欧州連合にお住まいで、個人用またはビジネス用としてAIを搭載した製品やサービスをご利用の場合、EU AI法は何らかの形でお客さまに影響を与える可能性があります。

InstagramやTikTok(新しいウィンドウ)などのプラットフォーム上で、画像、動画、音声クリップ、その他のコンテンツがAIを使用して生成または操作されたことを示すラベルや開示表示を目にしたことがあるかもしれません。これらはEU AI法の透明性ルールの一環として2026年8月に適用が開始されたものであり、段階的に導入されているより広範な法律の一部です。

また、EU AI法はAIの特定の使用を禁止し、高リスクとみなされるシステムに厳しい要件を課し、AIを開発、提供、または使用する企業に対してルールを定めており、さまざまな規定が異なる時期に施行されます。

では、EU AI法とは具体的にどのようなもので、どのAIシステムが対象となり、お客さまやお客さまのビジネスにとってどのような意味を持つのでしょうか？知っておくべきポイントは以下の通りです。

EU AI法とは？

EU AI法は、人工知能を規制するための欧州連合の法律です。正式名称は規則 (EU) 2024/1689であり、基本的人権を保護し、EU内でのAIのイノベーションと導入を可能にしながら、AIをより安全で透明性が高く、信頼でき、人間中心のものにすることを目的としています。

簡単に言えば、規制対象が異なるものの、EU AI法は「AI版のGDPR」と捉えることができます。GDPRが主に個人データの収集と処理方法を規律するのに対し、EU AI法は、特に人々の権利、安全、または重要な人生の決断に影響を与える可能性がある場合において、AIシステムがどのように開発、提供、デプロイ、使用されるかを規律します。

EU人工知能法におけるAIリスクの扱い

EU AI法はすべてのAIを一律に規制するのではなく、リスクに基づくアプローチを採用しており、以下の4つのレベルに分類できます：

  • 受容できないリスク（禁止）
  • 高リスク
  • 限定的（透明性）リスク
  • 低リスクまたはリスクなし

最初の8つの禁止規定は2025年2月に施行され、最後の規定は2026年12月に施行されます。

一般的に、AIシステムが引き起こす可能性のある害が大きいほど、ルールは厳しくなります。法律でフォーマルに4つの「リスクレベル」が定義されているわけではありませんが、理解を容易にするためにルールは大きく4つのグループに分類されることがよくあります。

以下の現実世界の事例は、EU AI法に基づいて訴追されたケースではありません。EUにおいて本AI法が防ぎ、制限し、または規制することを目的としている害や用途の種類を示すものです。

受容できないリスクを持つAI

一部のAIの用途は、リスク軽減やドキュメント作成、監視によって管理できるものではなく、本質的に受容できないと判断されます。以下は禁止されている内容です：

操作と欺瞞

人々を操作または欺き、本来であれば行わないような有害な決定を下させるAI。

ベルギーの男性が、AIチャットボットに数週間にわたって励まされ、感情を模倣された末に2023年に自殺により死亡(新しいウィンドウ)しました。

脆弱な人々の悪用

年齢、障害、社会的または経済的状況を理由に、人々の弱みにつけ込むAI。

チャットボットプラットフォームのCharacter.AIとGoogleは2026年1月、10代の若者に与えた危害に関する訴訟で和解(新しいウィンドウ)することに合意しました。これには、自分に「家に帰ってきて」と促すチャットボットに強い感情的愛着を抱いた末に10代の息子が自殺した母親からの訴訟も含まれます。

ソーシャルスコアリング

人々の行動や個人の特性に基づいてランク付けを行い、そのスコアを使用して不当に扱うAI。

中国の社会信用システムは、スコアの低い市民による飛行機や列車のチケット購入などを制限するために使用されてきました。2021年、中国はソーシャルスコアリングの廃止に関する法的拘束力のない国連の誓約(新しいウィンドウ)に署名しましたが、それ以降システムを拡大し続けており、現在どれくらいAIで運用されているかは不透明です。

予測的警備

プロファイリングや性格上の特徴のみに基づいて、誰かが犯罪を犯すかどうかを予測するAI。証拠の評価や検証可能な事実に基づくリスク評価など、法執行的機関におけるその他のAI利用は高リスクに分類されますが、禁止はされていません。

2025年12月、オランダ警察は CASの運用を中止しました。これは犯罪が発生しそうな場所を予測するために2017年から使用されていたアルゴリズムですが、特定の地域に対する過去の過剰な警備に起因する偏見の増幅が監査により発覚したためです。

