけられています。まずは法律の骨格を押さえ、自社の対応を考える前提をそろえておくことをおすすめします。

### 法律の基本構成

AI推進法の主な項目は次のとおりです。

| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 正式名称 | 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律 |
| 成立時期 | 2025年 |
| 目的 | AIの研究開発・活用の推進、安全性・信頼性の確保 |
| アプローチ | 原則ベース、自主規制中心 |
| 罰則 | 直接的な罰則規定は限定的 |
| 所管 | 内閣府（AI戦略会議） |

この表は法律の大枠をつかむための整理です。所管組織や運用の体制は政府の公表資料で更新されることがあるため、社内資料に転記する際は、その時点の公表内容を参照した日付を添えて記録しておくと、後から見直す人が判断しやすくなります。

### 「原則ベース・自主規制中心」が企業に意味すること

原則ベースとは、法律が「何をしてはいけないか」を細かく列挙するのではなく、「安全で信頼できるAI活用を目指す」という方向性を示し、具体的な運用は各企業の判断に委ねる考え方です。企業側から見ると、守るべきチェック項目が法律に書かれていないぶん、自社で基準を決めて運用する余地が大きい法律だといえます。

裏を返すと、社内で基準を持っていない企業は、AIの使い方が部署ごと・担当者ごとにばらつきやすくなります。本記事では、AI推進法への対応を「法令の遵守作業」ではなく、「社内のAI利用を人に依存せず回る仕組みに整える作業」と整理します。

### 罰則が限定的でも準備を始める理由

ただし、罰則が限定的だからといって対応を後回しにすると、社内でAI利用が広がったあとに棚卸しをすることになり、作業量が大きく膨らみます。利用者が少ない今のうちに台帳とルールを作っておけば、後から規制が強まったときも、既存の運用に項目を追加するだけで済みます。

判断の分かれ目は、社内のAI利用が「把握できている範囲に収まっているか」です。利用部署と利用ツールを一覧にできるなら、次章以降の対応を順に進めます。一覧にできない場合は、ルール作りより先に現状把握から着手してください。

## EU AI法との違いと日本企業への影響

日本のAI推進法は、EUのAI法と比較されることが多い法律です。両者は目的こそ近いものの、規制の強さとアプローチが大きく異なります。海外と取引がある企業は、日本の法律だけを見ていると対応範囲を見誤るおそれがあるため、違いを整理しておきます。

### 規制の考え方の比較

AI推進法とEU AI法の主な違いは次のとおりです。

| 比較項目 | AI推進法（日本） | EU AI法 |
| --- | --- | --- |
| 規制強度 | 緩やか（促進法の性格） | 厳格（罰則あり） |
| アプローチ | 原則ベース・自主規制 | リスクベース・事前規制 |
| AI分類 | リスク分類の法的義務なし | 4段階のリスク分類 |
| 罰則 | 限定的 | 最大3,500万ユーロ |
| 域外適用 | 限定的 | 広範な域外適用 |

EU AI法の制裁金の上限や対象は、EU官報に掲載された規則本文で定められています（出典：[Regulation (EU) 2024/1689（Artificial Intelligence Act）](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj)）。表のとおり、EU AI法はAIをリスクの大きさで分類し、分類ごとに事前の義務を課す仕組みです。一方のAI推進法は、リスク分類を法的な義務として求めていません。

### 自社がどちらを意識すべきかの判断

どちらの法律を意識して社内ルールを設計するかは、次の観点で分けて考えることをおすすめします。

| 確認する観点 | 当てはまる場合の判断 | 次に行うこと |
| --- | --- | --- |
| EU域内の顧客・ユーザーにAI機能を提供しているか | EU AI法の域外適用を前提に設計する | 対象となるAI機能を台帳で特定し、法務部門と分類を検討する |
| 国内顧客向けの業務利用が中心か | AI推進法と国内の業界別ガイドラインを軸に設計する | 社内ルールと利用台帳の整備から始める |
| 将来的に海外展開の予定があるか | 国内向けの設計に、リスク分類の欄だけ先に設けておく | 台帳に「リスクレベル」の項目を追加しておく |

EU AI法が日本企業に与える影響は「[EU AI法が日本企業に与える影響](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/eu-ai-act-japan-impact)」で詳しく解説しています。

