AIサミットの次の論点は、「信頼できるAIをどう確かめるか」 ――広島AIプロセスを実装につなぐAIアシュアランス
2026年9月22日（米国時間）の国連総会一般討論演説で、日本政府は、広島AIプロセスと、グローバルサウスを含む「安全、安心で信頼できるAI」エコシステムの共創に言及し、その取組を加速するため、AIサミットを早期に日本で開催したいとの意向を示しました。1この動きを踏まえ、私たちは一つの実装論点を提起したいと考えています。「信頼できるAI」を確かめた結果を、誰が、何の判断に使えるようにするのか。安全性評価を新しく始めるという提案ではありません。開発者による評価を、利用企業の導入判断や保険会社の引受判断につなげる。そして、適切な安全対策への投資が、事業を進める上でも評価される。AIアシュアランスを、この接続を支える経済インフラとして育てることを提案します。
1．広島AIプロセスが築いた土台を、現場の判断へ
広島AIプロセスは、抽象的な理念だけの枠組みではありません。先端AIの開発組織向け国際行動規範は、ライフサイクル全体でのリスク評価・軽減、内部及び独立した外部によるテスト、技術文書の更新等を扱っています。2さらに、OECDが2025年2月に立ち上げた報告枠組みは、行動規範に沿った組織の方針や実践を報告する仕組みを提供しています。国際的な原則を、透明性と説明責任を伴う取組へ進めてきた成果です。3この土台の上で、具体的な業務への接続を進めたいと考えています。例えば、製造現場がAIによる設備操作を導入する際、モデルが評価済みであることに加え、その評価が今回の設備や運用条件に当てはまるかを確認する必要があります。調達担当者、現場責任者、保険会社では、判断の目的も引き受ける責任も異なります。報告、技術評価、業務上の判断を、一つの合格表示で済ませるのではなく、根拠を確かめながらつなぐ。 ここが、私たちの構想の出発点です。
2．AIアシュアランスは、「安全」という宣言を増やすことではない
AIエージェントが外部システムや物理環境へ作用することを踏まえ、Japan AISIは2026年7月の評価観点ガイド改訂で「観測と制御」を追加しました。AIエージェントの自律的な挙動と、外部環境との相互作用を評価対象として明確にしています。4AIアシュアランス自体も、既に国際的に議論されています。英国政府のガイダンスは、AIの信頼性を測定・評価・伝達する取組として説明し、国境を越えた取引では、リスク管理を相手国の関係者にも理解できる形で示すことを重視しています。5その広い取組の中で、私たちが重点を置くのは、何が確認できたか、何がまだ分からないか、その確認をどの業務の判断に使えるかを、利用する側が確かめられることです。例えば物流では、「安全規程がある」という説明に加えて、必要な情報が不足したときに処理が保留されたか、所定の承認を経て実行されたかを確認する。その結果を、別の輸送や変更後のシステムにも無条件に流用しない。こうした関係を、現場と判断主体の間で保つことを目指します。これは、あらゆるAI事故を防ぐ保証でも、単一の技術によって安全性を証明し尽くす仕組みでもありません。既存の試験、監査、リスク管理を生かし、その結果を適切な判断へつなぐ取組です。
3．AI免責が示すのは、「性能」だけでは埋まらない補償の問題
この接続が重要になる具体例が、保険です。米国のHSBは2026年3月、AI賠償責任保険を発表し、一部の一般賠償責任保険が除外するAI関連損害の補償ギャップを対象とすると説明しました。AI免責、すなわちAI関連損害を補償対象から除く条項や、既存保険で十分にカバーされないリスクは、既に商品設計上の論点になっています。ただし、すべての国・保険商品でAI損害が一律に免責になるという意味ではありません。6また、金融庁・経済産業省の2026年4月の検討会報告書は、AI・IoT等の新種リスクでは過去の損害データが十分でなく、リスク評価と引受判断が難しいことを指摘しています。7ここで問うべきなのは、保険料が安くなるかだけではありません。必要な補償を検討するために、どの情報が足りず、何を確認すれば判断を進められるのかです。AIアシュアランスによる運用・対策の確認結果は、その情報不足を補う材料になり得ます。過去の損害データの代わりに数学だけで未知のリスクを算出するのではなく、既存のリスク調査や保険数理に、対象業務について確かめられる情報を加える考え方です。技術的な確認結果が既存契約の免責を解除するわけではありません。引受や補償の設計には、保険会社の判断と契約上の対応が別にあります。検証によって弱点が明らかになり、追加対策や引受見送りが適切と判断される場合も想定すべきです。だからこそ、技術提供者だけで完結させず、利用企業、評価の担い手、保険会社・再保険会社が、判断に必要な根拠を共同で確かめることに意味があります。
