AI政策とガバナンス

文書基準: 2026年8月

概要

米国のAI政策は2023年以降、政権交代とともに方向性が大きく変わり、2025〜2026年にも大統領令が相次いで発表・撤回されるなど流動的な状態が続いています。連邦レベルは「規制よりイノベーション促進」を軸に再編されましたが、同時に州(state)単位のAI法は増加を続けており、連邦と州の間の専占(preemption)対立が2026年の主要な争点として浮上しています。本稿では連邦大統領令の流れ、NISTの技術標準、連邦調達要件、そして主要な州法の動向を整理し、クラウドAIワークロード運用における実務上の示唆を扱います。

連邦AI大統領令の流れ

時点	措置	主な内容
2023.10.30	EO 14110(バイデン政権)	“Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of AI” — AI安全性評価、公平性・市民権への配慮、連邦機関のAI活用ガイドライン策定
2025.1.20	EO 14148	EO 14110を含むバイデン政権の複数の大統領令を一括撤回
2025.1.23	EO 14179	“Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence” — EO 14110を「危険かつ不必要に重い負担」と規定し、イノベーション促進・規制緩和路線へ転換
2025.7.23	America’s AI Action Plan + 大統領令3件	“Winning the Race” — 90余りの連邦措置を3本柱(イノベーション加速、AIインフラ構築、国際AI外交・安保主導)として提示。AIインフラ許認可の簡素化、AI輸出プログラムなどを同時署名
2025.12.11	EO 14365	“Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence” — 連邦統一AI政策の策定および州(state)AI法に対する連邦専占を政策目標として明示

連邦による州AI法の専占(preemption)試み — 進行中の案件

連邦政府は2025年以降、立法・大統領令の両経路で州AI法を無力化しようとする試みを続けてきました。

立法の試み失敗: 2025年の予算調整法案(“One Big Beautiful Bill Act”)に、10年間州(state)のAI規制執行を禁止する条項が含まれていましたが、児童安全の例外を設けた折衷案の協議が決裂し、上院採決で99対1で当該条項が削除されました。2026会計年度国防権限法(NDAA)にも類似の専占条項が議論されましたが、最終案には含まれませんでした。
大統領令経路: 2025年12月11日に署名されたEO 14365は、司法省傘下に「AI訴訟タスクフォース(AI Litigation Task Force)」を2026年1月9日に設置するよう指示し、この組織が州AI法は州際通商(interstate commerce)を不当に阻害する、または連邦規制により専占されるという論理で連邦裁判所に訴訟を提起するようにしました。実際の介入事例としては、2026年4月24日に司法省がxAI(現SpaceXAI)のコロラドAI法(Colorado AI Act)訴訟に参加したことが確認されています。また商務省に対し、2026年3月11日までに「過度に負担の大きい」州AI法のリストを発表するよう求め、BEAD(ブロードバンドインフラ、総額420億ドル規模)プログラムのうちまだ配分されていない残余資金の支給適格性審査を「負担の大きい州AI規制の撤廃」の可否と連動させる条件を課しました(すでに配分・執行済みの資金やプログラム全体の420億ドルが一括して条件付きになったわけではありません)。

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク(AI RMF)1.0 + 生成AIプロファイル

NIST AI RMF 1.0(2023年1月発表)は、組織がAIシステムのリスクを管理するための自発的(voluntary) なフレームワークで、法的強制力はありませんが連邦調達と民間ガバナンスの双方で事実上の参照標準として定着しています。Govern・Map・Measure・Manageの4つの中核機能で構成されます。

2024年7月26日発表のNIST AI 600-1(生成AIプロファイル、Generative AI Profile) は、AI RMFを生成AI向けに特化して拡張した文書で、幻覚(confabulation/hallucination)、データポイズニング、プロンプトインジェクション、知的財産権侵害、過剰依存(over-reliance)など生成AIに固有、または既存より悪化するリスク12分類を識別し、対応措置を提示します。

サプライチェーン脆弱性・第三者モデル評価に関するリスクは、2024年7月26日発行の原文にすでに含まれています。一部メディアが2025年3月頃の改訂を報じましたが、2026年8月時点でNIST公式サイトで確認できる最新の正式版は依然として2024-07-26発行版です(公式改訂の有無はNISTの発表で再確認が必要)。
2025年12月には、AI RMFとサイバーセキュリティフレームワーク(CSF)2.0を連携させるサイバーAIプロファイル(NIST IR 8596)草案が公開され、AIシステム自体のサイバーセキュリティリスク管理へ適用範囲が拡大しています。

