AI事業者ガイドライン第1.2版は何が変わったのか｜原文で確認した改定点

こんにちは、株式会社TIMEWELLの濱本です。

「AI事業者ガイドラインが第1.2版になったので、対応をお願いします」。取引先や親会社からそう言われて、42ページのPDFを開いたまま止まっている担当の方は、けっこういらっしゃるのではないでしょうか。私も原文を読み直すまでは、エージェント時代に合わせて全面的に書き換わったのだろうと身構えていました。

ところが第1.1版と並べて読むと、印象がだいぶ変わりました。書き換わった箇所は思っていたより限定的で、しかもその多くは新しい義務の追加ではなく、言葉の定義を揃える作業だったからです。ここを取り違えると、必要のないところに工数を投じることになります。

第1.2版で実際に何が動いたのか。そして、そもそもこのガイドラインが日本のAI関連の制度のどこに置かれている文書なのか。一次資料を引きながら地図を描いてみます。

改定内容は7つの論点として公表されている

AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、令和8年3月31日付で総務省と経済産業省が公表しました。本編はPDFで42ページです¹。経済産業省の掲載ページは第1.2版を最新版として案内しており、系譜をたどると2024年4月19日の第1.0版、同年11月22日の第1.01版、2025年3月28日の第1.1版と続いて、今回が4つ目の版になります²。

ありがたいことに、何をどう変えたかは事業者側で推測しなくても済むようになっています。検討会の資料「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」（令和8年3月12日、総務省・経済産業省）に、更新の論点が7つの表として整理されているからです³。

1. AI技術の動向の反映
2. AIによるリスクの記載の見直し
3. 主体区分の整理
4. 特定単語の整理・見直し
5. ユーザビリティの改善
6. AIガバナンスに関する動向の反映
7. その他

この並びを見ただけでも、今回の改定の性格がうかがえます。1、3、4はいずれも用語と役割の整理で、規範そのものを厳しくする話ではありません。同じ資料の冒頭には、改定の背景として構成員から寄せられた意見が載っています。AIエージェントやフィジカルAIの社会浸透に伴う新たなリスク、多義的な用語の整理の必要性に加えて、「AI事業者ガイドラインのボリュームが増える中、地方自治体や小規模事業者等、AIガバナンスの構築・実践をこれから始める方々の活用も見据えたバランスが重要」という指摘もありました⁴。

分厚くしすぎない。この自制が改定の出発点にあったと読めます。論点5のユーザビリティの改善は、その意識がそのまま形になった部分でしょう。ガイドラインの内容を質問できるチャットボットが令和8年3月26日に、「AI事業者ガイドライン活用の手引き（案）」が同年3月31日に、それぞれ両省から公開されました⁵。本文を厚くする代わりに、読むための道具を足したわけです。

自社がどのくらいの体制からガバナンスを始めるべきかを見立てるところからなら、AI活用レディネスの無料診断のような簡易なチェックから入るのも現実的だと思います。

AIエージェントとフィジカルAIに、定義が与えられた

論点1のAI技術の動向の反映として、本編の第1部に「AIエージェント」の定義が新設されました。原文は「環境を感知し自律的に行動するAIシステムとする」という短い一文です。この「自律的」には脚注が付いていて、「自律については、高度な自律状態だけを指しているのではなく、ある程度の自律性を持つものも含む」と補われています⁶。同じ箇所で「フィジカルAI」の定義も新設されました。

本当に新設なのか。気になったので第1.1版の本編を落として全文検索してみました。40ページある第1.1版に、「AIエージェント」も「フィジカルAI」も出現はゼロ件。この2語は、これまでガイドラインの語彙そのものに入っていなかったことになります。

いま業界でよく使われる「エージェンティックAI」のほうは、第1.2版もまだ踏み込んでいません。本編での扱いは脚注での補足にとどまり、検討会資料には、この語について今年度は具体的に記載せず、リスクが増幅される可能性の記載のみに留める想定である旨が明記されています⁷。定義とリスクの本格的な記述は次年度以降に送られました。