4．安全対策への投資が報われる市場をつくる
前二稿では、検証結果と保険引受の接続、そこから生まれ得る経済的インセンティブを論じました。その先に考えているのは、次の循環です。対策を実装する → 実効性と限界を確かめる → 保険・調達・契約で評価する → 対策への投資を続ける。例えば、利用企業がAIを調達するとき、性能や価格に加え、運用上の確認事項を示せることも選択基準にする。保険会社は、その根拠と対象リスクとの関係を評価し、引受条件の検討に利用する。こうした接続が実務で機能すれば、安全対策は技術部門の追加負担だけではなく、取引や事業継続を支える投資として位置付けられます。同じ検討会報告書の別添も、リスクの総保有コストによる費用対効果の把握や、企業のリスク分析を保険会社へ提供して補償・保険料の最適化につなげる考え方を示しています。7私たちは、この考え方をAIの運用にもつなげたいと考えています。確認できる情報が増えたことを、そのまま損失の減少や条件改善と同一視せず、対策の効果と検証費用を含めて評価することが前提です。経済インフラとは、特定の製品が必須になることではなく、適切な対策とその根拠が、組織を越えた意思決定で繰り返し使えるようになることです。 保険はその重要な接点の一つであり、安全性や法令適合性の代替物でも、すべてのAIに必須の条件でもありません。
5．日本の産業競争力と経済安全保障に、どう関わるのか
日本の2026年7月の人工知能基本計画は、AIの実装能力に、安全・安心につながる制御・管理や制度を含めています。また、特定の国・企業への過度な依存を避け、相互運用性や重要領域の運用能力を確保する方針を示しています。8私たちは、ここにAIアシュアランスの産業的な意味があると考えます。重要な業務にAIを使う企業が、提供者の説明だけに依存せず、使ってよい条件を判断できる。変更があれば確認を見直し、必要なら停止・切替・復旧を行う。その判断に使える根拠と能力を、利用する側にも蓄積していくことです。目指すのは、AIを何があっても止めずに動かすことではありません。止めるべきものを止め、代替手段も含めて重要な業務を維持できることです。こうした能力を、保険や取引を支える仕組みとともに育てることは、日本の産業の強靱性、ひいては経済安全保障を支える一要素になり得ます。これは、AIアシュアランスを国家標準とする政府決定があるという意味ではなく、私たちが提案する位置付けです。そのためにも、信頼を確かめる仕組みを一社の製品や一国のモデルに固定するのは適切ではありません。異なる技術や評価主体が協働できることと、誰が何を判断し責任を負うかが明確であることを、両立させる必要があります。
6．AIサミットに向けて提起したい、三つの実装課題
この構想を国際的な議論へつなぐなら、次の三点を提案します。第一に、判断に使う根拠の共通理解をつくること。 何を評価したのか、どの条件で結果を使えるのか、何が未確認なのかを、開発者と利用者、評価者と保険会社が理解できるようにする。万能の安全認証をつくるのではなく、既存の報告・評価を、それぞれの判断に結び付ける取組です。個人情報や営業秘密を無制限に公開することを前提にはしません。第二に、保険・調達との接続を、対象業務を絞って実証すること。 例えば製造や物流で、確認結果が引受判断や導入審査に何を加えたか、検証の負担に見合うか、運用変更後も使えるかを確かめる。成果を「合格した企業の数」だけで測らず、意思決定への寄与と限界を示すことが重要です。第三に、グローバルサウスと、評価を使いこなす能力まで共創すること。 日本の基本計画も、多様な言語・文化、人材育成、能力構築を含む協力を掲げています。8 これを踏まえ、例えばASEANの企業、評価者、保険会社と、現地の業務・制度・費用負担に合う仕組みを共同で設計することを提案します。日本の方式を一方的に持ち込むのではなく、相手国にも判断能力が残る協力です。保険や調達を通じた普及が、中小企業や新興国企業にとって新たな参入障壁になってはなりません。確認の負担をリスクに見合うものとし、複数の方法で必要な根拠を示せる道を確保することも、実装課題の一部です。
