もあるが、実証実験でのより踏み込んだ実験が多数生じるような運用の改善も重要である。
○

薬機法上の治験制度、電波法上の実験試験局制度等のような実験を明示的に認める制度にも学び、規
制法本体で実験実施のための制度を明文で認めている場合や、実証実験において遅延が生じていない分
野での法運用を展開するために、実験のための制度及び運用の整理手法を精緻化し、迅速に実験を実施
しデータを集積できるようにすることが重要である。

○

分野ごとの特性に応じた、規制・制度対象の限定化を行い、AI 自律度や人間の行為の代替範囲などを
踏まえた制度設計、リスクに応じた選択的アプローチにより、選択肢の柔軟化を図ることが可能とな
り、事実上の事後規制型に近い運用を実現することが望まれる。

○

政府が定める AI ガイドラインや安全管理措置を遵守する事業者について、一定の法的予見可能性を確
保する仕組みを検討する。諸外国では EU AI Act 第 57 条の AI サンドボックス等が参考となり、国内で
も特別国会に提出された情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律及び情報処理の促進に関す
る法律の一部を改正する法律での国等データ活用事業の認定制度が近い性格を持つ。なお、関係法令の
執行を全面的に停止できないとしても、業法等で整備される個別の分野に応じた通達やガイドライン遵
守を前提とした AI を開発、利活用する事業者への法的予見可能性をどのように図れるか、さらなる検討
が考えられる。

○

AI エージェントによる業務執行に関する人間の監督義務や責任分界の明確化、AI の判断・推奨・業務
執行に関する監査証跡・説明可能性・記録保持についても、既存の国際標準（ISO/IEC 42001 等）や大
規模 AI 企業及びその参加する団体での技術標準整備等の動向も踏まえつつ、対象と目的を具体化した上
で必要な整理を進めることが考えられる。

5．執行強化と官民連携における執行体制整備
○

性能規定化や選択肢の柔軟化を実効的なものとするためには、執行の強化が極めて重要な課題とな
る。冒頭でも記載したとおり、現代の規制・制度改革は単なる規制緩和のみを目的とするものではな
い。民間に技術的な対処を委ねつつ、官民連携の下での共同でのルール整備に対する、適切な法執行の
ための体制の整備を組み合わせることが重要である。

○

我が国はデジタル AI 分野におけるエンフォースの体制が国際比較において必ずしも十分とは言えない
面もあり、規制・制度設計の柔軟化と併せて、イコールフッティングの観点からも制裁制度や執行体制
の整備を進めることも必要である。

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