正直なところ、ここには物足りなさも感じます。現場で扱いに困り始めているのは、まさに複数のエージェントが連鎖して動く場面だからです。とはいえ、輪郭が固まらないうちに国の文書へ書き込むと、あとから直すコストのほうが大きくなります。今回見送ったという判断自体は、私は妥当だったと思っています。

私はここを、規制の対象が広がったというより、共通言語が定まったという意味で読んでいます。社内の稟議書、ベンダーとの契約書、セキュリティ部門のレビュー票。それぞれで「AIエージェント」の指す範囲がばらばらだった会社は多いはずです。国の文書に短い定義が置かれたことで、少なくとも議論の出発点は揃えられるようになりました。逆に言えば、自社の文書がこの定義とずれている場合、今回はその照合をする良い機会になります。

「学習」と「推論」の線引きが引き直された

個人的に、今回の改定でいちばん実務に効くと感じたのが論点4の特定単語の整理です。本編の第1部に「学習」と「推論」の定義が新設されました。第1.1版の本編には「学習とは」「推論とは」という定義の記述がなかったので、これも新規です。

効いてくるのは推論側の定義です。原文には「RAG 等を介して外部知識を補完した情報等が用いられる」と書かれています⁸。RAG（検索した社内文書などを外部知識として参照させる仕組み）を通じたデータ参照は、ガイドラインの整理では推論の側に入る、ということです。社内データをRAGで参照させている構成を「AIに学習させている」と説明してきた会社は、その言い方を見直したほうがいいでしょう。学習と推論では、データの扱いも説明責任の中身も変わってきます。

In-Context Learning（文脈内学習）の扱いには、少し注意が必要です。検討会資料には「AIモデルのパラメータを決定するプロセスを学習と明記（In-Context-Learningは学習には含まれない）」という整理が載っています⁹。ただしこの一文は検討会資料にあるもので、本編に同じ明文があるわけではありません。むしろ本編の脚注は、コンテキスト内学習と呼ばれる学習方法により、学習済パラメータを更新することなく特定のタスクに対する学習を行わせることが可能である、という書き方をしています。社内規程に写して使うなら、出典は検討会資料であると明示しておくのが安全です。

データの呼び名も一般的な用語に揃えられました。評価用データはテストデータへ、妥当性確認データは検証データへ、訓練用データは訓練データへ、推論または予測用データは推論用データへ。別添1の「A.AIに関する前提」にある「AIの学習及び利用の流れの例」の図が更新されています¹⁰。地味な変更に見えますが、機械学習の教科書やベンダーの資料と用語が揃うので、社内で説明するときの摩擦は確実に減ります。

主体区分の整理では、AI開発者の役割に、実運用後のアライメントを目的とした事後学習（Post Training）が明記されました。あわせて脚注で、一般的にはAI開発者がAPI仕様策定や入出力設計、AIモデルを動作させるためのインフラ整備を担い、AI提供者がUI/UX設計や既存業務システムとの統合等を担うとしたうえで、AIシステムの構築の全てをAI開発者が担うと整理されているわけではない、と補足されています¹¹。責任の押し付け合いになりがちな境界に、控えめながら線が引かれました。

こうした用語の整理は、社内データを扱うAI基盤の設計思想とも直結します。当社がZEROCKで企業内のナレッジを扱うときも、どこまでが学習でどこからが推論なのかを最初に合意しておくかどうかで、法務レビューの通り方がかなり変わります。

リスクの整理は「新設」ではなく「見直し」だった

論点2のAIによるリスクの記載の見直しでは、分類の変更が行われました。検討会資料には、現行ガイドラインにおいて技術的リスクとして位置付けられている「差別的出力」は倫理・法的側面に関わることを踏まえ、リスク分類を変更する、と書かれています¹²。差別的な出力が起きるかどうかは、モデルの技術的特性だけで決まるものではない、という判断です。

私はこの再分類に賛成です。バイアスの問題を技術的リスクの箱に入れておくと、対策の担当が自動的にエンジニアリング部門になってしまいます。実際には、どんな属性で判断させるかを決めているのは業務側であり、その線引きは法務や人事の領域に踏み込みます。分類が変われば、社内でボールを持つ部署も変わるはずです。

