EU AI法コンプライアンスインフラ：欧州のAI規制に適合するシステムの構築
2025年12月8日更新
2025年12月アップデート： GPAI義務は2025年8月2日から施行されています。AI Officeが運用を開始しガイダンスを発行中。行動規範は2025年7月に公表され、コンプライアンスの道筋を提示しています。ハイリスクAIシステム要件は2026年8月から適用開始。違反には最大3,500万ユーロまたは全世界売上高の7%の罰金が科されます。技術文書、ログ記録、監査証跡インフラがEU市場へのアクセスに必須となりつつあります。企業向けAIシステムの推定18%がハイリスクに分類され、適合性評価が必要とされています。
EU AI法は2025年8月2日の施行開始により世界初の包括的AI規制となり、コンプライアンスにはプライバシーポリシーの更新以上のものが求められることが明らかになりました。¹ 欧州市場向けにサービスを提供する企業は、技術文書、自動ログ記録、データリネージ追跡、監査証跡など、既存のAIシステムでは満たせないインフラ要件に直面しています。ハイリスクAIシステムのコンプライアンス期限である2026年8月が迫る中、ほとんどの組織は適合性を証明するための技術アーキテクチャを欠いています。コンプライアンスに対応したAIインフラの構築には、規制要件とそれを満たすために必要なエンジニアリングシステムの両方を理解することが求められます。
組織が対応すべき規制フレームワーク
EU AI法はリスクベースの分類システムを確立し、コンプライアンス義務を決定します。禁止行為—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、職場での感情認識など—は2025年2月2日に違法となりました。² 汎用AI（GPAI）モデルの義務は2025年8月2日から発効。ハイリスクAIシステム要件は2026年8月2日から適用され、2027年8月までにすべてのリスクカテゴリーで完全施行されます。
禁止されたAI行為は最大3,500万ユーロまたは全世界年間売上高の7%（いずれか高い方）の罰金で即時執行されます。³ 組織は既存のAI導入を監査し、人間の行動を操作する、脆弱性を悪用する、または同法で禁止されているリアルタイム生体監視を可能にするシステムを特定しなければなりません。
汎用AIモデル（10²³ FLOPS以上で訓練され、テキスト、画像、または動画を生成できるもの）は、技術文書を維持し、訓練データの概要を公開し、EU著作権法を遵守する必要があります。⁴ 10²⁵ FLOPSを超えるモデルは、モデル評価、インシデント報告、サイバーセキュリティ対策を含む追加のシステミックリスク要件に直面します。
ハイリスクAIシステムは、規制対象製品の安全コンポーネントとして使用されるAI、および重要インフラ、雇用、教育、法執行、国境管理などの機密分野で導入されるシステムを包含します。⁵ これらのシステムには、リスク管理プロセス、データガバナンスフレームワーク、技術文書、記録保持機能、人間による監視メカニズム、および第三者適合性評価が必要です。
欧州委員会はAIアプリケーションの5〜15%がハイリスクに該当すると推定していましたが、appliedAIによる106の企業向けAIシステムの分析では、18%が明確にハイリスク、42%が低リスク、40%がケースバイケースの分類が必要であることが判明しました。⁶ 組織は、正式な評価なしに自社のシステムがハイリスク義務を免れると想定することはできません。
GPAIコンプライアンスは2025年8月に義務化
汎用AIモデルのプロバイダーは2025年8月2日に最初の拘束力のある期限を迎え、執行インフラが現在運用されています。AI Office（GPAIコンプライアンスを監督するEU機関）はモデルプロバイダーに文書の提出を要求し始め、2026年8月から罰金を科すことができます。⁷
技術文書要件は、GPAIプロバイダーがモデルアーキテクチャ、訓練方法、使用された計算リソース、評価結果の詳細な記録を維持することを義務付けています。⁸ 文書は、モデルが意図した通りに機能することを証明し、予見可能なリスクを特定しなければなりません。この文書基準は、プロバイダーがオープンソースに分類するかどうかに関係なく、すべてのGPAIモデルに適用されます。
