【2026年10月最新】「人間中心のAI社会原則」とは？政府のAI7原則をわかりやすく解説｜企業が今すぐ対応すべき説明責任の実務
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「人間中心のAI社会原則って聞いたことはあるけど、結局何をすればいいの？」「うちの会社もAIを業務で使っているけど、これに違反していないか不安」——AI活用が当たり前になった今、こうした疑問を持つ経営者・管理職は増えています。
人間中心のAI社会原則は、日本政府（内閣府・統合イノベーション戦略推進会議）が2019年にまとめた、AI活用に関する7つの基本原則です。法律そのものではありませんが、その後のAI関連の法整備やガイドラインの土台になっており、2026年現在、企業がAIを業務に取り込む際の実質的な行動規範として参照され続けています。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 OVERVIEW 「人間中心のAI社会原則」とは何か 策定の背景と、法律ではない「原則」の重み
人間中心のAI社会原則は、日本政府が2019年3月に策定した、AIの研究開発・社会実装にあたっての基本的な考え方を示す文書です。法律のような強制力は持ちませんが、その後に整備された個人情報保護法の改正や、各省庁が公表するAI利活用ガイドラインの多くが、この原則の考え方を土台にしています。
策定の背景には、日本で活動する外国企業がAI活用のルールに混乱しないようにするという狙いと、G7やOECD（経済協力開発機構）といった国際会議の場で、AIガバナンスの議論の主導権を握りたいという政府の意図がありました。実際にその後、OECDのAI原則やEUのAI規則（AI Act）など、世界各国でAIガバナンスの枠組みが相次いで整備されており、この分野における日本の先駆的な取り組みの一つとして位置づけられています。
📚 用語解説
AIガバナンス：AIの開発・運用にあたって、倫理的・法的なリスクを管理するための組織的な仕組みや体制のこと。社内規程の整備、責任者の設置、利用ログの管理などが含まれます。AIを業務に取り込む企業が避けて通れない経営課題として、近年急速に重要性が高まっています。
1-1. なぜ「原則」止まりで、法律にしなかったのか
AI技術は進化のスピードが非常に速く、具体的な規制を細かく法律で定めてしまうと、技術の変化に法律の方が追いつけなくなるリスクがあります。そのため、まず大きな方向性を「原則」として示し、具体的な実装やルールは各業界・各企業の自主的な取り組みに委ねる、というアプローチが採られました。この「原則ベースのガバナンス」という考え方は、その後の世界各国のAI政策にも共通して見られる手法です。
02 SEVEN PRINCIPLES 7つの原則を一つずつ解説 人間中心・教育・プライバシー・セキュリティ・公正競争・FAT・イノベーション
人間中心のAI社会原則は、以下の7つの原則で構成されています。それぞれの内容を、企業の実務目線でかみ砕いて解説します。
| 原則 | 概要 |
|---|---|
| ① 人間中心の原則 | AIの利活用は、人間の基本的人権を侵害しない形で行われるべきというもの |
| ② 教育・リテラシーの原則 | AIを利用する側・開発する側双方が、必要な知識とリテラシーを身につけられる環境を整備する |
| ③ プライバシー確保の原則 | 個人情報・パーソナルデータを適切に管理し、本人の意図しない形での利用を防ぐ |
| ④ セキュリティ確保の原則 | AIシステムが不正アクセスや誤作動によって社会に悪影響を及ぼさないよう対策を講じる |
| ⑤ 公正競争確保の原則 | 特定の事業者がAI・データを独占し、公正な競争を阻害しないようにする |
| ⑥ 公平性、説明責任及び透明性の原則（FAT） | AIの判断が特定の属性に対して不当に差別的でないこと、判断過程について説明責任を果たすこと |
| ⑦ イノベーションの原則 | 国際的な連携や産学官の協力により、AI技術の継続的な発展を促進する |
📚 用語解説
FAT（Fairness, Accountability, and Transparency）：「公平性（Fairness）」「アカウンタビリティー（Accountability）」「透明性（Transparency）」の3要素を指す略語。AI倫理・AIガバナンスの国際的な議論において中心的な概念とされ、人間中心のAI社会原則の第6原則もこの考え方を取り入れています。