リスクベースアプローチは第1.2版で生まれたわけではない

もうひとつ、誤解が広がりやすいところを潰しておきます。第1.2版の解説で「リスクベースアプローチが新たに導入された」と紹介されているのを見かけますが、原文はそう言っていません。検討会資料の表現はあくまで「リスクベースアプローチの説明の追加」です。念のため第1.1版の本編を検索したところ、「リスクベース」の語は4箇所に登場していました。考え方自体は前の版からあり、今回は説明が厚くなったというのが正確な理解です。

説明の追加にあたっては、参考文献としてAIガバナンス協会の戦略レポートと、EU AI ActのAnnex III（高リスクAIシステム）が加えられました¹³。海外の枠組みを直輸入するのではなく、参照先として並べておくという距離の取り方です。日本のガイドラインが法的拘束力ではなく参照可能性で機能していることが、この扱いによく表れていると思います。

事例の面では、別添2の「AIガバナンスの構築に関する実際の取組事例」にIBMとAmazon Web Servicesのコラムが新しく加わりました。あわせて、コラム5（NECグループ）、コラム6（東芝グループ）、コラム8（富士通グループ）、コラム9（ソフトバンク）、コラム10（NTT DATA）の既存コラムが更新されています¹⁴。自社の体制を組む前に、規模の近い会社の書きぶりを読んでおくと、文書の粒度感がつかみやすくなります。

共通の指針10項目と、日本のAIガバナンスの地図

改定点ばかり追いかけていると、この文書の骨格を見落とします。第1.2版でも動いていない背骨が、本編第2部Cの「共通の指針」です。ここを押さえておかないと、そもそもガイドラインに沿うとはどういうことかが分かりません。

10項目は「取り組む事項」と「期待される事項」に分かれる

概要版には、AIの事業活動を担う主体が取り組むべき事項を10の「共通の指針」として整理している、と書かれています¹⁵。並びは、1）人間中心、2）安全性、3）公平性、4）プライバシー保護、5）セキュリティ確保、6）透明性、7）アカウンタビリティ、8）教育・リテラシー、9）公正競争確保、10）イノベーションの10個。このうち1）から7）までが「各主体が取り組む事項」、8）から10）までが「社会と連携した取組が期待される事項」に区分されています。まず自社が向き合うべきなのは前半の7つです。

読んでみると、下位項目の数が項目ごとにかなり違います。1）人間中心は6つ、7）アカウンタビリティも6つ、6）透明性は4つある一方で、4）プライバシー保護は1つだけ、9）公正競争確保にいたっては下位項目がなく一段落で終わります。分量の差はそのまま、事業者に求められる作業量の差だと考えていいはずです。点検表を作るなら、1）と7）に紙幅を割くのが自然でしょう。

指針の総論では、各主体が憲法や知的財産関連法令、個人情報保護法をはじめとする関連法令、AIに係る個別分野の既存法令等を遵守すべきとされています。そのうえで原文は、これらの取組はAIシステム・サービスの特性、用途、目的及び社会的文脈を踏まえ、各主体の資源制約を考慮しながら自主的に進めることが重要である、と続けます¹⁶。資源制約への言及があることは、中小企業にとって効く一文だと思います。全部を一度にやれとは書かれていません。

細かいところでは、6）透明性の情報提供が、アルゴリズムやソースコードの開示を必ずしも想定しないと明記されている点も知っておくと役に立ちます。透明性を求められた場面で、いきなり中身を全部見せろという話ではないと説明する根拠になります。

AI推進法、AI指針、人工知能基本計画の位置関係

体系の地図も描いておきます。本編の「はじめに」は、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（令和7年法律第53号）が2025年6月に公布され、9月に全面施行されたことに触れています。その脚注で、同年12月に同法第13条に基づき、AIに関連する全ての主体における研究開発・活用の適正な実施に係る自主的かつ能動的な取組を促すための「人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針」（2025年12月19日人工知能戦略本部決定）が策定されたと述べています¹⁷。法律があり、その下に指針があり、事業者向けの実務の手引きとしてAI事業者ガイドラインが置かれている、という三層です。

