全球企業應制定的AI內部規範前沿：海外據點的治理與推展策略

截至令和7年（2025年），生成AI的社會實施正在加速推進，對於企業而言，制定「AI社內規定」已不再僅僅是風險迴避的手段，而是演變為影響全球競爭力的重要經營基礎。

對於在海外拓展業務的組織而言，僅遵循日本國內的法律和指導方針是不夠的，還必須準確掌握並適應跨國界的法律要求網絡，例如歐洲的EU AI法（EU AI Act）、中國的生成AI管理暫行辦法、美國各州實施的複雜數據保護法制等。

本文將整理擁有海外據點的日本企業所面臨的特有挑戰，並基於各國數據保護法制的相似性，詳述戰略性據點分組方法，以及為了高度兼顧推進速度與合規性而設計的「AI社內規定」的指導方針，這些內容均基於最新的公眾指導和實務知識。

在日本的全球擴展中AI內部規範的必要性與戰略意義

在現代的商業環境中，生成AI已成為提升業務效率、降低成本以及提高決策水平的不可或缺的基礎設施。根據令和6年（2024年）版的資訊通信白皮書，美國、德國、中國等主要國家中，超過九成的企業在某些業務中使用生成AI，而日本企業的使用率僅約七成，國際間的應用水平仍存在差距。為了縮小這一差距並在全球市場中確保優勢，整個組織，包括海外據點在內，急需完善「AI內部規範」。

擁有海外據點的企業面臨的最大風險之一是各據點的員工在未經公司許可的情況下使用AI，即所謂的「影子AI」問題。特別是在海外，AI的利用往往比日本更為先進，若沒有強有力的「AI內部規範」，放任不管可能導致意外的信息外流或因違反當地嚴格的數據保護法而面臨巨額罰款風險。例如，在歐盟境內的活動中，根據EU AI法，自令和7年（2025年）2月起，被視為「不可接受風險」的AI使用將被禁止，違反者可能面臨數千萬歐元的罰款。

因此，全球企業的「AI內部規範」不僅僅是國內規則的翻譯，而應作為象徵國際治理體系的「治理機構」來運作。在維持日本總部治理的同時，靈活適應各國的本地法律規範，採用「全球核心政策」與「本地附錄（地區別追加規定）」的雙層結構展開戰略，正逐漸成為當前全球法律事務的標準。

設計AI社內規定以控制海外據點的法律風險

在設計以全球擴展為前提的「AI社內規定」時，首先需要理解的是，生成AI的使用所伴隨的風險會因地區而受到不同的法律解釋。關於資訊洩漏、權利侵害、幻覺（虛假信息）這三大風險，需要從國際背景重新定義。

關於資訊洩漏風險，輸入到提示中的機密資訊或個人資訊可能被AI作為學習數據二次利用，並有意外洩漏給第三方的危險性。韓國三星電子公司發生工程師將公司機密的源代碼輸入AI而洩漏的事件，對全球組織造成了衝擊。這種情況不僅會喪失在日本不正競爭防止法上的「營業秘密」保護，還構成與其他公司簽訂的保密協議（NDA）的重大違反。此外，在GDPR（一般資料保護規則）等海外法律制度下，個人資訊的「學習利用」被視為目的外使用，可能面臨嚴厲的處罰。

關於權利侵害，特別是著作權的風險，AI生成物若與他人著作物相似時的侵害責任，以及AI生成物本身的著作權歸屬是討論的焦點。日本著作權法第30條之4廣泛承認資訊解析目的的學習，但若在生成階段依賴特定著作物且認定有相似性，則構成侵害。相對而言，美國基於合理使用的觀點持續進行法律鬥爭，而中國則出現承認AI生成物一定著作權的判決，國際司法判斷呈現流動性。在全球「AI社內規定」中，建議考慮這些地區差異，並納入符合最嚴格標準的運作流程。

關於幻覺風險，即AI產生看似合理的虛假信息的現象，可能引發對外信息發布中的名譽毀損或基於錯誤數據的決策造成的損害賠償責任。正如日本總務省與經濟產業省的「AI事業者指導方針」中強調的，將最終判斷由人類介入的「Human-in-the-loop」原則明文化於「AI社內規定」中，是確保全球安全性的最低條件。

各國數據保護法制與AI內部規定的戰略性分組

為了加速海外擴展，將進入市場的國家依其法規性質進行分組，並制定應對的優先順序是有效率的策略。根據令和7年（2025年）目前的國際情勢，大致可以整理為以下四個組別。

符合GDPR的嚴格規範群組（歐盟、英國、泰國等）

這個群組以歐洲聯盟（EU）的《一般資料保護規範》（GDPR）為模範，具有極為嚴格的隱私保護措施，並且對人工智慧（AI）實施先驅性的全面規範（EU AI法）。在這裡，從資料的收集到處理、甚至海外轉移，都強烈要求取得當事人的明確同意以及進行資料保護影響評估（DPIA）。