代表菅澤
2-1. 残り4原則は何のためにあるのか
①人間中心の原則は、「AIに判断を丸投げして人間の尊厳が損なわれる事態を避ける」という最も根本的な考え方です。②教育・リテラシーの原則は、AIを使う人・開発する人の双方が、リスクを理解した上で活用できるようにするための環境整備を指します。⑤公正競争確保の原則は、一部の大手プラットフォーム事業者だけがAI・データを独占し、中小企業が不利な立場に置かれないようにするための考え方です。⑦イノベーションの原則は、国際的な連携や産学官協力によって、AI技術そのものの発展を後押しするという方針を示しています。
これら4つは、個々の企業が「今日から何かを変える」という性質のものではなく、政府・業界団体・教育機関が中長期的に取り組むべき制度設計の方針という位置づけです。企業としては、こうした大きな方向性があることを理解しておくだけで十分なケースが大半です。
03 DEEP DIVE 最も議論を呼ぶ「説明責任」原則を深掘りする AIの判断根拠を説明できないとき、企業はどうするべきか
7つの原則の中で、実務上もっとも悩ましく、かつ最も話題になりやすいのが第6原則「公平性、説明責任及び透明性の原則」です。この原則は、AIを利用した企業に対して「AIがなぜその判断をしたのか」を説明する責任を求めるものですが、現在主流のディープラーニング（深層学習）技術には、根本的な矛盾をはらんでいます。
3-1. なぜAIは「理由を説明できない」のか
ディープラーニングは、膨大な数のパラメーター（調整値）を内部で複雑に組み合わせて判断を下す仕組みです。結果として「なぜこの判断になったのか」を人間が理解できる形で説明するのが、技術的に非常に難しいという特性があります。これはブラックボックス問題と呼ばれ、AI倫理の議論で繰り返し取り上げられる根本的な課題です。
📚 用語解説
ブラックボックス問題：AI（特にディープラーニング）が、入力に対してなぜその出力を返したのかを人間が明確に理解・説明できない状態を指す言葉。内部の計算過程が複雑すぎて、人間にとって追跡・解釈が困難であることから「中身が見えない箱」と表現されます。
3-2. 実際に起きた問題：AI採用システムの差別的判断
この問題を象徴する事例として、海外の大手企業が開発していたAI採用システムが、過去の採用データに含まれていた性別の偏りを学習してしまい、女性の応募者を不当に低く評価する結果になったという報告があります。開発企業はこのシステムの運用を停止したと報じられており、「AIが結果的に差別的な判断を下してしまう」リスクが実際に起こりうることを示す代表的なケースとして、AI倫理の議論で広く参照されています。
AIは与えられたデータのパターンを学習するため、過去の人事判断に性別・年齢・学歴などの偏りが含まれていた場合、その偏りをそのまま学習・再生産してしまう可能性があります。採用・評価・与信審査など、人の重要な機会に関わる判断にAIを使う場合は、この点を特に注意する必要があります。
AI鬼管理山崎
この事例から学べる実務上の教訓は、「AIを導入した後に問題が発覚してから対処する」のではなく、「導入前に学習データの偏りをチェックする」ことです。例えば採用AIを使う場合、過去の採用データに性別や年齢による偏りがないか、人事担当者が事前に確認するプロセスを設けるだけで、同種のリスクを大きく下げられます。
なお、ここで紹介した事例は、AI倫理・AIガバナンスの議論において国内外で広く参照されている代表的なケースであり、特定の企業を非難する目的で取り上げているものではありません。重要なのは、どのAIサービスを使うかに関わらず、「過去データに潜む偏りをどう点検するか」という視点そのものを、自社のAI活用の標準プロセスに組み込んでおくことです。
3-3. 「アカウンタビリティー」と「説明責任」、実は意味が違う
見落とされがちな論点として、英語のAccountabilityは、日本語訳の「説明責任」よりも広い意味を持つ言葉です。日本語の「説明責任」は「理由を説明する責任」に重心がありますが、英語のAccountabilityには結果に対する責任を引き受ける（金銭的な補償も含む）という意味合いが含まれます。
つまり、「AIがなぜその判断をしたか説明できればOK」という理解では不十分で、AIの判断によって生じた結果の責任を、最終的に誰が引き受けるのかまで含めて設計しておく必要があるというのが、この原則の本来の趣旨に近い理解です。翻訳の過程で意味が狭まってしまっている可能性があるという指摘は、AIガバナンスを検討する上で重要な視点です。