ここで、多くの解説が混ぜてしまう文書がもう一つあります。人工知能基本計画です。本編42ページと別添185ページの全文を検索しましたが、「基本計画」の語はどちらにも1件も出てきません。第1.2版が公表されたのは2026年3月31日なので、当時存在した令和7年12月23日閣議決定の基本計画すら参照していないことになります。さらにその後、令和8年7月14日に新しい人工知能基本計画が閣議決定され、内閣府は令和7年12月23日版を「過去の人工知能基本計画」として掲載しています¹⁸。

人工知能基本計画は政府の政策目標を示す文書で、事業者が日々の判断で参照するのはガイドラインのほう。そう切り分けておくのが実務的です。「基本計画に対応してください」と言われたら、その依頼が何を指しているのかをまず確かめてください。

データの所在について、原文は何を書いているか

データの置き場所。社内で議論になりやすく、そのわりに誤解が多いところなので、原文を確認しておきます。

共通の指針の総論には脚注があり、AI提供者やAI利用者の所在地、そして学習を行うサーバーの所在地に応じて、それぞれの準拠法に従う必要があると述べています¹⁹。4）プライバシー保護の脚注では、OECDのプライバシーに関する勧告（OECD/LEGAL/0188）やISO/IEC 29100:2011といった国際的な指針を挙げたうえで、個人データの越境移転と各国規律の相互運用性の文脈で、日本が2022年4月にGlobal CBPR Forumへ参加したことに言及しています²⁰。E章のAIガバナンスの構築では、リスクチェーンの明確化などを求める項目のなかで、バリューチェーンが複数国にまたがる場合にDFFT（信頼性のある自由なデータ流通）確保のための国際的な検討状況を把握し、相互運用性を確保するよう述べています²¹。185ページある別添にも、複数国にまたがることが想定される場合には、データの越境移転やデータローカライゼーション等に係る適切なAIガバナンスの検討にも留意する、という記述があります²²。

並べてみると、どれも「準拠法を確認せよ」「検討し、留意せよ」という書き方であることが分かります。本編と別添の全文に対して、国内という語と保存、保管、設置、サーバー、データセンターといった語の共起を探しても、該当はゼロ件でした。AI事業者ガイドラインは、データの国内保存を義務づけていません。

ですから「ガイドラインが国内保存を求めているから国内リージョンでなければならない」という説明を受けたら、根拠を聞き返してよいと思います。国内所在が実際に効いてくるのは、医療や金融、政府調達といった個別の制度の側です。この論点は国内リージョンでLLMを動かすで、提供各社の公式ドキュメントと制度の両面から整理していますので、あわせて読んでいただけると輪郭がはっきりすると思います。

では、自社では何を確認すればよいのか

最後に、私が実際に確認する順番で書いておきます。抽象的な心構えではなく、手を動かす粒度で並べます。

第一に、社内の規程や契約書で「AIエージェント」「学習」「推論」をどう定義しているかを洗い出し、第1.2版の定義と食い違っていないかを見ます。ずれていたら、ずれている理由を書き添えるだけでも監査で説明しやすくなります。

第二に、RAGで社内文書を参照している構成を「学習させている」と説明していないかを点検します。ガイドラインの整理では推論の側です。

第三に、データの呼び名を訓練データ、検証データ、テストデータ、推論用データに揃えるかどうかを判断します。既存文書が多い会社は、次の改訂のタイミングでまとめて直すのが現実的でしょう。

第四に、共通の指針のうち下位項目が多い1）人間中心と7）アカウンタビリティについて、自社の記録がどこまで対応しているかを確認します。ここが薄いと、説明を求められたときに時間を取られます。

第五に、国内保存が必要だと言われたとき、その根拠がAI事業者ガイドラインなのか、それとも業界の別の制度なのかを必ず切り分けます。

第六に、そもそも「ガイドラインに対応してください」という依頼が、AI推進法なのか、AI指針なのか、人工知能基本計画なのか、AI事業者ガイドラインなのかを、依頼元に確認します。ここが曖昧なまま作業を始めるのが、いちばんもったいない失敗です。

