全球企业应制定的AI内部规定前沿：海外据点的治理与发展战略

截至令和7年（2025年），生成AI的社会应用正在加速发展，对于企业而言，制定“AI社内规章”已不再仅仅是规避风险的手段，而是演变为影响全球竞争力的重要经营基础。

对于在海外开展业务的组织，仅遵循日本国内的法律和指导方针是不够的。企业必须准确掌握并适应跨国法律要求的复杂网络，例如欧洲的EU AI法（EU AI Act）、中国的生成AI管理暂行办法、以及美国各州实施的复杂数据保护法律等。

本文将整理拥有海外据点的日本企业所面临的特有挑战，详细阐述基于各国数据保护法律相似性的战略性据点分组方法，以及为了高度兼顾发展速度与合规性而设计的“AI社内规章”指导方针。这些内容基于最新的官方指导和实务经验。

全球扩展中AI内部规定的必要性与战略意义

在现代商业环境中，生成型AI已成为提高工作效率、降低成本以及提升决策水平的不可或缺的基础设施。根据令和6年（2024年）版的信息通信白皮书，在美国、德国、中国等主要国家中，超过九成的企业在某些业务中使用生成型AI，而日本企业的使用率仅约为七成，与国际应用水平仍存在差距。为了弥合这一差距并在全球市场中确保竞争优势，急需在包括海外据点在内的整个组织中完善“AI内部规定”。

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拥有海外据点的企业面临的最大风险之一是各据点员工未经公司许可使用AI的“影子AI”问题。尤其在海外，AI的利用往往领先于日本，如果没有强有力的“AI内部规定”，放任不管可能导致意外的信息外流或违反当地严格的数据保护法，从而面临巨额罚款风险。例如，在欧盟境内的活动中，根据欧盟AI法，自令和7年（2025年）2月起，被视为“不可接受风险”的AI使用将被禁止，违反者可能面临数千万欧元的罚款。

因此，全球企业的“AI内部规定”不仅仅是国内规则的翻译，而需要作为象征国际治理体系的“治理机构”来发挥作用。在维持日本总部治理的同时，灵活适应各国的本地法律法规，通过“全球核心政策”和“本地附录（地区性附加规定）”的双层结构展开战略，正逐渐成为当前全球法律事务的标准。

设计AI社内规章以控制海外据点的法律风险

在设计以全球扩展为前提的“AI社内规章”时，首先需要理解的是，生成AI的使用风险在不同地区会受到不同的法律解释。关于信息泄露、权利侵害、幻觉（虚假信息）这三大风险，需要从国际背景中重新定义。

关于信息泄露风险，输入到提示中的机密信息或个人信息可能被AI作为学习数据二次利用，并有意外泄露给第三方的危险。韩国三星电子公司发生的工程师将公司机密源代码输入AI并导致泄露的事件，震惊了全球的组织。这种情况不仅会导致在日本的《不正竞争防止法》下失去作为“营业秘密”的保护，还构成对与其他公司签订的保密协议（NDA）的重大违反。此外，在GDPR（一般数据保护条例）等海外法律制度下，个人信息的“用于学习”可能被视为目的外使用，面临严厉的处罚。

关于权利侵害，特别是著作权风险，当AI生成物与他人著作物相似时，侵权责任和AI生成物本身的著作权归属成为争论点。日本的《著作权法》第30条之4广泛承认信息解析目的的学习，但如果在生成阶段依赖特定著作物并被认定为相似，则构成侵权。相对而言，美国从合理使用的角度持续进行法律斗争，而中国则有判决承认AI生成物的某些著作权，国际司法判断呈现流动性。在全球“AI社内规章”中，建议考虑这些地区差异，并纳入符合最严格标准的操作流程。

关于幻觉风险，即AI编造看似合理的谎言的现象，可能引发对外信息发布中的名誉损害或基于错误数据的决策导致的损害赔偿责任。正如日本总务省和经济产业省的“AI事业者指南”中强调的那样，将“人类介入”的原则明确写入“AI社内规章”是确保全球安全性的最低条件。

各国数据保护法律与AI内部规定的战略性分组

为了加速海外扩展，将目标国家根据其法律法规的性质进行分组，并制定应对的优先顺序是高效的策略。根据令和7年（2025年）当前的国际形势，大致可以整理为以下四个组别。

符合GDPR的严格监管集团（欧盟、英国、泰国等）

这是一个以欧盟（EU）的《通用数据保护条例》（GDPR）为模范，具有极为严格的隐私保护和对人工智能（AI）进行先驱性全面监管（EU AI法）的集团。在这里，从数据的收集到处理以及海外转移，均强烈要求获得个人的明确同意和进行数据保护影响评估（DPIA）。