7．GhostDriftが担いたい接点
GhostDrift数理研究所が目指しているのは、AIの技術的な確認結果を、現実の意思決定で使える根拠へつなぐことです。関連する検証技術については、日本で特願2026-210256として出願済みです。私たちは、利用企業、評価・監査の担い手、保険会社、再保険会社、保険仲立人等と、具体的な業務を対象にこの接続を検討したいと考えています。技術の内部方式は、秘密保持を前提とした個別協議で取り扱います。AIサミットに提案したいのは、信頼を確かめる方法と、その結果を使う経済の仕組みを、一緒に議論することです。「信頼できるAI」を、安心して選べるAIへ。そして、適切に使い続けるための投資が報われる市場へ。広島AIプロセスが築いてきた国際協力を、そのような実装へつなぐ。AIアシュアランスを「安全技術」から「経済インフラ」へ育てるという、私たちの構想です。
一次文献・公開資料
1 外務省「第81回国連総会における高市早苗内閣総理大臣の一般討論演説」2026年9月22日（米国時間）。参照箇所：第3節のAIに関する段落。広島AIプロセス、グローバルサウスとの共創及び日本でのAIサミット開催意向。日本語原文 ／ 英語仮訳2 G7, “Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,” 2023年10月30日。参照箇所：行動1～3。リスク評価・軽減、テスト、文書化及び導入後の対応。外務省掲載ページ（日英資料へのリンク） ／ 英語本文（PDF）3 OECD, “Launch of the Hiroshima AI Process (HAIP) Reporting Framework,” 2025年2月7日。行動規範に沿った組織の方針・実践の報告と、自主的な取組の透明性に関する公式説明。公式発表4 Japan AISI「AIセーフティに関する評価観点ガイド（第1.20版）の公開」2026年7月7日。参照箇所：AIエージェントに関する「観測と制御」の追加。公式発表5 UK Department for Science, Innovation and Technology, “Introduction to AI assurance,” 2024年2月12日。参照箇所：第3節、第4.1節。AIアシュアランスの役割、判断への利用及び国際的な相互運用性。公式ガイダンス6 HSB, “HSB Introduces AI Liability Insurance for Small Businesses,” 2026年3月18日。一部の一般賠償責任保険におけるAI関連損害の除外と、それに対応する商品構想の公式発表。発表時点では規制当局の承認を前提とした提携保険会社経由の提供が説明されており、全市場での提供開始や一律の補償を示す資料ではない。公式発表7 金融庁・経済産業省「企業のリスクマネジメントの高度化に向けた検討会」報告書、2026年4月17日。参照箇所：第Ⅲ－2節（3）、別添2（1）。新種リスクのデータ不足、リスクの総保有コスト及び保険会社へのリスク情報の提供。報告書全文（PDF）8 日本政府「人工知能基本計画」2026年7月14日閣議決定。参照箇所：第1章、第3章第3節。AI実装能力、過度な依存の回避、相互運用性及びグローバルサウスとの共創・能力構築。本文（PDF）資料確認日：2026年9月24日。本稿の実装課題と経済インフラ構想はGhostDrift数理研究所の提案であり、AIサミットの正式議題、政府・参照機関による承認又は特定企業との提携を示すものではありません。特許は出願段階です。保険商品の販売開始や、補償・割引条件の確約を告知するものではありません。
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