第1.2版を読み終えて残った感想を正直に書くと、この文書はまだ枠を広げている途中だということです。エージェンティックAIの本格記述は次年度以降に送られ、リスクの分類も動いている最中でした。だからこそ、いま整えるべきは細かい対応表ではなく、社内の言葉と役割分担だと思っています。用語が揃っていれば、次の版が出ても差分だけを追えばよくなります。

自社のAI基盤やナレッジの扱いをどう説明可能な形に落とすかで迷われている場合は、個別相談からお声がけください。原文のどこを根拠にするかまで含めて、一緒に整理します。

Footnotes

1. 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」令和8年3月31日。本編PDFのページ数（42ページ）および本文中の引用は、2026年9月6日に取得した同PDFによる。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

2. 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」掲載ページ。第1.2版を最新版として案内している。版の系譜（2026年3月31日 第1.2版、2025年3月28日 第1.1版、2024年11月22日 第1.01版、2024年4月19日 第1.0版）は同省のAI事業者ガイドライン検討会インデックスによる。 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html ↩

3. 総務省・経済産業省「【資料２】AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」令和8年3月12日、p.3「令和7年度更新の論点及び更新方針（案）一覧」。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

4. 同資料 p.2「0. AI事業者ガイドライン更新の背景」。構成員から寄せられた意見として、AIエージェント・フィジカルAIの社会浸透に伴う新たなリスク、多義的な用語の整理の必要性、地方自治体や小規模事業者等の活用を見据えたバランスの重要性が挙げられている。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

5. 総務省「AI事業者ガイドライン」掲載ページ。「AI事業者ガイドライン チャットボット ※令和8年3月26日公表」「『AI事業者ガイドライン活用の手引き（案）』 ※令和8年3月31日公表」の記載による。手引き（案）のPDFは総務省・経済産業省の双方が掲載しており、更新資料は論点5の担当を両省検討会としている。 https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html ↩

6. 前掲「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編、印刷ページ11。AIエージェントの定義「環境を感知し自律的に行動するAIシステムとする」および脚注19「自律については、高度な自律状態だけを指しているのではなく、ある程度の自律性を持つものも含む」。同ページにフィジカルAIの定義も置かれている。なお第1.1版本編（40ページ、https://www.soumu.go.jp/main_content/001002576.pdf ）を全文検索したところ、「AIエージェント」「フィジカルAI」の出現はいずれも0件だった。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

7. 前掲「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」p.6。エージェンティックAIについて本年度は具体に記載せず、リスクが増幅される可能性の記載のみに留める想定である旨が示されている。第1.2版本編での扱いは脚注18での補足にとどまる。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

8. 前掲「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編、印刷ページ11。「学習」「推論」の定義が新設され、推論の定義に「RAG 等を介して外部知識を補完した情報等が用いられる」と記されている。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

9. 前掲「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」p.28「AIモデルのパラメータを決定するプロセスを学習と明記（In-Context-Learningは学習には含まれない）」。この整理は検討会資料に示されたものであり、本編に同旨の明文はない。本編の脚注36はコンテキスト内学習を「学習方法」と呼んでいるため、社内文書に引用する際は出典の区別が必要。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

10. 同資料 p.29。評価用データをテストデータ、妥当性確認データを検証データ、訓練用データを訓練データ、推論または予測用データを推論用データとする表記の統一。更新箇所は別添1「A.AIに関する前提」の図「AIの学習及び利用の流れの例」。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

11. 前掲「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編、印刷ページ5。AI開発者の役割に実運用後のアライメントを目的とした事後学習（Post Training）が明記された。脚注8「一般的には、AI 開発者は API 仕様策定や入出力設計、AI モデルを動作させるためのインフラ整備を担い、AI 提供者は UI/UX 設計や既存業務システムとの統合等を担う。よって、AI システムの構築の全てを AI 開発者が担うと整理されているわけではない。」第1.1版本編には「Post Training」および同旨の脚注はいずれも存在しない。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

12. 前掲「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」p.17および p.19。「現行ガイドラインにおいて技術的リスクとして位置付けられている『差別的出力』は倫理・法的側面に関わることを踏まえ、リスク分類を変更」。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