此外，EU AI法采用风险为基础的方法，根据AI系统的风险进行分类，对高风险的系统施加极为严格的透明度义务和合规性评估。在属于该集团的据点中使用AI的合规成本最高，因此应优先在这些地区详细地本地化“AI内部规定”。

独特强化・国家安全保障重视小组（中国、越南等）

以中国的《个人信息保护法》（PIPL）和《生成AI服务管理暂行办法》为代表，该小组实施了独特的法规，不仅重视个人隐私保护，还强调“国家安全”和“公共利益”。其特点包括AI算法的注册义务、对生成内容的严格监控、以及数据的国内存储义务（数据本地化）。

在该小组的据点，仅适用日本总部的“AI内部规定”是不够的，还需要建立符合当地政治风险和最新当局指导方针的专用运营流程，并构建定期审计体系。

选择退出与消费者权利重视团体（美国各州等）

以美国加利福尼亚州消费者隐私法（CCPA/CPRA）为代表的团体，重视消费者的权利，如要求删除数据或停止销售。在美国，由于缺乏联邦层面的统一隐私法，各州的法律法规呈现出拼凑的状态。此外，围绕AI监管，联邦政府的放宽态度与州政府的加强监管态度相对立，形成了复杂的局面。

在这种法律稳定性较低的前提下，需要设计灵活的“AI内部规定”，以符合最严格的加利福尼亚州等标准。

緩和・新兴规制组（日本、部分东盟、南美等）

如同日本，这些地区更倾向于通过指南和自律规制（软法）来推动“敏捷治理”，而不是依赖法律的强制性（硬法）。在这些地区，AI应用的法律障碍相对较低，便于进行实证实验和先行导入。

这些据点被优先定位为全球扩展中的“AI应用试点案例”，并且将其积累的应用经验和安全对策知识逐步推广到其他严格规制组的战略是有效的。

在日本，如何兼顾发展速度与合规性的AI内部规定基本规则

为了让全球企业能够在世界各地迅速引入AI，设计基本规则时必须以“阶段性解禁”为前提，而不是从一开始就强制所有据点遵循完美的规则。

在引入的初期阶段，企业应在所有据点推出“禁止输入个人信息及重大机密信息”这一极其简单且严格的规则作为共同原则。通过这种方式，即使在各国复杂的法律审查尚未完成的阶段，也可以避免致命的信息泄露和法律违规，同时开始AI的基础应用（如一般文档撰写、翻译、公开信息的整合等）。

在下一个阶段，根据业务需求的高低和风险的大小，推进“个别应对化（白名单化）”。例如，在市场营销部门，仅在通过企业付费计划或API使用等方式，技术上确保输入数据不会被用于AI学习（选择退出）的情况下，允许输入特定的客户属性数据。在此过程中，各据点的IT负责人和法务负责人需确认当地情况，并获得总部的批准，将“申请·批准工作流程”纳入“AI内部规定”，这是在不降低发展速度的情况下维持治理的关键。

此外，在全球扩展中，明确“责任归属”也很重要。在“AI内部规定”中明确指出，基于AI输出结果进行的业务结果由当地员工及所属部门承担全部责任，并将AI定位为“辅助工具”，从而在意外问题发生时提高组织的韧性。

应对欧盟AI法等最新法规的AI内部规定具体策略

对于在海外开展业务的日本企业来说，截至令和7年（2025年），最需要紧急应对的是欧盟AI法的域外适用。该法律不仅适用于在欧盟境内设有据点的企业，还适用于在欧盟境内提供的AI系统，以及其输出结果在欧盟境内被使用的情况。

在将应对欧盟AI法的措施纳入“AI内部规定”时，关键在于“AI资产的盘点与分类”过程。企业有义务确定其使用的AI系统属于法律规定的四个风险等级（不可接受、高风险、有限、最低）中的哪一个。特别是当AI用于雇佣决策、教育、金融服务、基础设施管理等领域时，若属于“高风险AI”，则必须严格执行合规性评估、建立质量管理系统、保存日志以及进行人工监控。

此外，在中国据点，根据令和5年（2023年）开始实施的《生成AI服务管理暂行办法》，提供具有公共性的AI服务时，需要进行算法注册和安全性评估。在中国的“AI内部规定”中，必须设定这些向当局注册的流程，并严格限制输入属于中国“核心数据”或“重要数据”的信息，这对于确保业务的持续性至关重要。

通过与海外法律事务所的合作提升日本AI内部规定的实效性与实践

为了确保全球性的“AI内部规定”不流于形式并具有实效性，日本本社的法务部需要与当地的法律事务所紧密合作，建立“共同制定与运用体制”，而不是孤立地进行制定。

在实际操作中，第一步是基于在日本国内制定的“AI内部规定”和指导方针，提取需要根据各国法律制度进行修正的“关键论点”。例如，AI使用时的判断标准、机密信息的定义、与不利处分相关的就业规则的连动性等，这些日本特有的观点需要被挑选出来，并向当地律师提出具体问题，如“这种运用是否违反当地的劳动法或隐私法”。

