2025年7月前後、日本のAI政策は、個別の構想から実行の段階へと移りました。この記事では、AI法と政府調達の組み合わせ、国産AIへの投資、自治体の導入の実態、安全性と国際ルールづくりの四つの面から、当時の動きと課題を整理します。数値や制度は2025年7月時点の情報です。
罰則の軽い法律と、厳しい調達ルール
政策全体の方向を示すのは、2025年6月に改訂された「統合イノベーション戦略2025」です。イノベーションの促進とリスクへの対応を両立させることを核に、偽情報や差別の助長などのリスクを課題として挙げ、医療、ロボット、防災、そして人手不足の深刻な介護や農林水産業での活用を掲げています。
2025年5月28日には、日本初の包括的なAI法「人工知能関連技術の研究開発及び活用の促進に関する法律」が成立しました。EUのAI法のような罰則は設けず、権利侵害があれば政府が調査し結果を公表する方式を採っています。普及の遅れへの危機感から、まず規制のハードルを低くし、投資と人材を呼び込むことを優先した「ライトタッチ」の選択です。
実行体制は三層です。首相を議長とし全閣僚で構成する「AI戦略本部」が基本計画を定め、各府省庁には「AI統括責任者（CAIO）」を置き、さらに外部の有識者による「先進的AI利活用アドバイザリーボード」が高リスクの案件に助言する計画です。
ここで効いてくるのが政府調達です。デジタル庁は2025年5月27日、生成AIの調達と利活用に関するガイドラインを決定しました。事業者には、ガバナンス体制、セキュリティ事故への対応手順、データの扱い、偏った出力の抑止、説明可能性などを求め、チェックシートでの確認を課しています。
法律は緩く保ち、政府という大口の買い手の基準で市場の水準を引き上げる。政府と取引したい企業にとって、このガイドラインは事実上の標準になっていきます。
国産AIへの投資と、伸びない利用
供給の側では、経済産業省の「GENIAC」が国産の基盤モデル開発の計算資源を支援しています。2025年7月15日には第3期として24件が採択されました（第1期10件、第2期20件）。特定の勝者を選ぶのではなく、多様な取り組みに分散して賭ける形です。7月29日には、半導体やデータセンターと生成AIを連携させる情報処理促進法の改正案が閣議決定され、データセンターの地方分散なども盛り込まれました。ロボットとAIを融合させる「フィジカルAI」を重視している点は、日本の製造業の強みを生かす長期の賭けと読めます。
一方で、需要の側は伸び悩んでいます。総務省が7月に公表した情報通信白書では、個人の生成AI利用率は26.7%にとどまり、米国や中国に大きく遅れています。高性能な国産AIという製品をつくる工場を建てても、使う人がいなければ実用のデータが集まらず、性能も商業的成功も伸びない。この供給と需要のずれが、戦略全体の最大の課題です。
自治体の二極化と「ガバメントAI」
デジタル庁は、国と自治体が共同で使える統一のAI基盤「ガバメントAI」を、2025年度から2026年度にかけて構築する計画を進めています。重複投資をなくし、セキュリティ基準をそろえ、小さな自治体にも高度なAIを届けることが狙いです。
その必要性を裏付けたのが、総務省が7月31日に公表した、自治体のAI利用に関するワーキンググループの報告書です。
| 自治体の種別 | 生成AI導入率 |
| 都道府県 | 87.2% |
| 政令指定都市 | 90.0% |
| その他の市区町村 | 29.9% |
導入済みの自治体でも、用途は議事録の要約や挨拶文、メール文案の作成など、リスクの低い定型業務が中心です。未導入の自治体が挙げた障壁の上位は、専門人材の不足、生成物の正確性への懸念、導入効果が分からないこと、でした。
先行する例として、東京都は7月25日に「東京都AI戦略」を公表しました。透明性や公平性を基本理念に掲げ、業務をリスクに応じて3段階に分けて管理するほか、都内中小企業への導入補助金やオープンデータ化なども盛り込んでいます。国の標準化と、先進自治体の独自路線をどう両立させるかは、今後の論点になりそうです。
安全性と国際ルールでの「第三の道」
信頼の基盤づくりでは、AIセーフティ・インスティテュート（AISI）が、AIへの既知の攻撃手法を整理したレポートを公開し、国際会合ではG7広島サミットを契機に日本が提唱した「広島AIプロセス」の普及に取り組みました。著作権や個人情報については、新たな規制よりも既存法の解釈の明確化と周知で対応する姿勢です。
国際的には、2025年7月に米国が規制緩和と輸出管理を柱とする「AI行動計画」を発表し、EUは権利保護を軸にリスクに応じた義務を課すAI法の施行を進め、中国は国家主導の枠組みを推し進めています。日本は、市場主導の米国、規制中心のEU、国家管理の中国のいずれとも異なり、自由な開発環境と予測可能なガバナンスを両立させる「第三の道」を目指している、と分析されています。
導入の判断は、評価基準を言葉にすることから
自治体の導入障壁を見直すと、人材、正確性、効果の三つは、判断の材料が整理されていないことの表れでもあります。何のために導入するのか、どんな制約があるのか、何をもって効果とするのか。それが言葉になっていなければ、「効果が分からない」という理由で判断は先送りされます。企業がAI導入を検討するときも同じです。
拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』は、意思決定を根拠、前提、結論に分け、前提を対象、目的、制約、評価基準の四つで言葉にし、選択肢表や採点表、決定書へ進める方法をまとめた本です。政策の大きな流れを、自社や自分の組織の具体的な導入判断に落とし込むときの型として使えます。
このテーマを社内の研修や講演で取り上げたい場合は、講演と研修の案内をご覧ください。