### 国内企業でもリスク分類を取り入れる意味

AI推進法にリスク分類の義務はありませんが、社内のAI利用を「影響が小さいもの」と「顧客や判断に影響するもの」に分けておくだけで、どこに人の確認を挟むかを決めやすくなります。すべてのAI利用に同じ厳しさのルールを当てはめると、現場の利用が止まるか、ルールが形骸化するかのどちらかになりがちです。リスクの大きさに応じて確認の深さを変える考え方は、国内向けの運用にもそのまま役立ちます。

## 企業が取るべき対応1：AI利用の現状把握

最初に行うのは、自社でどのようなAIを開発・利用しているかの棚卸しです。ルールや体制を先に作っても、対象が見えていなければ実際の利用に当てはまりません。ここでは棚卸しの対象と、棚卸しを一度きりで終わらせない仕組みを整理します。

### 棚卸しの対象

棚卸しでは、次の4つの観点で情報を集めます。

| 確認項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 利用中のAIツール | AI（ChatGPT、Claude等）、業務AI（CRMのAI機能等） |
| 開発中のAIシステム | 自社開発のAIモデル・アプリケーション |
| 外部提供のAIサービス | 顧客向けに提供しているAI機能 |
| AIのリスクレベル | 各AIシステムのリスク影響度 |

見落とされやすいのは「業務AI」の行です。CRMやグループウェアに組み込まれたAI機能は、新しいツールを導入した意識がないまま使われていることがあります。利用中のSaaSごとにAI機能の有無と利用状況を一覧にしておくと、漏れを防げます。

### スプレッドシート管理で止まりやすい理由

棚卸しの結果をスプレッドシートにまとめる企業は多いかと思います。ただし、スプレッドシートの台帳は作成時点では正確でも、新しいツールを使い始めた部署が自分で追記しない限り更新されません。担当者が異動すると、誰が台帳を管理しているのかもわからなくなりがちです。

本記事では、台帳を「人が思い出して更新するもの」から「申請の流れの中で自動的に更新されるもの」に変えることをおすすめします。具体的には、次の順番で仕組み化します。

1. AIツールの利用申請を、決まった申請フォームから受け付けるようにする
2. 申請内容（ツール名・利用部署・扱うデータ・利用目的）が台帳に記録されるようにする
3. 申請が入ったらAI推進責任者に通知が届くようにする
4. 責任者がリスクレベルを付けて承認した時点で、台帳の状態を「利用中」にします

この流れができていれば、担当者が変わっても台帳が更新され続け、新任の担当者も申請フォームの項目を見るだけで何を確認すべきかがわかります。

### リスクレベルの付け方

リスクレベルは細かく分けすぎると判定に時間がかかるため、最初は2〜3段階で十分です。判断の軸は「AIの出力が社外に出るか」「個人情報や顧客データを扱うか」「AIの出力で意思決定が行われるか」の3点です。どれにも当てはまらない社内の文書作成補助などは低いレベル、顧客への自動応答や顧客データの分析は高いレベル、と分けておくと、次章のルール設計で確認の深さを決めやすくなります。

## 企業が取るべき対応2：社内の推進体制とルールの整備

AI推進法は「AIの安全かつ信頼あるAIの活用」を求めています。現状把握ができたら、その活用を誰が推進し、どのルールで運用するかを決めます。ここでは原則として次の4つの体制を整備することをおすすめします。

- **AI推進責任者の設置**: CTO、CDO、またはAI推進室長をAI責任者として任命します。
- **[AI利用ガイドラインの策定](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/genai-work/genai-internal-guidelines)**: 社内でのAI利用ルールを明文化します。
- **リスク評価プロセスの導入**: 新しいAIの導入時にリスク評価を実施します。
- **インシデント対応フローの策定**: AI関連の問題発生時の対応手順を整備します。

### AI推進責任者に持たせる権限

AI推進責任者は、名前だけ置いても機能しません。前章の申請フローで承認する権限と、ガイドラインを改訂する権限を持たせることで、初めて現場の判断が責任者に集まるようになります。推進組織の作り方は「[AI推進組織の設計方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-org-transformation/ai-promotion-organization)」で詳しく解説しています。