訓練データの透明性義務は、訓練に使用されたコンテンツの「十分に詳細な概要」を公開することを求めています。⁹ この要件は、著作権者が自分の作品が無断で使用されたかどうかを特定できるようにすることを目的としています。プロバイダーは、該当する場合、著作権者がオプトアウト権を行使できるメカニズムを実装しなければなりません。
著作権コンプライアンスは、プロバイダーがテキストおよびデータマイニングの例外を含むEU著作権法を尊重することを要求します。適切な許可なく訓練用に著作権のあるコンテンツをスクレイピングした組織は、AI法と既存の著作権フレームワークの両方で責任を負います。
システミックリスクモデル（10²⁵ FLOPSを超えるもの）は、敵対的テスト、リスク評価と軽減、インシデント追跡と報告、および適切なサイバーセキュリティ保護を含む追加義務に直面します。¹⁰ プロバイダーは、計算閾値に達した場合または達することが予見される場合、2週間以内に委員会に通知しなければなりません。
2025年7月に公表されたGPAI行動規範は、任意のコンプライアンス経路を提供します。遵守することで「委員会からの信頼が高まる」一方、遵守しない場合は「より多くの情報要求やアクセス要求が発生する」ことになります。¹¹ 行動規範は透明性、著作権、安全性/セキュリティの領域をカバーしています。署名者は適合の推定を受けられます。非署名者は、詳細な文書やギャップ分析を通じて独自に適合性を証明しなければなりません。
技術文書インフラ要件
AI法第11条は、ハイリスクAIシステムが市場投入前に作成され、継続的に更新される技術文書を維持することを義務付けています。¹² 文書は、評価を行う国内当局および認証機関に対して「明確かつ包括的な形式」で規制適合を証明しなければなりません。
必要な文書要素には以下が含まれます：
- 意図された目的とプロバイダー識別を含むAIシステムの一般的な説明
- システム要素と開発プロセスの詳細な説明
- 監視、機能、制御メカニズムに関する情報
- パフォーマンス指標の適切性の説明
- 包括的なリスク管理システムの文書
- ライフサイクル全体での関連する変更と修正履歴
- 開発中に適用された技術基準
- EU適合宣言
- 市場投入後のパフォーマンス評価システム
中小企業やスタートアップは簡略化された文書を提供できますが、軽減された要件でもほとんどの組織が現在維持しているものを超えています。¹³ 実際の課題は、システムの進化に伴ってこの文書を継続的に生成し維持することです—すぐに古くなる静的な文書を作成することではありません。
インフラへの影響として、開発成果物を自動的に取得し、モデルバージョンを追跡し、訓練構成を記録し、評価結果を保存するシステムが必要です。手動の文書化プロセスは、同法が要求する継続的なコンプライアンス監視に拡張できません。組織には、組み込みの文書生成機能を持つMLOpsプラットフォーム、意思決定の根拠を保存するバージョン管理システム、開発環境とコンプライアンス記録間の統合が必要です。
MLflow、Weights & Biases、Neptune.aiなどの最新のMLプラットフォームは、実験追跡とモデルバージョン管理のための部分的なソリューションを提供します。しかし、ほとんどのプラットフォームには、規制文書専用に設計された機能—開発者向けの実験ログではなく、当局が要求する構造化された記録を生成する機能—が欠けています。このギャップを埋めるために、専用のコンプライアンスツールが登場しつつあります。
ログ記録と監査証跡インフラ
第12条は、ハイリスクAIシステムが「システムのライフタイム全体にわたってイベント（ログ）の自動記録を技術的に可能にする」ことを義務付けています。¹⁴ ログ機能は、システムの意図された目的に適したトレーサビリティを可能にしなければなりません—この曖昧な文言は、執行を通じて時間とともに明確になるでしょう。
ログ内容要件には以下が含まれます：
- ログメタデータ：システム識別、タイムスタンプ、保持期間の文書化（最低6ヶ月が必要）
