Secure Privacy（セキュアプライバシー）によると、世界がAIを受け入れ続ける中で、堅牢なAIリスクとコンプライアンス対策の必要性はかつてないほど高まっている。2026年には、AIリスクとコンプライアンスは理論的な倫理的議論から厳格な運用規律へと進化している。この変化は主に、EU AI法、コロラド州のAI規制などの規制の施行、そして管轄区域全体にわたる規制当局による文書化されたガバナンスプログラムの期待によるものだ。
AIはもはや実験段階ではなく、採用決定、信用承認、顧客サービス、不正検知、コンテンツモデレーションといった重要な機能に組み込まれている。「AIプロジェクト」から「AIを活用した運用」への移行は、AIの不具合がパイロットプログラムだけでなく、コアビジネスプロセスにも影響を及ぼす可能性があることを意味する。FTCの「Operation AI Comply」や、トレーニングデータ処理におけるEU一般データ保護規則（GDPR）違反でOpenAIにイタリアが1,500万ユーロの罰金を科したことなど、規制当局による執行も開始され、規制当局は文書化された管理体制、技術的安全対策、そしてコンプライアンスの証拠を期待するようになった。
従来のAIガバナンスでは対処できなかった特有のリスクをもたらす生成AIも、懸念事項の一つだ。モデルは学習データを記憶・再現することができ、ユーザープロンプトにはサードパーティープロバイダーに流れる個人情報が含まれることが多く、AIが生成した出力には幻覚的な個人データが含まれる可能性がある。これらの要因はいずれも、従来のデータ保護フレームワークが想定していた以上にプライバシーリスクを増大させる。
2026年の規制環境は一枚岩ではない。企業は、リスクを明確な領域に分類し、それぞれ異なる軽減戦略を必要とする高度な分類法を開発している。これらの領域には、データとプライバシーのリスク、法的および規制上のリスク、セキュリティーリスク、オペレーショナルリスク、そして風評リスクが含まれる。これらの領域はそれぞれ独自の課題を抱えており、それぞれに固有の軽減戦略が必要だ。
2026年を形作る規制と枠組みとしては、EU AI法、GDPR、コロラド州AI法、カリフォルニア州AB 2013、そしてISO/IEC AI規格が最も影響力のあるものとなっている。これらの規制と規格では、組織に対し、AIシステムの分類、コンプライアンスプログラムの文書化、そして規制要件に対する監査対応可能な証拠の維持を求めている。
生成AIは新たなコンプライアンス上の課題も生み出す。ユーザープロンプトにはGDPRの適用対象となる個人データが含まれることが多く、組織はデータの最小化、保持ポリシーの導入、オプトアウトの仕組みの提供を徹底する必要がある。さらに、EU AI法およびカリフォルニア州AB 2013では、トレーニングデータの出所の文書化が義務付けられており、トレーニングデータとプロンプトの保持期間に関する明確なポリシーを策定する必要がある。
これらの課題に備えるために、組織はAIインベントリーを作成し、リスク評価を実施し、技術的管理策を導入し、契約を更新し、ガバナンス体制を確立する必要がある。また、AIガバナンスを既存のコンプライアンスフレームワークと統合し、並行して構築するのではなく、統合する必要がある。AIリスクは企業のリスク登録簿に記録し、AI統制はITセキュリティー、データガバナンス、ベンダー管理プログラムと統合する必要がある。
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