連邦調達のAI要件 — OMBメモ

大統領令の転換に合わせ、OMB(行政管理予算局)も連邦機関のAI利用・調達指針を2025年4月3日に全面改定しました。既存のバイデン政権のM-24-10を廃止し、次の2つのメモに置き換えました。

M-25-21(Accelerating Federal Use of AI through Innovation, Governance, and Public Trust): 機関別AI戦略の策定、機関間でのAI機能共有、投資拡大を指示。「高影響AI(High-Impact AI)」— 法的・重大な効果を及ぼす決定の主要な根拠となるAIシステム — を識別・管理するよう求め、2026年から機関別AI活用事例とリスク判定を年1回の公開インベントリとして報告するよう義務化
M-25-22(Driving Efficient Acquisition of Artificial Intelligence in Government): 競争的なAI調達市場の醸成、性能追跡によるリスク管理、府省庁間協業調達を3大原則として提示。2025年9月30日以降に公告された調達案件から適用され、ベンダーが政府の非公開データを明示的な同意なく商用AIモデルの学習に使用することを禁止する契約条項を義務化

州別AI法の動向

連邦の緩和路線とは対照的に、州単位のAI立法は2026年も増加を続けています。

州	法律	現況(2026年8月時点)
コロラド	Colorado AI Act(SB 24-205)	当初施行日2026.2.1 → 2025.8改正で2026.6.30に延期 → 2026.5.14にSB 189で原案を廃止・代替、高リスクAI包括規制の代わりに自動化意思決定技術(ADMT)中心の開示・権利フレームワークに縮小、施行日を2027.1.1に再調整。これとは別に2026.4.27、連邦地方裁判所がxAI訴訟(DOJが介入支持)において当事者間の暫定合意(stipulated stay)を承認し、裁判所の本案判断後14日まで原案(SB 24-205)の執行を猶予 — 違憲性に関する本案判断ではなく、手続き上のスタンドスティル(standstill)的性格
テキサス	TRAIGA(Texas Responsible AI Governance Act, HB 149)	2026.1.1施行。コロラド式の高リスクAI包括規制ではなく、自殺・犯罪助長AI・児童性的搾取物・非同意ディープフェイク・政府による社会的スコアリングなど禁止行為の列挙+州政府のAI利用開示義務中心の狭いアプローチ
カリフォルニア	SB 53(Transparency in Frontier AI Act)、AB 2013(学習データ透明性法)	いずれも2026.1.1施行。SB 53はフロンティアモデル開発企業の安全フレームワーク公開義務、AB 2013は生成AIシステムの学習データの出所・種類・著作権・個人情報の含有有無など詳細な文書化義務
イリノイ	HB 3773など	2026.1.1施行、雇用など領域でのAI利用開示・差別防止規制
ニューヨーク	RAISE Actなど	2027年適用予定の条項を含む、フロンティアモデル安全規制の方向性

クラウドAIワークロードの実務上の示唆

連邦大統領令の変化を契約・コンプライアンス文書にリアルタイムで反映するより、NIST標準を基準線とする: 大統領令は政治的転換に伴い急速に変わりますが、NIST AI RMF・AI 600-1は相対的に安定した技術標準であり、調達実務の共通言語として機能します。ガバナンス文書化の基準線としてNISTフレームワークを採用すれば、政策変化があっても再作業の負担が小さくなります。
連邦調達対象であればM-25-21/M-25-22要件を設計初期段階から反映: 高影響AIの識別・リスク判定体系、公開データ/非公開データの学習利用同意手続きを契約・アーキテクチャの段階で整えることで、2025年9月30日以降に公告された調達に対応できます。
州(state)AI法を「緩和傾向」として一般化しない: 連邦は規制緩和・専占の方向にありますが、多くの州はむしろ新たなAI法を制定し続けています。特に雇用・信用・医療など消費者に重大な影響を及ぼす自動化意思決定を扱うワークロードは、コロラド・カリフォルニア・イリノイなど主要州の要件を個別に追跡する必要があります。
透明性・データリネージ(lineage)体系を先制的に構築: カリフォルニアAB 2013(学習データ公開)、コロラドADMTフレームワークなどは共通して「何で、どのように学習され、どんな決定に使われるか」についての文書化を求める方向に収斂しています。モデル・データセットのリネージ管理体系は、今後複数の州要件に再利用可能な資産になります。
専占(preemption)訴訟の結果をモニタリング: EO 14365に基づくAI訴訟タスクフォースの州法無効化の試み(コロラドの事例など)が他州にも波及する可能性があるため、特定の州法の遵守計画を立てる際は、その法律の法的効力自体が訴訟によって揺らぐ可能性も併せて考慮する必要があります。