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スキルアップカレッジ

用語集

AI推進法・AI規制動向コースで使われる主要な用語（87語）をまとめています。

アカウンタビリティ （あかうんたびりてぃ）
説明責任のこと。AIの利用によって生じた結果について、誰が、どのような根拠で判断したかを説明できる状態を保つ考え方。
→ レッスン3
域外適用 （いきがいてきよう）
ある国・地域の法律が、その国・地域に拠点を持たない事業者にも適用される考え方。EU AI Actでは、EU域内での提供やEU域内の人への影響を基準に判断される。
→ レッスン5
AI開発者（えーあいかいはつしゃ）
AIモデルやAIシステムそのものを開発する事業者。AI事業者ガイドラインが区分する3つの立場の1つ。
→ レッスン3
AI基本計画（えーあいきほんけいかく）
AI推進法に基づき政府が策定する、AI政策の具体的な方針を示す法定計画。状況の変化にあわせて改定される。
→ レッスン2
AI事業者ガイドライン（えーあいじぎょうしゃがいどらいん）
総務省と経済産業省が策定した、事業者向けのAI利用指針。法的拘束力を持たないソフトローとして機能する。
→ レッスン3
AI推進法（えーあいすいしんほう）
「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」の通称。2025年5月28日成立、罰則規定を持たない日本初のAI基本法。
→ レッスン2
AIセーフティ（えーあいせーふてぃ）
AIシステムが意図しない有害な結果を引き起こさないようにするための、技術的・組織的な取り組み全体を指す言葉。
→ レッスン7
AI戦略本部（えーあいせんりゃくほんぶ）
AI推進法に基づき内閣に設置された、AI政策の司令塔となる組織。AI基本計画の案の作成などを担う。
→ レッスン2
AI提供者（えーあいていきょうしゃ）
開発されたAIを使ってサービスを構築し、利用者に提供する事業者。AI事業者ガイドラインが区分する3つの立場の1つ。
→ レッスン3
AIマネジメントシステム（えーあいまねじめんとしすてむ）
組織がAIのリスクと機会を体系的に管理するための仕組み。ISO/IEC 42001が要求事項を定めている。
→ レッスン7
AI利用者（えーあいりようしゃ）
提供されたAIサービスを業務や生活の中で実際に使う立場。AI事業者ガイドラインが区分する3つの立場の1つ。
→ レッスン3
AI学習のオプトアウト（えーあいがくしゅうのおぷとあうと）
権利者が、自分の著作物などをAIの学習に使わないよう拒否の意思を示す仕組み。EUのDSM著作権指令などで採用されている。
→ レッスン8
AIエージェント（えーあいえーじぇんと）
人間の指示を受けて、自律的に一連の作業をこなすAI。AI事業者ガイドライン第1.2版で規律の対象に加えられた。
→ レッスン3
与信審査 （よしんしんさ）
金融機関などが、融資や与信の可否を判断する審査。AIによる自動化が進む一方、EU AI Actでは高リスクAIに該当しやすい分野とされる。
→ レッスン4
韓国AI基本法（かんこくえーあいきほんほう）
AIの信頼基盤の確立を目的にした韓国の法律。2025年1月公布、2026年1月施行の、AI分野を包括的に対象とする法律。
→ レッスン6
学習利用条項 （がくしゅうりようじょうこう）
AIサービスの利用規約のうち、入力したデータがAIモデルの学習に使われるかどうかを定めた条項。
→ レッスン8
記録の保持 （きろくのほじ）
AIがいつ、どのような入力に対してどのような出力を行ったかを、追跡できる形で記録すること。高リスクAIに課される義務の1つ。
→ レッスン4
業界別ガイドライン（ぎょうかいべつがいどらいん）
金融・医療など特定の業界団体や所管省庁が、汎用ガイドラインに上乗せする形で策定する分野固有の指針。
→ レッスン3
禁止AI（きんしえーあい）
EU AI Actで、許容できないリスクに分類され、原則として提供・利用が禁止されるAIの類型。
→ レッスン4
許容できないリスク （きょようできないりすく）
EU AI Actのリスク4分類のうち、人の権利や安全に対する脅威が大きく、原則として提供・利用が禁止される最も重い段階。
→ レッスン4
GPAI（じーぴーえーあい）
汎用AIモデル（General Purpose AI）の略称。幅広い用途に転用できる性質を持つため、用途別のリスク分類とは別枠で規制される。
→ レッスン5