此外，EU AI法採用了風險基礎的方法，根據AI系統的風險進行分類，對於高風險的系統，施加極為嚴格的透明度義務和適合性評估。在屬於這個群組的據點中使用AI，合規成本最高，因此應優先進行詳細的「AI內部規範」的在地化作業。

獨特強化・重視國家安全保障的團體（中國、越南等）

如同中國的《個人信息保護法》（PIPL）及《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》所代表的，這是一個除了保護個人隱私外，還重視「國家的安全」及「公共利益」的獨特規範團體。其特點包括AI演算法的註冊義務、對生成內容的嚴格監控，以及數據的國內保存義務（數據本地化）等。

在這個團體的據點中，僅適用日本總公司的「AI內部規定」是不夠的，還需要建立符合當地政治風險及最新當局指導方針的專用運營流程，以及定期的審核體系。

選擇退出與重視消費者權利的團體（美國各州等）

這是一個重視消費者權利（例如要求刪除數據或停止銷售）的團體，代表性的法律包括美國加利福尼亞州的《消費者隱私法》（CCPA/CPRA）。由於美國沒有聯邦層級的統一隱私法，因此各州的法律規範呈現拼湊狀態。此外，關於AI的規範，聯邦政府的放寬立場與州政府的加強立場相互對立，形成了複雜的局面。

在這種法律穩定性較低的前提下，企業需要設計靈活的「AI內部規定」，以符合最嚴格的加利福尼亞州等標準。

緩和・新興規制集團（日本、一部分的東南亞國家、南美等）

如同日本，這些地區推動的是透過指導方針和自律規範（軟法）而非法律強制（硬法）的「敏捷治理」。在這些地區，AI應用的法律障礙相對較低，便於進行實證實驗和先行導入。

這些據點被優先定位為全球擴展中的「AI應用試點案例」，並將在此累積的應用知識和安全對策的見解，逐步橫向擴展至其他嚴格規制集團，這是一種有效的策略。

在日本實現展開速度與合規性的AI內部規定基本規則

全球企業要在世界各地迅速導入AI，必須設計以「階段性解禁」為前提的基本規則，而非從一開始就強迫所有據點遵循完美的規則。

在導入的初期階段，應在所有據點推出「禁止輸入個人信息及重大機密信息」這一極為簡單且嚴格的共通原則。這樣，即使在各國的複雜法律審查尚未完成的階段，也能避免致命的信息洩露和法律違規，同時開始AI的基礎應用（如一般文書撰寫、翻譯、公開信息的整合等）。

在下一階段，根據業務需求的高低和風險的低高，推進「個別應對化（白名單化）」。例如，在市場營銷部門，僅在技術上確保輸入數據不會被用於AI學習的設定（選擇退出）下，允許輸入特定的客戶屬性數據，如企業用戶的付費方案或通過API的使用。在此過程中，各據點的IT和法務負責人需確認當地情況，並獲得總部的批准，將此「申請・批准工作流程」納入「AI內部規定」，這是保持展開速度不減且維持治理的關鍵。

此外，在全球展開中，明確「責任所在」也很重要。對於基於AI輸出結果所進行的業務結果，應在「AI內部規定」中明確當地員工及所屬部門承擔全部責任，並將AI僅定位為「輔助工具」，以提高在意外問題發生時的組織韌性。

應對EU AI法等最新規範的AI內部規定具體策略

對於在海外拓展業務的日本企業而言，截至令和7年（2025年），最需要緊急應對的是EU AI法的域外適用。此法律不僅適用於在EU境內設有據點的企業，還適用於在EU境內提供的AI系統，以及其輸出結果在EU境內被使用的情況。

在將EU AI法的應對措施納入「AI內部規定」時，關鍵在於「AI資產的盤點與分類」過程。企業有義務確定其使用的AI系統屬於法律規定的四個風險等級（不可接受、高風險、有限、最低）中的哪一類。特別是當AI系統被用於雇用決策、教育、金融服務、基礎設施管理等「高風險AI」時，必須嚴格執行合規性評估、建立品質管理系統、保存日誌以及進行人為監控。

此外，在中國據點，根據自令和5年（2023年）起施行的「生成AI服務管理暫行辦法」，提供具有公共性的AI服務時，需注意算法的註冊和安全性評估。在中國的「AI內部規定」中，設置這些向當局註冊的流程，以及嚴格限制輸入屬於中國「核心數據」或「重要數據」的信息條款，對於確保業務的持續性至關重要。

透過與海外法律事務所的合作提升AI內部規範的實效性與實務操作

為了確保全球性的「AI內部規範」在日本不會流於形式，而是具有實效性，日本本社的法務部門必須與當地的法律事務所緊密合作，建立「共同策定與運用體制」。

實務上的第一步是以日本國內制定的「AI內部規範」和指導方針為基礎，根據各國的法律制度，找出需要修正的「關鍵論點」。例如，AI使用時的判斷標準、機密信息的定義、不利處分相關的就業規則的連動性等，這些具有日本獨特思維的部分需要被挑選出來，並向當地的律師提出具體問題，例如「這種運用是否會違反當地的勞動法或隱私法」。