顔認証データベース

顔認証データベースを構築するために、インターネットや防犯カメラの映像から無差別に画像をスクレイピングするAI。

米国企業のClearview AIは、捜査機関や政府機関のために何十億枚ものオンライン写真（多くのEU市民の写真を含む）をスクレイピングし、EUの規制当局から数千万ユーロの罰金を科されました(新しいウィンドウ)。

感情認識

正当な医療上の理由や安全上の理由を除き、職場や学校で従業員や生徒がどのように感じているかを推測しようとするAI。これら2つの設定以外の場所での感情認識は、禁止ではなく高リスクのルールの対象となります。

2018年、中国の杭州にある中学校が教室にカメラを設置(新しいウィンドウ)し、生徒の顔をスキャンして集中度や関心度を測定しました。これが子供への監視に関する全国的な議論を巻き起こしました。このプログラムは反発を受けて一時停止されたと報じられましたが、同様の監視はすぐに他の学校にも広がりました。

2022年までに一部では脳波測定ヘッドバンドの利用へと進み、監視はリモート学習や夏休みの宿題追跡(新しいウィンドウ)にまで拡大しました。

機微な生体情報に基づくプロファイリング

人種、政治的見解、労働組合への加入、宗教、性生活、または性的指向などの特性を推測するために生体データを使用するAI。その他の目的での生体認証分類は、禁止ではなく高リスクに分類されます。

2025年、世界ウイグル会議はフランスで(新しいウィンドウ)Hikvision、Huawei、Dahuaを相手取り訴訟を起こし、顔認証技術がウイグル人の特定と迫害に加担したと主張しました。

警察によるリアルタイムの顔認証

行方不明者や誘拐された人の捜索、切迫した脅威の防止、重大犯罪の容疑者の特定など、厳しく管理されたごく一部のケースを除き、公共の場所で捜査機関が使用するリアルタイムの顔認証。リアルタイムではない、公共の場所ではない、または捜査機関によって使用されない顔認証は、禁止ではなく高リスクに分類されます。

2025年、ハンガリーはLGBTQプライドイベントを禁止し、警察が参加者を特定するためにリアルタイムの顔認証を使用することを認める法律を可決しました。市民的自由団体は、これがEU AI法第5条に直接違反すると主張して法律に異議を唱えました(新しいウィンドウ)。2026年4月、EU最高裁判所はハンガリーがLGBTQの人々の基本的人権を侵害したと判決を下しました。プライド主催者に対する告訴は取り下げられ、同月の政権交代により禁止令は失効しました。

性的虐待および同意のない親密なコンテンツ

児童性的虐待記録物（CSAM）を生成するAIシステム、または同意なく実在の特定可能な人物の露骨な性的描画や親密な描写を生成・操作するAIシステム。

Xに組み込まれたAIチャットボット「Grok」には、子供を含む実在の人物の性的ディープフェイクを生成する「スパイシーモード」が存在し、わずか9日間で440万枚以上の画像を生成しました。 2026年1月、米国の州司法長官らはxAIに対しこの機能の排除を要求し、複数の集団訴訟が起こされました(新しいウィンドウ)。

高リスクAI

高リスクAIシステムは、提供者が要求の厳しい一連の義務を満たしている限り、EU市場で許可されます。AIシステムが高リスクとみなされる条件には、以下の2つのいずれかがあります：

  1. すでにEUの製品安全法の対象となっており、医療機器、 機械、エレベーター、玩具など、サードパーティによる適合性評価の対象となる製品または製品の安全構成要素であること。これらのシステムは第6条(1)および附属書Iに基づき高リスクに分類され、2028年8月から高リスク義務の対象となります。
  2. 第6条(2)および附属書IIIに列挙されている特定のユースケースカテゴリーのいずれかに該当すること。このグループに対する義務は2027年12月に開始され、以下が含まれます。

生体認証

これには、リアルタイムではない、一般にアクセス可能な場所ではない、または捜査機関によって使用されない遠隔生体識別、上記で禁止されているセンシティブな特性の推測以外の目的での生体認証分類、職場や教育のコンテキスト外での感情認識が含まれます（顔認証によるスマートフォンのロック解除など、基本的な生体認証検証は除外されます）。

スウェーデンの高校が2019年に生徒の出席確認に顔認証を試験導入しました。スウェーデンのデータ保護当局は、学校への依存度を考慮すると生徒が有効な同意を与えることはできないと判断し、学校に罰金を科しました(新しいウィンドウ)。

