AI推進法は2025年に成立した日本初のAI関連法で、EU AI法のような厳格な事前規制ではなく、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。直接的な罰則は限定的ですが、今後の規制強化が見込まれるため、AI利用の現状把握・社内ガバナンス体制の整備・広島AIプロセスの原則への対応を先行して進めることが重要です。
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。
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活用の成否は、技術の理解だけでなく、業務への落とし込み方で決まります。本記事では、実務で成果を出すための具体的なアプローチを解説していますので、ぜひ最後までお読みください。
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。
| 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） |
| 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 |
自社でどのようなAIを開発・利用しているかを棚卸しします。
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| 利用中のAIツール | 生成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 |
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。以下の体制を整備しましょう。
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 |
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確認し、準拠した運用を行いましょう。
AI推進法は現時点では「促進法」の性格が強いですが、今後以下の方向で規制が強化される可能性があります。
| 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 |
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。
AI推進法とは？企業が取るべき対応と国内AI規制の動向を実務に落とし込むには、CRMツールの活用が不可欠です。詳しくは「AI CRMとは？2026年のCRM × AI活用トレンドと実践的な導入ステップ」で解説しています。
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AI推進法（正式名称は検討段階により異なる）は、日本政府がAI技術の安全な利活用と産業競争力の強化を目的として検討している法的枠組みです。EUのような厳格な規制ではなく、促進と安全のバランスを重視したアプローチが特徴です。現時点では確定していない部分も多いため、最新の動向を定期的に確認することを推奨します。
対応コストは企業規模とAI利用の範囲によりますが、まずは社内ガイドラインの策定（自社で行えば実質ゼロコスト）と、利用ログの記録体制の整備（既存ツールで対応可能な場合が多い）から始めれば、大きな投資は不要です。外部コンサルタントに依頼する場合は50〜200万円程度が目安です。
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。
AI活用やCRM連携について詳しく知りたい方は、150社以上のCRM導入支援実績を持つ株式会社StartLinkにお気軽にご相談ください。
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