### 利用ルールは最小限から始める

ガイドラインは、最初から網羅的に作ろうとすると完成までに時間がかかり、その間に現場の利用が先行してしまいます。まずは「入力してはいけない情報」「AIの出力を社外に出す前の確認者」「新しいツールを使うときの申請方法」の3点に絞って明文化し、運用しながら項目を増やしていく進め方をおすすめします。項目が少ないほど、現場が覚えて守りやすくなります。

### リスク評価とインシデント対応の流れ

リスク評価とインシデント対応は、別々の文書にするよりも一連の流れとして設計したほうが運用しやすくなります。

| 段階 | 行うこと | 次へ進む目安 |
| --- | --- | --- |
| 導入前 | 台帳のリスクレベルに応じて、評価項目を決める | 扱うデータと出力先が明確になっている |
| 試験利用 | 限定した部署・データで使い、誤回答や想定外の出力を記録する | 記録した事例に対して、ルールや設定で対処できている |
| 本格利用 | 利用範囲を広げ、定期的に記録を見直す | 見直しの担当者と頻度が決まっている |
| 問題発生時 | 利用を一時停止し、影響範囲を特定して責任者に報告する | 原因と再発防止策が台帳に記録されている |

AIの誤情報への具体的な対策は「[AIハルシネーション対策](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-hallucination-prevention)」をあわせてご覧ください。

## 企業が取るべき対応3・4：広島AIプロセスと業界別ガイドライン

社内ルールの中身を考えるときの拠り所になるのが、広島AIプロセスの原則と、各省庁が定める業界別ガイドラインです。AI推進法は原則ベースの法律のため、具体的な行動の基準はこれらを参照して組み立てることになります。自社に関係する範囲を見極め、ルールに反映していきます。

### 対応3：広島AIプロセスの原則への対応

G7広島サミット（2023年）で合意された「広島AIプロセス」の行動規範は、AI推進法の基盤となる原則です。

| 原則 | 企業の対応 |
| --- | --- |
| 安全性の確保 | AIシステムのテスト・検証プロセスの実施 |
| 透明性の確保 | AI利用の開示、説明責任の明確化 |
| 公平性の担保 | バイアスの検出と是正 |
| プライバシーの保護 | 個人情報保護法との整合性確保 |
| セキュリティの確保 | AIシステムのサイバーセキュリティ対策 |

5つの原則を一度にすべて満たそうとすると、どこから手を付けるかが曖昧になります。本記事では、台帳のリスクレベルが高いAI利用から順に、「この原則に対して自社は何をしているか」を表の右列に書き込んでいく使い方をおすすめします。書き込めない原則が残った利用は、対策を決めるまで試験利用の段階にとどめる、という判断基準にできます。

### 対応4：業界別ガイドラインの確認

金融庁、厚生労働省、国土交通省など、各省庁が業界別のAI利用ガイドラインを策定しています。自社の業界に適用されるガイドラインを特定し、その内容に沿った運用を社内ルールに組み込んでください。

業界別ガイドラインは、AI推進法よりも具体的な行動を求めていることがあります。自社の業界にガイドラインがある場合は、それを社内ルールの土台にし、AI推進法と広島AIプロセスの原則で不足を補う順番が進めやすいと考えています。業界別ガイドラインが見当たらない場合は、広島AIプロセスの5原則を土台にします。

### 原則とガイドラインを社内ルールに落とし込む

原則やガイドラインは抽象的な表現が多いため、そのまま社内に配っても現場の行動は変わりません。「透明性の確保」であれば「顧客向けの文章にAIを使った場合、社内の確認者を記録する」のように、誰が・いつ・何をするかまで書き下すことで、新しく入った担当者でも同じ運用ができるようになります。

## CRMデータをAIで扱うときの運用設計

CRMに蓄積された顧客データをAIで処理する場合、個人情報保護法との整合性が特に重要です。CRMのAI機能（リードスコアリング、行動予測、チャットボット）を利用する際は、顧客データの取り扱いに関する社内ルールを明確化し、AI推進法の求める「安全かつ信頼あるAI活用」の原則に沿った運用体制を構築しましょう。ここでは、AI機能を業務フローのどこで使い、どこで人が判断するかを整理します。