重要インフラ

デジタルインフラ、道路交通、または水、ガス、暖房、電気の供給を管理するAIは高リスクとみなされます。

2024年8月、プラハは現状に基づいて信号のタイミングを リアルタイムで調整し、公共交通機関や緊急車両を優先するAI交通制御システム(新しいウィンドウ)をデプロイしました。これは欧州におけるこの種の大規模デプロイメントとして最初期のものの一つです。

教育および職業訓練

学校や訓練プログラムへの入学・参加者を決定するAI、採点、その人に適した教育レベルの評価、あるいは試験中の学生の監視を行うAIは高リスクとみなされます。

イングランドの試験規制機関は、COVIDのパンデミックにより試験がキャンセルされた後、2020年の成績を割り当てるためにアルゴリズムを使用しましたが、多くの学生の成績がダウングレード(新しいウィンドウ)され、過去に実績の低い学校の学生が不利益を被りました。これにより抗議運動が起き、政府は決定を撤回しました。

雇用および労働者管理

これは、求職者のスクリーニングや評価に使用されるAI、または昇進、タスク割り当て、職場でのパフォーマンス監視に影響を与えるAIに関係します。

イタリアの裁判所は、Deliverooの配達員ランク付けアルゴリズムに(新しいウィンドウ)差別的であるとの判決を下しました(新しいウィンドウ)。病気やストライキなどの正当な理由を確認することなく稼働率の低い配達員にペナルティを科していたためです。Deliverooは損害賠償の支払いを命じられました。

必須サービス

公的給付や医療を受ける資格を決定するAI、信用力を評価するAI、生命保険や健康保険の価格を設定するAI、あるいは緊急通報のトリアージを行うAIは高リスクとみなされます。

オランダの税務当局は、アルゴリズムによる不正リスクシステムを使用して約26,000人の保護者を誤って手当返還の対象としてフラグ付け(新しいウィンドウ)し、二重国籍を持つ人々を不当に対象としました。このスキャンダルにより、2021年1月にオランダ内閣が退陣に追い込まれました。

法執行機関

犯罪捜査において被害者や加害者のリスクを査定したり、証拠の信頼性を評価したり、人々をプロファイリングしたりするAIは高リスクとみなされます。

イングランドとウェールズでは、700万人以上の再犯リスクをスコア化(新しいウィンドウ)するためにOASysを使用しており、これが保釈、量刑、仮釈放の決定に反映されています。公式の評価によると、黒人、アジア系、および混血の人物に対する精度は白人の加害者よりも低く、受刑者がスコアに使用された不正確なデータに異議を唱える手段は限られています。後継システム（ARNS）が開発中であり、2026年に全国展開される予定です。

移民、庇護、出入国管理

これは、治安や移民リスクの評価、庇護申請の審査、または国境での人物の特定を行うAIに関係します。

英国内務省は、存在しないことが判明した安全証明文書を引き合いに出し、モロッコ人女性とその子供の庇護申請を拒否しました(新しいウィンドウ)。控訴審において、上級裁判所の裁判官は、拒否通知書にAIハルシネーションの兆候が表示されていることを示唆し、「でっち上げの証拠に頼るのと同等だ」と述べました。

司法と民主的プロセス

事実や法律の解釈において裁判官を支援するAI、または選挙結果や人々の投票行動に影響を与える可能性のあるシステムは、高リスクとみなされます。

最もよく知られた例としては、ケンブリッジ・アナリティカが最大8,700万人のFacebookユーザーから同意なしにデータを収集し、特に2016年のトランプ陣営のキャンペーンやBrexit住民投票向けに、ターゲットを絞った政治広告用(新しいウィンドウ)のサイコグラフィック・プロフィールを構築した件があります。