接下來，向當地的法律事務所（或現有的合作夥伴）提出估價請求和合作支持。在此過程中，不僅僅是簡單地請求「法律檢查」，而是要準確傳達公司的商業模式和AI的應用場景（例如，使用日本的AI分析歐洲的客戶數據等），並請求具體的風險評估。此外，在多語言展開中，不僅要指示指導方針的英譯或當地語言翻譯，還應考慮使用「逆翻譯（回譯）」的方法來確認法律上的細微差異是否被正確傳達。

像Monolith法律事務所這樣專注於IT和全球法務的事務所，能夠成為這些海外法律事務所的樞紐，通過明確指示、優化成本，以及將提取的當地規則反饋給日本本社的規範，協助構建真正具有全球功能的「AI內部規範」。

在日本組織中推行AI內部規定的5個步驟及定期檢討

在制定全球性的「AI內部規定」後，如何將其有效地推廣至各地的員工並防止其形式化，成為下一個挑戰。以下是推薦的5個步驟來促進規定的落實。

步驟1是「共享全球導入目的」。不僅是風險管理，還要由管理層傳達AI應用如何為各國據點帶來利益，以降低員工的心理障礙。

步驟2是根據各據點的業務特性進行「可用服務的識別」。分發安全保障的企業方案ID，並在物理和規則上限制使用個人的免費帳戶。

步驟3是實施「多語言、多文化對應的員工培訓」。不僅傳達規則的文字，還要用具體例子（如當地的制裁案例）教育為何某些輸入是危險的。

步驟4是監控各據點的使用情況，並建立反饋迴路以收集規則的不便或新的需求。

最後，步驟5是至少每半年一次，根據技術的進步和各國法律的修訂，定期檢討「AI內部規定」。

特別是在令和7年（2025年）以後，預計AI代理人和物理AI等更高自律性的技術將普及。隨之而來，「介入人類判斷的機制」的定義也將從傳統的簡單確認作業轉向更高級的審核和責任分擔的討論。在變化迅速的AI世界中，「一次制定即結束」的規定本身就是風險。持續反映最新國際情勢並靈活更新的「動態治理」才是全球企業應追求的目標。

總結：透過全球化的AI內部規範整備將風險轉化為機會

在令和7年（2025年），生成AI的應用將決定企業的命運，整備包含海外據點的「AI內部規範」是全球合規的首要事項。不僅限於日本國內的指導方針，還需準確掌握如EU AI法等嚴格的綜合性規範，以及美國和中國的動態法律變化，並基於據點的分組進行戰略性展開。

從初期階段的「全面禁止輸入個人信息」這一明確的基本規則開始，逐步針對安全性已確認的業務進行個別應對的方式，是兼顧展開速度與風險管理的現實且強有力的方法。此外，通過與當地法律事務所的合作，在維持日本總公司的治理的同時，進行符合當地個別法律的「分層規範整備」，從而完成真正有效的全球治理。AI技術的進化不會停止，圍繞它的法律環境也在不斷變化。

為了將這種變化從「風險」轉變為「機會」，以專業知識為基礎的「AI內部規範」作為指南針，持續構築靈活且堅固的治理體系的努力是不可或缺的。對於加速全球擴展的企業而言，將世界各國複雜的AI規範與自身的商業需求相匹配的工作，是一項需要極高專業性的挑戰。Monolith法律事務所作為由IT律師和工程師融合而成的專業團隊，提供基於最先進技術理解的法律建議。

本事務所將全面支持以下三個支柱的「AI內部規範」全球整備：

1. 與世界各地的當地法律事務所及現有合作事務所密切合作，構建完全遵循GDPR、EU AI法、中國PIPL、美國州法等的治理。
2. 從向當地法律事務所的報價請求，到整個項目的指導、法律論點的調整，提供一站式的聯繫支持，大幅降低客戶的調整成本。
3. 從在日本國內培養的「AI內部規範」的專業知識中，準確挑選（抽取）應提供給海外事務所的「AI使用時的判斷基準」等重要事項，並進行高精度的指導方針英譯指示，從而確立全球統一的安全標準。

為了將AI這一革新技術作為跨越國界的成長動力，有必要排除法律的不確定性，構築一個可以安心加速的體系。

本事務所提供的對策指南

Monolith法律事務所是一家在IT領域，特別是互聯網和法律方面擁有豐富經驗的法律事務所。在日本，AI業務伴隨著許多法律風險，因此需要熟悉AI相關法律問題的律師提供支持是不可或缺的。本事務所由精通AI的律師和工程師等專業團隊組成，針對使用ChatGPT等技術的AI業務，提供合約書製作、商業模式合法性審查、智慧財產權保護、隱私應對、AI內部規範整備等高階法律支持。詳細內容請參閱下列文章。