限定リスク （げんていりすく）
EU AI Actのリスク4分類のうち、透明性義務が課される段階。AIとのやり取りやAI生成コンテンツであることの明示が求められる。
→ レッスン4
高リスクAI（こうりすくえーあい）
EU AI Actのリスク4分類のうち、雇用・金融・教育などの分野に多く、厳格な義務が課される段階。使用自体は禁止されない。
→ レッスン4
誤用時の責任 （ごようじのせきにん）
AIの出力を人間が確認せずに使い問題が生じた場合などに問われる責任。担当者個人・会社・AIベンダーのいずれかに生じうる。
→ レッスン8
カリフォルニア州SB53（かりふぉるにあしゅうえすびーごじゅうさん）
大規模な基盤モデルの開発者に安全性の情報開示などを義務づける、米国カリフォルニア州の法律。2026年1月1日施行。
→ レッスン6
基本法 （きほんほう）
特定の政策分野について国の方向性を示す法律の形式。罰則を持たず、基本理念と推進体制を定め、具体的な施策は計画に委ねる構成が多い。
→ レッスン2
国家インターネット信息弁公室（こっかいんたーねっとしんそくべんこうしつ）
中国のインターネット関連政策を所管する当局。生成AIサービス管理暫定弁法の策定を中心的に担った。
→ レッスン6
高リスクに該当しやすい分野 （こうりすくにがいとうしやすいぶんや）
EU AI Actで、雇用・金融・教育・重要インフラ・医療・法執行など、人の権利や安全に重大な影響を与えうる分野を指す考え方。
→ レッスン4
コロラド州AI法（ころらどしゅうえーあいほう）
雇用・教育・金融・医療など高リスクなAIの開発者・利用者に義務を課す米国コロラド州の法律。施行時期や内容がたびたび見直されている。
→ レッスン6
国際標準化機構 （こくさいひょうじゅんかきこう）
ISOの日本語名称。各国の標準化団体が参加する国際機関で、ISO/IEC 42001などの国際規格を策定する。
→ レッスン7
最小リスク （さいしょうりすく）
EU AI Actのリスク4分類のうち、法的義務がなく自主的な取り組みが推奨される段階。多くの一般的な業務利用がここに含まれる。
→ レッスン4
三層構造 （さんそうこうぞう）
本コースが日本のAI政策を理解するために使う整理。法律・政府の指針（ガイドライン）・業界別ガイドラインや社内規程の3つの層を指す。
→ レッスン3
肖像権 （しょうぞうけん）
自分の容姿を無断で撮影・公表されない権利。実在の人物を模倣したディープフェイクの生成・共有は、この権利の侵害になりうる。
→ レッスン8
社会的スコアリング （しゃかいてきすこありんぐ）
個人や集団の属性・行動から社会的な信用力を評価し、それに基づいて不利益な扱いを行う仕組み。EU AI Actで禁止類型の1つとされる。
→ レッスン4
州法パッチワーク（しゅうほうぱっちわーく）
米国で、連邦レベルの包括的なAI法がない中、州ごとに異なる内容のAI関連法が制定されている状態を表す言葉。
→ レッスン6
推進型 （すいしんがた）
AIの研究開発や活用を後押しすることに重心を置き、リスクへの対応は基本理念やガイドラインで補う規制アプローチ。日本のAI推進法が代表例。
→ レッスン1
制裁金 （せいさいきん）
法令違反に対して科される金銭的な制裁。EU AI Actでは最大3,500万ユーロまたは全世界年間売上高の7%を上限とする枠組みがある。
→ レッスン5
責務 （せきむ）
AI推進法が国・地方公共団体・事業者に課す、努力を求める規定。強制力のある義務とは異なる性格を持つ。
→ レッスン2
ソフトロー
法的拘束力を持たない規範。ガイドラインや指針のように、違反しても罰則はないが実務上の行動基準として機能する。
→ レッスン1
システミックリスクを伴うGPAI（しすてみっくりすくをともなうじーぴーえーあい）
計算資源の規模が特に大きいなど、社会的な影響の範囲が広いと位置づけられるGPAIモデル。通常のGPAIより重い義務が課される。
→ レッスン5
重要インフラ（じゅうよういんふら）
電力・水道・交通など、社会生活の基盤となる設備やサービス。その運用管理へのAI活用は、EU AI Actで高リスクに該当しやすい分野とされる。
→ レッスン4
生成AIサービス管理暫定弁法（せいせいえーあいさーびすかんりざんていべんぽう）
中国が2023年8月15日に施行した、生成AIサービスを対象にした規則。コンテンツの適法性の確保などを事業者に求める。
→ レッスン6
責任の制限 （せきにんのせいげん）