高リスクAIシステムの要件

EU AI法に基づき、高リスクAIシステムは市場に導入または使用開始される前に厳格な要件を満たす必要があります。これには以下が含まれます：

リスク管理：提供者は、システムのライフサイクル全体を通じて潜在的なリスクを特定、評価、低減しなければなりません。

データの品質：学習、検証、テストのデータは適切であり、エラーや差別的な結果を低減するように管理されなければなりません。

ログ記録と追跡可能性：システムは運用や結果を追跡できるように、アクティビティのログを保持しなければなりません。

技術文書：提供者は、システムがどのように機能するか、何を行うように設計されているか、そしてAI法にどのように準拠しているかを書面に記録しなければなりません。

デプロイ側への情報提供：システムを使用する人物や組織は、その機能、限界、適切な使用方法について明確な指示を受け取らなければなりません。

人間による監視：資格のある担当者が理解し、監視し、必要に応じてその運用に介入できるようにシステムを設計しなければなりません。

精度、堅牢性、サイバーセキュリティ：システムは、精度、信頼性、レジリエンス、セキュリティ上の脅威に対する保護に関して適切な基準を満たさなければなりません。

ただし、第6条(3)は、附属書IIIに列挙されているAIシステムに対する特定の適用除外を設けています。「意志決定の結果に実質的な影響を与えないこと等により、自然人の健康、安全、または基本的人権に重大な危害のリスクをもたらさない」場合、それらは高リスクとみなされるべきではありません。第6条(3)には、AIシステムがこの適用除外に該当するかどうかを定義する方法についての詳細が記載されています。

透明性リスク（限定的リスク）を持つAI

透明性リスクに関して、第50条は、人々がAI生成コンテンツと人間が作成したコンテンツを区別するのを困難にする可能性のあるAIに焦点を当てています。主な懸念事項は、欺瞞、なりすまし、誤情報、操作、および消費者詐欺です。これらのシステムは一般的に許可されていますが、提供者やデプロイ側はAIの使用を十分透明にしなければなりません。第50条の透明性義務は2026年8月に施行されました。

AIの透明性ルールが対象とする主な状況は4つあります：

AIとの対話

AIシステムが人と直接対話する場合、提供者は人間ではなくAIと対話していることを明確にしなければなりません。これは、対話型AIやカスタマーサービス代理店を含むインタラクティブなシステムに適用される場合があります。

AIに関する免責事項は、最初の対話の開始時から、アクセス可能で明確かつ容易に判別できる方法で提供されなければなりません。バックグラウンドでのみ動作するAIや、機器間で通信するAIは、この特定の要件の対象外です。

標準的なAI生成コンテンツ

テキスト、画像、音声、または動画を生成・操作するAIシステムの提供者は、例えば機械可読メタデータなどを通じて、その出力がAIによって生成または操作されたものであることを技術的に識別可能にしなければなりません。

これは必ずしもコンテンツを閲覧する人に目に見えるラベルを追加することを意味するわけではありません。入力データやその意味を実質的に変更しない単純な編集ツールは除外されます。

ディープフェイクおよび特定の公共の利益に関するコンテンツ

組織がディープフェイク画像、音声、または動画を作成・操作する場合、機械可読マーカーだけでは不十分です。目に見えるラベルや聞き取り可能な注意事項など、容易に認識できる方法で一般に明確に開示しなければなりません。

人間が実質的にレビューを行い、編集上の責任を負っている場合を除き、公共の利益に関する事項を一般に周知するために公開されるAI生成・操作テキストにも同じ基準が適用されます。

感情認識と生体認証分類

AIが人々の感情を検出したり生体データを用いて分類したりするために使用されている場合、人々にその旨を通知しなければなりません。これは、そのシステムが高リスクに分類されているかどうかに関わらず適用されます。

低リスクまたはリスクのないAI

大半のAIシステムはこのカテゴリーに該当し、AI法に基づく追加の義務的要件の対象にはなりません。例としては、迷惑メールフィルターやビデオゲームで使用されるAIなどが挙げられます。提供者は、自発的にベストプラクティスや行動規範に従うことができます。

GPAIモデルとは何か、どのような義務があるのか？

GPAI（汎用目的AI）モデルとは、特定の限られた目的ではなく、多くの異なるタスクを処理するように設計されたAIモデルです。GPAIモデルの例には、ChatGPT、Gemini、Claude、Meta AIなどを駆動する大規模言語モデル（LLM）が含まれます。これらはコンテンツを生成または分析でき、他のAIシステムやアプリに統合することができます。

GPAIモデルは、AI法に基づく独自の要件の対象となります。提供者は技術文書を維持し、ダウンストリームの開発者にモデルの機能や制限についての情報を提供し、EUの著作権規則を遵守し、モデルの学習に使用されたデータ型（テキスト、画像、音声、動画など）およびデータソース（公開データセット、プライベートデータセット、スクレイピングされたウェブサイト、ユーザーデータ、合成データなど）を説明した公開サマリーを発行しなければなりません。

システム的リスクをもたらすGPAIモデル、つまり問題が発生した場合にEU全体で大規模な危害を引き起こす可能性があるほど強力であるか広く使用されているものには、モデルの評価や敵対的テスト、継続的なリスク管理、インシデント報告、より強固なサイバーセキュリティ保護などの追加要件が課されます。