### 全体フローのどこでAIを使うか

AI機能は単体で評価するより、顧客との関係が進む流れの中に置いて考えると、扱うデータとリスクが見えやすくなります。

| フローの段階 | CRMで扱う主なデータ | AIの使いどころの例 | 人が判断するポイント |
| --- | --- | --- | --- |
| コンタクト（問い合わせ・リード） | 氏名、メールアドレス、問い合わせ内容 | チャットボットでの一次対応、問い合わせの分類、リードスコアリング | チャットボットが参照する情報の範囲、スコアの基準 |
| 取引（商談） | 商談の経緯、提案内容、金額 | レコードの要約、メールの下書き | 顧客に送る文面の最終確認、大型案件のアプローチ |
| 顧客（契約後） | 契約内容、問い合わせ履歴 | 問い合わせの自動応答、ナレッジ検索 | 回答内容の品質、エスカレーションの基準 |
| 請求 | 請求金額、支払い状況 | 集計や分類の補助 | 金額や請求の判断そのもの |

コンタクトから請求までのデータがCRMで一元管理されていると、AIがどの段階のどのデータを参照しているかを追いやすくなります。逆に、顧客情報がスプレッドシートやチャットに分散していると、AIに何を読ませたのかを後から説明できなくなり、透明性の原則に沿った運用が難しくなります。

### AIと人間の役割分担

本記事では、CRMでのAIと人間の役割を次のように整理します。

| AIが得意 | 人間が判断 |
| --- | --- |
| 問い合わせの分類（営業/通常） | パイプラインの設計（ビジネス理解が必要） |
| レコードの要約 | ライフサイクルステージの定義 |
| 企業情報のウェブリサーチ | 最終的なメール送信判断 |
| パーソナライズメールの下書き | 営業戦略の意思決定 |
| データクレンジング/分類 | 大型案件のアプローチ |
| 議事録の自動生成 | プロンプトの設計・チューニング |
| 案件評価のA/B/Cランク付け | ビジネスルールの定義 |

左列の作業はAIに任せて効率化しやすい一方、右列は事業の理解や顧客との関係に直結するため、人が責任を持つ領域です。顧客に送るメールは、AIが下書きしたものでも送信前に担当者が内容を見てから送る運用をおすすめします。自動送信は手間を減らせますが、誤った内容がそのまま顧客に届くリスクが残るためです。

### AIが参照するデータの範囲を決める

AIの回答品質とリスクは、AIに何を読ませるかで大きく変わります。参照させる範囲は「AIの回答に使ってよい社内情報か」「個人情報が含まれていないか」の2点で判断し、どちらかに迷う資料は対象から外しておくと安全です。

以下の画面は、Breezeアシスタントで読み込む入力ソース（OneDrive、SharePoint、Box）を選択するダイアログです。

![Breezeアシスタント 入力ソース選択（OneDrive/SharePoint/Box）](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_source_select.png)

ソースを接続するときは、フォルダ単位で「AIに読ませてよい資料だけを置く場所」を用意し、そこだけを接続する運用にすると、参照範囲を台帳に記録しやすくなります。

### 顧客対応AIの応答ルールを設定する

顧客と直接やり取りするAIは、出力がそのまま社外に出るため、台帳では高いリスクレベルとして扱います。トーンや応答スタイルをあらかじめ決めておくと、担当者ごとの設定のばらつきを防げます。

次の画面は、Breezeのカスタマーエージェントでトーンや応答スタイルのガイドラインを設定する画面です（デモアカウントで、入力欄は空の状態です）。

![Breezeカスタマーエージェント ガイドライン設定画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/guidelines_02_middle.png)

ガイドライン欄には、敬語の使い方や回答してはいけない話題など、社内の利用ルールで決めた内容をそのまま転記します。ルールと設定の内容をそろえておくと、ルールを改訂したときにどの設定を直せばよいかがすぐにわかります。また、顧客データの取り扱いについては、HubSpotではデータプライバシーの設定を有効にすると、コンタクトごとにデータ処理の法的根拠を記録できるようになります（出典：[Turn on data privacy settings（HubSpot Knowledge Base）](https://knowledge.hubspot.com/privacy-and-consent/how-do-i-turn-on-gdpr-functionality-in-my-hubspot-account)）。

CRM×AIの活用全体については「[AI CRMのトレンドと実践的な導入ステップを解説した記事](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-crm-trends-2026)」で解説しています。[経営データの可視化](https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence)を含め、Claude Codeの業務活用に関心のある方はぜひ参考にしてください。