AIサービスの利用規約で、出力の誤りによる損害についてAIベンダーが負う責任の範囲を限定的に定める条項。
→ レッスン8
生成物の権利 （せいせいぶつのけんり）
AIサービスの利用規約で、AIが生成したコンテンツの権利が誰に帰属するかを定めた条項。
→ レッスン8
総則 （そうそく）
法律の冒頭に置かれ、目的や基本理念、関係者の責務など全体に共通する事項を定める章。AI推進法の第一章がこれに当たる。
→ レッスン2
採用選考 （さいようせんこう）
企業が応募者を評価し合否を決める過程。AIによる自動スクリーニングは、EU AI Actで高リスクに該当しやすい分野とされる。
→ レッスン4
データガバナンス（でーたがばなんす）
AIの学習に使うデータの出所や品質を管理し、偏り（バイアス）を低減する取り組み。高リスクAIに課される義務の1つ。
→ レッスン4
ディープフェイク（でぃーぷふぇいく）
実在の人物の映像・音声・画像を、本人が発言・行動していないにもかかわらず、本物のように作り出す生成AI技術の悪用。
→ レッスン8
提供者 （ていきょうしゃ）
EU AI Actにおいて、AIシステムを開発し自らの名称やブランドのもとで市場に出す事業者を指す役割区分（provider）。
→ レッスン5
透明性義務 （とうめいせいぎむ）
EU AI Actの限定リスクに課される義務。AIとやり取りしていることや、AI生成コンテンツであることを利用者が認識できるようにする。
→ レッスン4
大統領令 （だいとうりょうれい）
米国大統領が発する命令。法律より柔軟に変更できる分、政権交代の影響を強く受け、AI政策の方向性を示す際にも使われる。
→ レッスン6
第三者認証 （だいさんしゃにんしょう）
認証機関が、組織の体制が特定の規格の要求事項を満たしていることを、外部の第三者として証明する制度。ISO/IEC 42001などで利用できる。
→ レッスン7
調達要件 （ちょうたつようけん）
企業や官公庁が取引先を選定する際に求める条件。AIに関するガイドラインや規格への準拠状況が含まれることが増えている。
→ レッスン3
テキスト・データマイニング（てきすと・でーたまいにんぐ）
大量のテキストやデータを解析する行為。AIモデルの学習もこれに含まれ、EUのDSM著作権指令が権利者のオプトアウトの仕組みを定めている。
→ レッスン8
努力義務 （どりょくぎむ）
「しなければならない」という強い義務ではなく「努める」ことを求める規定。AI推進法が事業者に示す責務の多くがこの性格を持つ。
→ レッスン2
なりすまし
他人や組織になりすまして、金銭や情報をだまし取ろうとする行為。ディープフェイクを使った音声・映像による詐欺的な指示もこれに含まれる。
→ レッスン8
人間による監視 （にんげんによるかんし）
AIの判断をそのまま自動的に実行するのではなく、重要な局面で人間が確認・介入できる仕組みを組み込むこと。
→ レッスン4
認証機関 （にんしょうきかん）
ISO/IEC 42001などの規格について、組織の体制が要求事項を満たしているかを審査し、認証を与える機関。
→ レッスン7
ハードロー
法律や政省令のように、法的な拘束力を持つ規範。違反すれば罰則や行政処分の対象になることがある。
→ レッスン1
発効 （はっこう）
条約や規則が法的効力を持ち始めること。EU AI Actは2024年8月1日に発効した。
→ レッスン4
フィジカルAI（ふぃじかるえーあい）
現実世界で動作するロボットなど、物理空間で機能するAI。AI事業者ガイドライン第1.2版で規律の対象に加えられた。
→ レッスン3
附則 （ふそく）
法律の本則を補う、経過措置や施行期日などを定める規定。AI推進法は本則28条と附則から構成される。
→ レッスン2
分野別型 （ぶんやべつがた）
AI全体を対象にした横断的な法律を作るのではなく、分野ごとに既存の法律や規制を適用・修正していく規制アプローチ。米国が近い。
→ レッスン1
プレイブック
NIST AI RMFを補足する実務的な手引き。フレームワークの具体的な取り組み方を示す資料。
→ レッスン7
フロンティアモデル （ふろんてぃあもでる）
特に大規模な計算資源で学習された、最先端の基盤モデル。カリフォルニア州SB53など、個別の規制対象になる場合がある。
→ レッスン6
法定計画 （ほうていけいかく）
法律に根拠を持ち、その法律に基づいて策定される計画。AI基本計画はAI推進法に根拠を持つ法定計画である。
→ レッスン2
本則 （ほんそく）
法律の主要な内容を定める部分。附則と対になる概念で、AI推進法は本則28条から構成される。