EU AI法はAI学習への人々のデータ使用を禁止していますか？

いいえ。EU AI法はAIの学習に人々のデータを使用することを禁止してはいません。高リスクシステムに対して高品質なデータを使用することや、汎用AI提供者に対して学習に使用した内容の透明性を確保することを求めていますが、個人データをAIの学習に法的に使用できるかどうかは、主にGDPRによって規定されています。企業は個人データを処理するための有効な法的根拠を持ち、該当するデータ保護の権利と保護措置を尊重しなければなりません。

EU AI法は知的財産を保護しますか？

はい、ただし限定的かつ間接的な方法に限られます。EU AI法は新しい知的財産権を創出したり、既存の著作権法に取って代わったりするものではありません。しかし、GPAI提供者に対してEUの著作権規則を遵守し、テキストおよびデータマイニングに関する権利者のオプトアウトを尊重し、モデルの学習に使用されたコンテンツのサマリーを公表することを義務付けています。

EU AI法の施行スケジュール

知っておくべき重要な日程は以下の通りです：

2024年8月1日：EU AI法が発効しました。

2025年2月2日：本法の一般規定と定義、および禁止されたAI慣行に関する最初の8つの禁止事項の適用が開始されました。また、スタッフのAIリテラシー向上をサポートするための提供者およびデプロイ側に対する要件の適用も開始されました。

2025年8月2日：GPAIモデルに関するルールが、AIガバナンスおよび罰則をカバーする規定とともに施行されました。

2026年7月27日：AIオムニバス法が施行されました。正式名称を規則 (EU) 2026/1744とするAIオムニバス法は、EU AI法の核心である安全と基本的人権の保護を維持しつつ、実施の簡素化、コンプライアンス負担の軽減、および企業や規制当局に対する準備期間の延長を目的とした、EU AI法の2026年改正法です。

2026年8月2日：特定のAIシステムおよびAI生成コンテンツに対する開示や技術的マーキングを求める透明性ルールを含め、AI法の残りの大部分が適用開始となりました。

2026年12月2日：AI生成CSAMおよび同意のない露骨な性的・親密な描写を対象とする9番目の禁止事項が施行されます。また、2026年8月2日より前に市場に導入された、合成テキスト、画像、音声、動画を生成するAIシステムの提供者も、この日までに本法の機械可読マーキング要件に準拠しなければなりません。

2027年8月2日：EU加盟国は、企業が規制監督のもとでAIシステムを開発およびテストできるように、この日までに少なくとも1つの国家AI規制サンドボックスを開設しなければなりません。

2027年12月2日：生体認証、重要インフラ、教育、雇用、必須サービス、法的執行機関、移民、司法行政などの機微な分野で使用されるシステムに対して、高リスクAIルールが適用開始されます。

2028年8月2日：特定の機械、医療機器、玩具、エレベーターなど、EUの製品法制でカバーされる規制製品の一部、またはその安全構成要素であるAIシステムに対して、高リスク要件が適用開始されます。

EU AI法遵守に向けてビジネスを準備する方法

企業にとって最も大きな実務上の変化は、自社がどのような役割を果たし、どのようなAIを使用しているかを把握することからコンプライアンスが始まる点です。単にAI執筆アシスタントを使用しているだけの企業は、採用アルゴリズムを開発したり、AI搭載医療機器を販売したり、GPAIモデルを提供したりする企業に比べて義務がはるかに少なくなります。また、EU域外の企業であっても、EU市場にAIシステムやGPAIモデルを投入する場合、あるいは自社のAIシステムの出力がEU内で使用される場合は、本法が適用される可能性があります。

EU AI法への準拠に向けて準備し維持するために、お客さまのビジネスでは以下を実施する必要があります：

使用しているAIを把握する：チーム全体で使用されているAIシステム（サードパーティ製ツールを含む）を追跡・把握し、それらが何に使用されているかを理解します。これには、人事、カスタマーサービス、マーケティング、セキュリティ、アナリティクス、その他のビジネスプロセスで使用されるAIが含まれます。

役割を特定する：自社がAIシステムを開発・販売する「提供者」なのか、それを使用する「デプロイ側」なのか、あるいは「輸入業者」や「販売業者」なのかを確定します。それぞれの役割に応じて異なる義務が適用されます。

リスク別にAIを分類する：AIの使用が、禁止行為、高リスク、透明性要件の対象、あるいは最小限のリスクのいずれに該当するかを確認します。例えば、求職者のスクリーニングにAIを使用している場合、ルールはAI迷惑メールフィルターの場合よりもかなり厳しくなります。