📚 用語解説
アカウンタビリティー（Accountability）：日本語の「説明責任」よりも広い概念で、判断の理由を説明する責任に加えて、その結果について責任を負う（必要であれば補償する）ことまでを含む言葉。AIガバナンスの文脈では、この広い意味での責任の所在を明確にしておくことが重要とされています。
04 PRACTICAL STEPS 2026年時点で企業に求められる実務対応 「原則」を具体的な社内ルールに落とし込む
人間中心のAI社会原則そのものに法的拘束力はありませんが、2026年現在、その考え方は個人情報保護法の実務ガイドラインや、各業界団体のAI利活用指針に反映されています。企業としては、原則そのものを丸暗記するより、実務にどう落とし込むかを考える方が重要です。
具体的には、AIを利用しているという事実の開示、AIに利用されるデータの取得方法・使用方法の明示、そしてAIの動作結果の適切性を担保する仕組みの3点が、実務対応の核になります。
AI利用箇所を
洗い出す
データの取得・
使用方法を
文書化する
人間レビューの
プロセスを
設計する
利用ログを
保存・管理する
体制を作る
すべての原則に100%対応した体制を最初から作る必要はありません。まずは自社でAIを使っている業務を洗い出し、そのうち「人の重要な機会に関わる判断（採用・評価・契約条件など）」から優先的にルールを整備するのが現実的な進め方です。
AI鬼管理山崎
4-2. 海外のAI規制と比べると、日本の立ち位置はどこにあるか
人間中心のAI社会原則は「法的拘束力のない原則」ですが、海外では法律として踏み込んだ規制が進んでいる国もあります。企業がグローバルに事業展開する場合、日本の原則だけでなく海外の規制動向も合わせて把握しておく必要があります。
| 地域・国 | アプローチ | 特徴 |
|---|---|---|
| 日本 | 原則ベース（ソフトロー） | 人間中心のAI社会原則など、法的拘束力のない指針が中心。業界の自主的な取り組みを重視 |
| EU | 法律ベース（ハードロー） | AI規則（AI Act）によりリスクの大きさに応じてAIシステムを分類し、高リスクAIには具体的な義務を課す |
| 米国 | 分野別・自主規制中心 | 連邦レベルの包括的なAI法はなく、分野ごとのガイドラインや州法、企業の自主規制が中心 |
| 中国 | 国家主導の規制 | 生成AIサービスの提供者に対し、国の審査・登録を義務付けるなど、国家管理の度合いが強い |
📚 用語解説
AI規則（EU AI Act）：EU（欧州連合）が制定したAIに関する包括的な法規制。AIシステムをリスクの大きさに応じて分類し、採用選考や信用スコアリングなど「高リスク」に分類されるAIには、人間による監督や透明性確保など具体的な義務を課しています。日本の「原則」よりも強い法的拘束力を持つ点が特徴です。
日本のアプローチは、法律で縛るのではなく「原則」を示して企業の自主性に委ねる方式のため、グローバル企業からは「柔軟だが実効性が読みにくい」と評されることもあります。一方で、技術の進化が速いAI分野において、硬直的な法規制が技術革新の足かせになるリスクを避けられる、という評価もあります。
原則ベース
（ソフトロー）
分野別・
自主規制中心
法律ベース
（ハードロー）
国家主導の
規制
代表菅澤
4-3. 中小企業のケースで考える：4ステップの当てはめ方
4ステップの進め方を具体的に理解するために、架空の中小企業（従業員30名の人材紹介会社）を例に考えてみます。この会社では、応募者の書類選考の一次スクリーニングにAIを導入しようとしていました。
このケースのポイントは、「AIを使うこと自体」を諦めるのではなく、「人の重要な機会に関わる最終判断は人間が行う」という線引きをした上で、業務効率化の恩恵だけを受け取る設計に調整した点です。原則への対応は、AI活用を諌めるものではなく、活用の仕方を適切に設計するためのガイドだと捉えると、実務に取り入れやすくなります。
05 CHECKLIST 【独自】非エンジニア企業が原則を業務AIに落とし込むチェックリスト 専門知識がなくても今日から始められる5つの項目
ここからは、弊社GENAIが企業のAI導入支援を行う中で実際に使っているチェックリストを紹介します。法務やAI倫理の専門知識がない非エンジニアの会社でも、以下の5項目から始めれば、人間中心のAI社会原則の考え方を実務に反映できます。
5-1. 項目1：人の重要な機会に関わる判断にAIを単独で使わない