- 操作詳細：仮名化されたユーザーおよびクライアント識別子、リクエストパラメータ、呼び出しコンテキスト
- モデル詳細：使用されたAIモデルに関する技術情報、パフォーマンス指標、特徴重要度スコア
- 決定詳細：出力記録、信頼度レベル、人間による監視アクション、オーバーライドの文書化¹⁵
インフラの課題は本番規模で複合化します。AIシステムは効率的な圧縮とストレージソリューションを必要とする大量のログを生成します。ログはコンプライアンス要件を満たす特定のメタデータを含みながら、検証のためにクエリ可能でなければなりません。保持期間は、運用ライフサイクルが長いシステムでは数年に及びます。¹⁶
従来のアプリケーションログインフラは不十分です。Elasticsearch、Splunk、Datadogなどの標準的なログ集約ツールは運用テレメトリを取得しますが、同法が要求するAI固有の構造化フィールドが欠けています。組織は、モデルの入力、出力、決定要因、および人間による監視アクションを規制監査に適した形式で取得する専用AIログが必要です。
データリネージ要件は、データがどこから発生し、どのように変換され、どのシステムで処理され、どのデータが特定のモデルを訓練、テスト、運用したかを示す明確で監査可能な履歴を要求します。¹⁷ EU AI法コンプライアンスのために、データリネージは訓練データが品質、関連性、代表性の要件を満たしていることの技術的証拠を提供します。リネージインフラがなければ、データガバナンスコンプライアンスを証明することはほぼ不可能になります。
コンプライアンスに対応したログの実装には、ほとんどの組織が計画していないアーキテクチャの変更が必要です。システムはレイテンシに影響を与えずに推論リクエストとレスポンスをキャプチャする必要があります。機密データは監査可能性を維持しながら仮名化される必要があります。ストレージシステムはコストを管理しながら何年もアクセス可能性を維持する必要があります。検索機能は、監査人がログ履歴全体をスキャンせずに特定の決定を検証できるようにする必要があります。
人間による監視インフラ要件
AI法は「ヒューマン・イン・ザ・ループ」をハイリスクシステムの核心原則として組み込んでいます。第14条は、個人がシステム機能を理解し、出力を正しく解釈し、出力をオーバーライドまたは無視するタイミングを決定し、必要に応じてシステム運用に介入または停止できる人間による監視メカニズムを要求しています。¹⁸
技術的実装には、人間の判断のための十分なコンテキストとともにAIの決定を提示するインターフェースが必要です。ユーザーはシステムが何を決定したかだけでなく、なぜ、どの信頼度レベルが適用されるか、どの要因が出力に影響したかを理解しなければなりません。説明不可能な決定を出力するブラックボックスシステムは、精度に関係なく監視要件を満たすことができません。
説明可能性インフラはハイリスクアプリケーションで必須となります。雇用、信用、医療、または法執行のコンテキストでモデルを導入する組織は、人間が意味のあるレビューを行える解釈可能な出力が必要です。SHAP値、アテンションの可視化、反事実的説明、または類似の技術は、開発者ツールのままではなく、ユーザーインターフェースと統合されなければなりません。
オーバーライドと介入機能は、人間のオペレーターがAIシステムを停止し、決定を修正し、介入の根拠を文書化できることを要求します。システムは監査証跡の一部として人間による監視アクションをログに記録しなければなりません。組織は、オーバーライド決定の理由と結果を取得せずに単に「オーバーライドボタン」を追加することはできません。
能力要件は技術システムを超えて拡張されます。組織は、監視を行う人間がその役割を効果的に果たすための適切なAIリテラシーを持つことを確保しなければなりません。¹⁹ AIリテラシー義務は2025年2月から発効し、プロバイダーと導入者は、運用するAIシステムについてスタッフが十分な理解を持つことを確保する必要があります。
リスク管理システム要件
ハイリスクAIシステムには文書化されたリスク管理が必要です
[翻訳用にコンテンツを省略]