接下来，需要向当地的法律事务所（或现有的合作伙伴）进行报价请求和合作支持。在此过程中，不仅仅是简单地请求“法律检查”，而是要准确传达公司的商业模式和AI的应用场景（例如，使用日本的AI分析欧洲的客户数据等），以便获得具体的风险评估。此外，在多语言展开中，不仅要指示进行指导方针的英文翻译或当地语言翻译，还应考虑使用“逆翻译（回译）”的方法，以确保法律上的细微差别被准确传达。

像Monolith法律事务所这样专注于IT和全球法律事务的事务所，可以作为这些海外法律事务所的枢纽，通过明确指示、优化成本，以及将提取的当地规则反馈给日本本社的规定，支持构建真正全球化且有效运作的“AI内部规定”。

在日本组织中落实AI内部规定的5个步骤及定期审查

在制定全球性的“AI内部规定”之后，如何将其有效地传达给各个日本分支机构的员工，并防止其形式化，成为下一个挑战。以下5个步骤的落实过程被推荐使用。

步骤1是“共享全球实施目的”。不仅仅是风险管理，管理层还需传达AI应用如何为各国分支机构带来利益，从而降低员工的心理障碍。

步骤2是根据各分支机构的业务特性进行“可用服务的识别”。分发安全保障的企业计划ID，并在物理和规则上限制个人免费账户的使用。

步骤3是实施“多语言、多文化适应的员工培训”。不仅传达规则的文字，还通过具体例子（如当地的制裁案例）教育员工为何某些输入是危险的。

步骤4是监控各分支机构的使用情况，建立反馈循环以收集规则的不便之处和新的需求。

作为步骤5，至少每半年一次，根据技术进步和各国法律修订，定期审查“AI内部规定”。

特别是在令和7年（2025年）之后，预计AI代理和物理AI等更高自律性的技术将普及。随之而来的是，“引入人类判断的机制”的定义也将从传统的简单确认作业转向更高级的审计和责任分担的讨论。在变化迅速的AI世界中，“一次制定即结束”的规定本身就是风险。持续反映最新国际形势并灵活更新的“动态治理”才是全球企业应追求的目标。

总结：通过全球化的AI内部规定整备将风险转化为机遇

在令和7年（2025年），生成AI的应用将决定企业的命运，整备包括海外据点在内的“AI内部规定”是全球合规的首要任务。不仅要遵循日本国内的指导方针，还需准确把握如欧盟AI法等严格的综合性法规，以及美国和中国的动态法律变化，并基于据点的分组进行战略性展开。

从初期阶段明确“禁止输入个人信息”这一基本规则开始，逐步从安全性已确认的业务进行个别应对的方式，是兼顾展开速度与风险管理的现实且强有力的方法。此外，通过与当地法律事务所的合作，在维持日本总部治理的同时，适应当地的个别法律，进行“分层的规定整备”，从而实现真正有效的全球治理。AI技术的进化不会停止，其周围的法律环境也在不断变化。

为了将这种变化从“风险”转化为“机遇”，以专业知识为基础的“AI内部规定”为指南针，持续构建灵活且坚固的治理体系的不断努力是不可或缺的。对于加速全球扩展的企业而言，使世界各国复杂的AI法规与自身的业务需求相匹配的工作，是一项需要极高专业性的挑战。Monolith法律事务所作为由IT律师和工程师融合的专业团队，提供基于最前沿技术理解的法律建议。

本事务所将全面支持以下三大支柱的“AI内部规定”的全球整备：

1. 与世界各地的当地法律事务所及现有的合作事务所密切合作，构建完全遵循GDPR、欧盟AI法、中国PIPL、美国州法等的治理体系。
2. 从向当地法律事务所的报价请求，到项目整体的指导、法律论点的协调，提供一站式的联动支持，大幅减少客户的协调成本。
3. 从在日本国内积累的“AI内部规定”经验中，准确挑选出应提供给海外事务所的“AI使用时的判断基准”等重要事项，并进行高精度的指导方针英译指示，以确立全球统一的安全标准。

为了将AI这一创新技术作为跨越国界的成长动力，有必要排除法律的不确定性，构建一个可以安心加速发展的体制。

本事务所的对策指南

Monolith法律事务所是一家在IT领域，特别是互联网和法律方面拥有丰富经验的法律事务所。AI业务伴随着许多法律风险，因此需要熟悉AI相关法律问题的律师支持是不可或缺的。本事务所由精通AI的律师和工程师等团队组成，针对使用ChatGPT等的AI业务，提供合同书制作、商业模式合法性审查、知识产权保护、隐私应对、AI内部规章制度完善等高级法律支持。详细信息请参阅下文。