13. 同資料 p.15。リスクベースアプローチの説明の追加と、参考文献としてのAIガバナンス協会の戦略レポートおよびEU AI Act Annex III（高リスクAIシステム）の追加。なお第1.1版本編にも「リスクベース」の語は4箇所存在することを、2026年9月6日に同PDFの全文検索で確認した。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

14. 同資料 p.38。別添2「AIガバナンスの構築に関する実際の取組事例」へのIBM、Amazon Web Servicesのコラム新規追加と、コラム5（NECグループ）、コラム6（東芝グループ）、コラム8（富士通グループ）、コラム9（ソフトバンク）、コラム10（NTT DATA）の更新。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064301.pdf ↩

15. 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）本編（概要）」p.3「共通の指針と主体」。「AI の事業活動を担う主体が取り組むべき事項を、10の『共通の指針』として整理しています」および、1）から7）に「各主体が取り組む事項」、8）から10）に「社会と連携した取組が期待される事項」のラベルが付された図による。各指針の下位項目の数は本編（印刷ページ14〜24）の見出しを数えたもの。 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_2.pdf ↩

16. 前掲「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編、印刷ページ14「C. 共通の指針」冒頭。関連法令の遵守に続けて「なお、これらの取組は、各主体が開発・提供・利用する AI システム・サービスの特性、用途、目的及び社会的文脈を踏まえ、各主体の資源制約を考慮しながら自主的に進めることが重要である。」と記されている。6）透明性の情報提供がアルゴリズムやソースコードの開示を必ずしも想定しない旨は印刷ページ19〜20による。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

17. 同本編「はじめに」および脚注2。「『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』（令和 7 年法律第 53 号）が 2025 年 6 月に公布、9 月に全面施行された」、脚注2「同年 12 月に、同法第 13 条に基づき、全ての AI に関連する主体における AI の研究開発・活用の適正な実施に係る自主的かつ能動的な取組を促すための『人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針』（2025 年 12 月 19 日人工知能戦略本部決定）が策定された。」指針の名称・決定日・決定主体は内閣府の掲載ページでも確認できる。 https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_guideline/ai_guideline.html ↩

18. 内閣府「人工知能基本計画」掲載ページ。現行の人工知能基本計画は令和8年7月14日閣議決定であり、令和7年12月23日閣議決定の計画は「過去の人工知能基本計画」として掲載されている。なおAI事業者ガイドライン第1.2版の本編（42ページ）および別添（185ページ）の全文には「基本計画」の語が1件も出現しないことを、2026年9月6日に確認した。 https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/ai_plan.html ↩

19. 前掲「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編、印刷ページ14の脚注22。AI提供者・AI利用者の所在地や学習を行うサーバーの所在地に応じて各準拠法に従う必要がある旨を述べる。国内保存を求める記述ではない。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

20. 同本編、印刷ページ18の脚注40。OECD Recommendation（OECD/LEGAL/0188）、ISO/IEC 29100:2011に続けて、個人データの越境移転と各国規律の相互運用性の文脈で日本のGlobal CBPR Forum参加（2022年4月）に言及し、さらにG7データ保護プライバシー機関ラウンドテーブル会合にも触れている。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

21. 同本編、印刷ページ28「E. AIガバナンスの構築」。データの流通をはじめとしたリスクチェーンの明確化等を求める項目のなかで、バリューチェーンが複数国にまたがる場合のDFFT確保に向けた国際的な検討状況の把握と相互運用性の確保を挙げている。 https://www.soumu.go.jp/main_content/001064279.pdf ↩

22. 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）別添（付属資料）」全185ページ。「加えて、AI 開発から AI を利用したサービスの提供にわたるバリューチェーン・リスクチェーンが複数国にまたがることが想定される場合、データの越境移転、データローカライゼーション等に係る適切な AI ガバナンスの検討にも留意する。」および同旨の実践例による。本編・別添の全文に対し、国内という語と保存・保管・設置・サーバー・データセンター等の共起検索を行い、国内保存を義務づける記述が存在しないことを2026年9月6日に確認した。 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_3.pdf ↩