## 今後の規制動向と見直しサイクル

AI推進法は現時点では「促進法」の性格が強い法律です。ただし、今後は規制が強化される可能性があり、一度作った社内ルールを固定したままにすると、気付かないうちに外部の基準とずれていきます。ここでは見込まれる方向と、社内ルールを見直す進め方を整理します。

### 規制が強化される可能性のある方向

今後、次の方向で規制が強化される可能性があります。

- **個人情報保護法の改正**: AIによる個人データ処理に関する規定が追加される可能性があります。
- **業界別の具体的規制**: 金融、医療、採用分野でのAI利用に関する個別規制が設けられる可能性があります。
- **国際整合性の確保**: EU AI法やOECD AI原則との整合性を高める方向での法改正が考えられます。
- **罰則の強化**: AIインシデントの増加に応じて、罰則規定が追加される可能性があります。

このうち、CRMで顧客データを扱う企業に影響が大きいのは個人情報保護法の改正です。採用でAIを使っている企業は、業界別の個別規制の動きもあわせて追っておくことをおすすめします。

### スモールスタートで進める順番

すべての対応を一度に進めるのは現実的ではありません。本記事では、次の3段階で広げていく進め方をおすすめします。

| 段階 | 行うこと | 次の段階へ進む目安 |
| --- | --- | --- |
| 第1段階 | 利用台帳の作成と、入力禁止情報など最小限のルールの周知 | 主要な部署のAI利用が台帳に載っている |
| 第2段階 | 申請フローの仕組み化、リスクレベル別の確認ルールの運用 | 新しいAI利用が申請経由で台帳に記録されている |
| 第3段階 | 広島AIプロセスの原則・業界別ガイドラインとの照合、定期見直し | 見直しの担当者と頻度が決まり、記録が残っている |

### 見直しのきっかけを決めておく

見直しは「定期的に」とだけ決めると、忙しい時期に後回しになりがちです。半期ごとなどの定期見直しに加えて、「法改正や新しいガイドラインが公表されたとき」「台帳に高リスクのAI利用が追加されたとき」「インシデントが起きたとき」を見直しのきっかけとして明文化しておくと、担当者の判断に頼らず見直しが回ります。

## 実践的な準備チェックリスト

ここまでの対応を、自社の準備状況として点検するためのチェックリストです。すべてを一度に満たすことよりも、未対応の項目を把握し、優先順位を付けて進めることを目的にしています。社内の会議資料としてそのまま使うこともできます。

### チェック項目

| チェック項目 | 対応状況 |
| --- | --- |
| 自社のAI利用状況を把握している |  |
| AI利用ガイドラインを策定している |  |
| AI推進責任者を任命している |  |
| AIリスク評価プロセスを導入している |  |
| インシデント対応フローを整備している |  |
| 広島AIプロセスの原則に対応している |  |
| 業界別ガイドラインを確認している |  |
| 定期的な見直しサイクルを設定している |  |

### 未対応の項目に優先順位を付ける

対応状況の欄には「対応済み」「一部対応」「未対応」のいずれかを記入します。未対応の項目が複数ある場合は、表の上から順に進めるのが基本です。上の項目ほど、下の項目の前提になっているためです。

例外として、顧客向けのAI機能をすでに提供している場合は、「インシデント対応フロー」を優先して整えておくことをおすすめします。問題が起きたときの連絡先と一時停止の判断者が決まっていれば、ほかの項目を整備している途中でも、影響を最小限に抑えやすくなります。

### 結果を記録して次の見直しにつなげる

点検した日付と対応状況は、台帳と同じ場所に記録しておきます。前回の点検結果と並べて見られるようにしておくと、どの項目が進んでいないかが一目でわかり、担当者が変わっても続きから取り組めます。

## よくある質問

### Q1. AI推進法とは具体的にどのような法律ですか？

AI推進法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）は、2025年に成立した、日本のAI政策の基本的な方向性を定めた法律です。EUのような厳格な事前規制ではなく、AIの利活用の推進と安全性・信頼性の確保のバランスを重視した、原則ベース・自主規制中心のアプローチが特徴です。運用の詳細は今後の政府の取り組みで具体化されていくため、公表資料を定期的に参照することをおすすめします。