→ レッスン2
名誉毀損 （めいよきそん）
他人の社会的評価を低下させる行為。実在の人物を無断で模倣した生成コンテンツの共有が該当する可能性がある。
→ レッスン8
モデルAIガバナンスフレームワーク（もでるえーあいがばなんすふれーむわーく）
シンガポールの情報通信メディア開発庁（IMDA）が公表する、ソフトローとしてのAIガバナンス指針。2019年の初版から改定を重ねている。
→ レッスン6
利用規約 （りようきやく）
AIサービスの利用条件を定めた文書。学習利用・生成物の権利・責任の制限・禁止事項などの項目を確認することが実務上重要とされる。
→ レッスン8
利用者 （りようしゃ）
EU AI Actにおいて、業務上の権限のもとでAIシステムを実際に使用する事業者や個人を指す役割区分（deployer）。
→ レッスン5
リスク管理の仕組み （りすくかんりのしくみ）
AIシステムのライフサイクル全体を通じて、想定されるリスクを特定・評価・低減する継続的な取り組み。高リスクAIに課される義務の1つ。
→ レッスン4
リスクベース・アプローチ（りすくべーすあぷろーち）
AIシステムをリスクの大きさによって段階的に分類し、リスクが大きいほど義務を重くする規制の設計思想。EU AI Actが代表例。
→ レッスン4
レッドチーミング
意図的に攻撃者や悪用者の視点に立って、AIシステムの弱点や悪用可能な抜け穴を探し出す取り組み。
→ レッスン7
リスクの5類型 （りすくのごるいけい）
各国の規制が共通して意識する5つのリスク。差別・誤情報・プライバシー・安全性・責任の所在を指す、本コースが用いる整理。
→ レッスン1
EU AI Act
EU（欧州連合）が制定した、AIに関する規則。正式名称はRegulation (EU) 2024/1689。2024年8月1日発効の、リスクベース・アプローチによるハードロー。
→ レッスン4
GDPR
EU一般データ保護規則（General Data Protection Regulation）。個人データ保護に関するEUの規則で、域外適用や制裁金の設計がEU AI Actにも引き継がれている。
→ レッスン5
DSM著作権指令
デジタル単一市場における著作権に関する指令。EUの著作権に関する指令で、テキスト・データマイニングに関する権利者のオプトアウトの仕組みを定めている。
→ レッスン8
ISO
国際標準化機構（International Organization for Standardization）。ISO/IEC 42001など、国際的に共通する規格を策定する組織。
→ レッスン7
ISO/IEC 27001
情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）に関する国際規格。ISO/IEC 42001と共通の構造を持つ。
→ レッスン7
ISO/IEC 42001
AIマネジメントシステムに関する国際規格。2023年12月発行の、世界初のAIマネジメントシステム規格。
→ レッスン7
NIST
米国国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology）。NIST AI RMFを策定した米国の政府機関。
→ レッスン7
NIST AI RMF
NISTが2023年1月に公表した、AIのリスクを管理するための任意のフレームワーク。Govern・Map・Measure・Manageの4機能で構成される。
→ レッスン7
Govern・Map・Measure・Manage
NIST AI RMFを構成する4つの機能。統治・把握・測定・管理を意味し、Governを土台に継続的なサイクルとして運用される。
→ レッスン7
Human-in-the-Loop
AIが外部に影響を与える操作を行う前に、人間の判断を必須とする仕組み。AI事業者ガイドライン第1.2版で重要性が明記された。
→ レッスン3
TDM
テキスト・データマイニング（Text and Data Mining）の略称。EUのDSM著作権指令における権利者のオプトアウトの対象となる行為。
→ レッスン8
IMDA
シンガポールの情報通信メディア開発庁（Infocomm Media Development Authority）。モデルAIガバナンスフレームワークを策定している。
→ レッスン6
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