禁止されているAI利用を停止する：AIツールやワークフローを監査して禁止されている慣行がないか確認し、基準を超えるシステムは無効化するか置き換えます。特に、従業員の監視、人物のプロファイリング、生体データの分析、行動の操作、個人に対する繊細な評価を行うAIに重点を置きます。

AIを使用する従業員を教育する：提供者およびデプロイ側は、自社に代わってAIシステムを運用する従業員やその他の人々のAIリテラシー向上をサポートするための措置を講じなければなりません。トレーニングは、AIが実際にどのように使用されているか、およびそこに含まれるリスクを反映したものである必要があります。

AIの透明性要件を満たす：人々がAIと対話している時であることを伝えたり、特定のAI生成・操作コンテンツにラベルを付けたり、許可された感情認識システムや生体認証分類システムが使用されている場合に人々に通知したりすることが必要な場合があります。

高リスクAIにより厳格な管理を適用する：提供者はリスクを管理し、適切なデータを使用し、ドキュメントとログを保持し、人間による監視を確保し、精度、セキュリティ、信頼性の要件を満たさなければなりません。また、適合性評価を完了し、システムを登録する必要がある場合もあります。高リスクAIを使用する企業は、提供者の指示に従い、そのパフォーマンスを監視し、必要な記録を保存しなければなりません。

GPAIの義務を確認する：GPAIモデルを提供する場合、技術文書、ダウンストリーム開発者向けの情報、著作権コンプライアンス、および学習コンテンツのサマリーを網羅する個別の要件があります。システム的リスクをもたらすモデルには、追加の安全性およびサイバーセキュリティ要件が課されます。

AIサプライヤーを見直す：サードパーティ製AIを使用している場合、ベンダーが提供するシステム、その分類方法、利用可能なドキュメント、EU AI法の各パートへの準拠責任を誰が負うかを確認します。特定のAIシステムを改変したりリブランディングしたりすると、提供者の責任がお客さまのビジネスに転嫁される可能性もあります。

AIガバナンスを最新状態に保つ：AIシステム、その用途、および法律は変化する可能性があります。企業はAIの使用方法を書面に記録し、新たなリスクやインシデントがないかシステムを監視し、AIシステムが大幅に変更されたり用途が変更されたりした場合にはコンプライアンスを再評価する必要があります。

AI法への遵守は、他の法的義務に代わるものではありません。個人データ、著作権で保護された素材、または規制対象セクターでAIを使用する企業は、GDPR、EU著作権規則、消費者保護法、およびセクター固有の規則などの法律にも遵守する必要がある場合があります。

プライバシーを最優先したAIへの取り組みを構築する

EU AI法はAIに対してリスクベースのアプローチをとっており、影響を受けるためにご自身でAIを使用している必要は必ずしもありません。EUにお住まいの場合、AIは見ているコンテンツ、利用するサービス、あるいは特定のものを購入できるかといったご自身に関する決定に影響を与える可能性があります。したがって、本法に精通することは、AIの開示が義務付けられるケース、適用される保護策、およびAIシステムがどのように使用されているかに質問や異議を唱えることができる場合を理解するのに役立ちます。

企業にとって、義務は組織が果たす役割、そのAIシステムがどのように使用されているか、および関係するリスクのレベルによって異なります。

AIを使用することを選択される方向けに、Lumoはプライバシーを最優先した欧州発のAI選択肢を提供します。弊社のAIアシスタントがお客さまのチャットをログに記録したり、お客さまのデータで学習したりすることは決してありません。お客さまのデータはゼロアクセス暗号化によって保護されているため、お客さまだけが閲覧できます。Protonであってもお客さまのデータを見ることはできません。

同じ保護が、チーム向けのAIアシスタントであるLumo for Businessにも適用されます。これにより、組織は機密会社データ、顧客データ、その他の機密性の高いデータのプライベート性を保ちながら、承認されたAIツールを従業員に提供できます。Lumoを使用するだけでビジネスが自動的にEU AI法に準拠するわけではありませんが、組織全体でAIを導入しガバナンスを行う際の、よりプライバシーを意識したアプローチをサポートすることができます。

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AIを使い始めたばかりの方や、これらのルールの背景にある技術を理解したい方は、弊社のAIガイドをご覧いただき、AIのプライバシー、監視、セキュリティ上のリスク、および最も人気のある一部のAIプロバイダーの紛らわしい慣行の概要について詳しくご確認ください。