採用選考、人事評価、与信審査、契約条件の決定など、人の重要な機会に直結する判断は、AIの出力をそのまま採用するのではなく、必ず人間が最終確認するプロセスを挟みます。これだけで、ブラックボックス問題による不当な差別のリスクを大きく下げられます。
5-2. 項目2：AIに読み込ませるデータの範囲を明確にする
「このAIには何のデータを読み込ませているか」を、担当者だけでなく経営者も把握しておくことが重要です。顧客の個人情報を含むデータをAIに読み込ませる場合は、利用目的を明示し、必要に応じて本人の同意を得るプロセスを整えます。
代表菅澤
5-3. 項目3：AIとの重要なやり取りは記録を残す
契約書のレビューや経営判断に関わる重要なタスクをAIに依頼した場合、そのやり取りの記録を一定期間保存しておきます。後から「なぜこの判断になったのか」を振り返る際の手掛かりになり、説明責任を果たす土台になります。
5-4. 項目4：AIベンダーの説明責任への対応姿勢を確認する
AIサービスを選ぶ際は、料金や機能だけでなく、そのベンダーがデータの取り扱いやセキュリティについてどこまで情報開示しているかも確認基準に加えます。利用規約やセキュリティ対応方針が明確に公開されているサービスほど、原則への対応状況が見えやすく、企業として説明責任を果たしやすくなります。
5-5. 項目5：社内でAI利用の「使ってよい範囲」を共有する
従業員それぞれが思い思いにAIを使い始めると、原則への対応状況が担当者ごとにバラバラになります。「顧客の個人情報は入力しない」「重要な契約判断はAIの提案を参考にしつつ人間が決定する」といった基本ルールを、短い文書でも構わないので社内に共有しておくことを推奨します。
このルールは、一度作ったら終わりではありません。AIの使い方は従業員の間でも日々進化していくため、半年に1回程度、現場の使われ方とルールがずれていないかを見直す機会を設けることをお勧めします。ルールが現場の実態から離れてしまうと、「守られないルール」になってしまい、原則対応の実効性が失われます。
①人の重要な機会にAI単独判断をさせない ②データ範囲を明確化 ③重要なやり取りは記録 ④ベンダーの説明責任対応を確認 ⑤社内ルールを共有
専門部署がない会社でも、この5つから始めれば原則の趣旨を実務に反映できます。
AI鬼管理山崎
06 GENAI PRACTICE 【独自データ】GENAIがClaude Code運用で原則をどう意識しているか 業務の軸となるAIだからこそ、運用ルールを明確にする
弊社（株式会社GENAI）では、業務を実際に動かす軸としてClaude（Claude Code）のMax 20xプラン（月額$200・約30,000円）を全社で契約し、経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで幅広く活用しています。この規模でAIを業務に組み込む以上、人間中心のAI社会原則の考え方を社内ルールとして明文化しています。
| 項目 | 弊社の運用ルール（概要） |
|---|---|
| 重要な機会への単独判断 | 採用・契約条件・経理の最終承認はAIの提案を参考にしつつ、必ず人間が決定する |
| データの取り扱い | 顧客の機密情報・契約金額等はAIに安易に読み込ませず、必要な場合は匿名化・抽象化してから利用する |
| 利用ログの保存 | 業務で重要なAIとのやり取りは、後から振り返れる形で記録を残す運用にしている |
| ベンダー選定基準 | セキュリティ対応・利用規約が明確に開示されている商用サービスを基本線にする |
特に重視しているのが「人の重要な機会に関わる判断は、AIに提案させても最終決定は人間が行う」という原則です。弊社の削減時間データ（営業資料作成は週20時間→週2時間、経理処理は月40時間→月5時間など）はいずれも、作業時間の圧縮であり、最終判断の責任を放棄するものではないという位置づけを社内で徹底しています。
📚 用語解説
プライバシー・バイ・デザイン：システムやサービスを設計する最初の段階から、個人情報保護の仕組みをあらかじめ組み込んでおくという考え方。後から対策を追加するのではなく、設計の出発点にプライバシー保護を据えることが重要だとされています。
代表菅澤
具体的な場面で言うと、Claude Codeに顧客向けの提案資料や請求関連の文章を作らせる際も、最終的に送信・提出するかどうかの判断は必ず人間が行うという運用に統一しています。AIが作成した文面をそのまま自動送信する設計は、便利に見えても「誰が結果の責任を持つのか」が曖昧になりやすいため、弊社では意図的に避けています。