### Q2. 中小企業はAI規制への対応をどこから始めればよいですか？

まずは社内ガイドラインの策定と、利用ログの記録体制の整備から始めるのがおすすめです。ガイドラインは自社で作成でき、利用状況の記録も既存のツールで対応できる場合が多いため、大きな投資をしなくても着手できます。最初は入力禁止情報と社外に出す前の確認者を決める程度の最小限のルールから始め、運用しながら広げていく進め方が取り組みやすいと考えています。

### Q3. AI規制への対応はCRM活用にも影響しますか？

CRMに蓄積された顧客データをAIで分析・活用する場合、個人情報保護やデータの利用目的の明示が求められます。HubSpotは標準でGDPR対応の同意管理機能を提供しているため、規制対応の基盤としても有用です（出典：[Turn on data privacy settings（HubSpot Knowledge Base）](https://knowledge.hubspot.com/privacy-and-consent/how-do-i-turn-on-gdpr-functionality-in-my-hubspot-account)）。あわせて、AIに参照させるデータの範囲と、顧客に出る文面を人が確認する運用を決めておくことをおすすめします。

### Q4. 国内企業でもEU AI法を意識する必要はありますか？

EU AI法は広範な域外適用があるため、EU域内の顧客やユーザーにAI機能を提供している場合は、日本企業でも対象になる可能性があります。国内向けの業務利用が中心であれば、AI推進法と業界別ガイドラインを軸に設計して差し支えありません。将来の海外展開を考えている場合は、利用台帳にリスクレベルの欄を先に設けておくと、後から対応を広げやすくなります。

### Q5. AIにどこまで任せてよいか、社内で判断がつきません。

AIの出力が社外に出るか、顧客データを扱うか、意思決定に使われるか、の3点で分けて考えると判断しやすくなります。社内の要約や下書きのようにどれにも当てはまらない作業はAIに任せやすく、顧客への送信や大型案件のアプローチ、パイプラインの設計のような判断は人が担う領域です。迷う場合は、まず人の確認を挟む運用で始め、記録を見ながら任せる範囲を広げてください。

## まとめ

AI推進法は2025年に成立した、原則ベース・自主規制中心の日本初のAI関連法です。EU AI法と比べて規制強度は緩やかで罰則も限定的ですが、今後の強化が見込まれるため、企業はAI利用の現状把握、社内の推進体制とルールの整備、広島AIプロセスの原則への対応、業界別ガイドラインの確認を先行して進めておくことが大切です。CRMのAI機能を使う場合は、個人情報保護法との整合性に加え、コンタクトから請求までのどの段階でAIを使い、どこで人が判断するかを決めておくことで、担当者に依存しない運用にできます。

まずは、社内でどのAIがどの部署で使われているかを一覧にすることから始めてみてください。そのうえで、次の3ステップで進めることをおすすめします。

1. 部署ごとに利用中のAIツールとCRMのAI機能を書き出し、扱うデータと出力先を台帳にまとめる
2. 入力禁止情報、社外に出す前の確認者、新しいツールの申請方法の3点を最小限のルールとして周知する
3. 本記事のチェックリストで準備状況を点検し、未対応の項目に優先順位を付けて見直しの日程を決める

AIガバナンスの進め方に唯一の正解はありません。扱う情報の機微さや現場のAI利用度によって、最初に整える範囲は変わります。まずは利用実態の棚卸しと最小限のルール周知から始め、申請と確認の流れが回ることを確かめてから対象を広げてください。禁止で縛るのではなく、安全に使える仕組みを作ることが現場の定着につながります。

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AIのビジネス活用の全体像は「[AIとは？ビジネス活用の全体像](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/genai-work/generative-ai-business-guide)」で解説しています。

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### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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  "description" : "「AI × HubSpot」をコンセプトに掲げるHubSpotゴールドパートナー（Gold Solutions Partner、2026年4月認定）。HubSpotマーケットプレイスに自社アプリ（Sync for freee / Notion / Money Forward / Chatwork）を公開するアプリ開発企業であり、HubSpot/Salesforce知見とAI活用を組み合わせたCRM構築・移行・最適化・AIエージェント/PoC支援まで一貫して提供する。",
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  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```