AI鬼管理山崎
弊社では「AI鬼管理」というサービスで、こうした運用ルールの設計から、Claude Codeを使った業務自動化の実装まで一体で支援しています。原則論だけでなく、実務に落とし込むところまで一緒に考えるのが弊社の支援スタイルです。
07 CONCLUSION まとめ ── 原則は「暗記」でなく「実務」に落とす 7つの原則の本質は、人の重要な機会をAIに丸投げしないこと
この記事では、人間中心のAI社会原則の7つの内容、最も議論を呼ぶ公平性・説明責任・透明性の原則、企業の実務対応、そして弊社GENAIの運用実例までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージは、人間中心のAI社会原則を「暗記すべき条文」ではなく「実務のチェックリスト」として使うことです。7つの原則すべてに完璧に対応しようとするより、自社の業務の中で「人の重要な機会に関わる判断」がどこにあるかを洗い出し、そこだけでも人間の最終確認を挟む体制を作ることが、最も効果的な第一歩になります。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. 人間中心のAI社会原則に違反すると罰則がありますか？
A. この原則自体には法的拘束力や罰則はありません。あくまで政府が示した基本的な考え方の枠組みです。ただし、個人情報保護法など関連する法律に違反する行為があれば、そちらの法律に基づいて罰則が科される可能性があります。
Q. 7つの原則のうち、中小企業がまず意識すべきものはどれですか？
A. 多くの中小企業にとって実務上まず意識すべきは、③プライバシー確保の原則、④セキュリティ確保の原則、⑥公平性・説明責任及び透明性の原則の3つです。①②⑤⑦は主に国・社会全体の制度設計に関わる原則で、個別企業がすぐに対応するというより、方針として理解しておく位置づけです。
Q. AIの判断に説明責任を果たすには、必ず仕組みを解析する必要がありますか？
A. 必ずしも内部構造を完全に解析する必要はありません。多くの実務では、AIの出力をそのまま採用せず人間がレビューするプロセスを設けることや、利用ログを保存して後から経緯を追跡できるようにすることで、実質的な説明責任を果たす運用が広く採用されています。
Q. アカウンタビリティーと説明責任の違いを簡単に言うとどうなりますか？
A. 説明責任は「理由を説明する責任」、アカウンタビリティーは「理由の説明＋結果に対する責任（必要なら補償も含む）」という、より広い概念です。AIガバナンスを検討する際は、後者の広い意味で責任の所在を設計しておくことが望ましいとされています。
Q. AI採用システムの差別問題は日本企業にも起こり得ますか？
A. 起こり得ます。過去の人事データに性別・年齢等の偏りが含まれていれば、どの国の企業であってもAIがその偏りを学習してしまう可能性があります。採用・評価にAIを使う場合は、学習データの偏りを事前に確認し、人間によるレビューを必ず組み込むことが重要です。
Q. Claude Codeのような業務AIを使う際も、この原則を意識する必要がありますか？
A. はい。Claude Codeのような業務AIエージェントであっても、顧客データの取り扱いや、重要な判断の最終承認を誰が行うかという論点は変わりません。弊社では、便利さを享受しつつ責任の所在を明確にする運用ルールを設けて利用しています。
Q. EUのAI規則（AI Act）は日本企業にも適用されますか？
A. EU域内のユーザーにAIシステムを提供する場合や、EU域内で使用されることを想定したAIシステムを開発する場合は、日本企業であってもEU AI Actの対象になる可能性があります。EU圏の顧客・取引先がいる企業は、自社のAI利用がEUの規制対象に当たらないか、個別に確認することをお勧めします。
Q. 人間中心のAI社会原則は今後、法律になる可能性はありますか？
A. 2026年時点では、人間中心のAI社会原則そのものが直接法律化される予定は明らかにされていません。ただし、個人情報保護法の改正や、分野ごとのAI利活用ガイドラインの整備など、原則の考え方を取り込んだ関連制度の強化は継続的に進んでいます。最新の制度動向は、関係省庁の公表情報を定期的に確認することをお勧めします。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
