韓国AI規制、その真意は？ 開発と信頼の狭間で何が変わるの？

韓国AI規制、その真意は？ 開発と信頼の狭間で何が変わるのか

いやはや、韓国政府がAI規制を大幅に見直すというニュース、あなたも耳にしましたか？ 正直なところ、最初にこの話を聞いた時、「またか」と少し懐疑的になったんです。だって、この20年間、シリコンバレーのスタートアップから日本の大企業まで、数えきれないほどのAI導入プロジェクトを見てきましたが、規制の話が出るたびに、そのバランスの取り方にいつも頭を悩ませてきたものですから。でもね、今回はちょっと違うかもしれない、そう感じています。

なぜ今、韓国が動くのか。それは、AIがもはや単なる技術トレンドではなく、国家の競争力を左右する基幹インフラになったからに他なりません。EUが「まず規制する」という慎重なアプローチを取る中で、韓国は「まず技術を導入し、その後規制する」という、より産業活性化を重視した原則を打ち出しました。これは、私がこれまで見てきた中で、特に新興技術の分野で成功を収めてきた国々が共通して持っていた「攻めの姿勢」と重なる部分があるんです。2026年1月22日に施行される「人工知能の発展と信頼基盤の構築に関する基本法」（AI基本法）は、EUのAI法に次ぐ世界で2番目の包括的なAI規制法となるわけですが、その中身はかなり韓国らしい、と言えるでしょう。

このAI基本法、具体的に何がポイントかというと、AIシステムを「高影響AI」と「生成AI」に分類している点です。高影響AIは、人の生命や身体の安全、基本的人権に重大な影響を及ぼす可能性のあるAIシステム、例えばエネルギー供給や医療機器開発といった10分野が対象になります。これらを扱う事業者には、リスク評価の実施、利用者保護措置の導入、AIシステムに関する説明の実施、人的監視・監督の確保、そして安全性・信頼性に関する措置の文書化・保存といった、かなり具体的な義務が課せられます。一方、テキスト、音声、画像などの創造的なコンテンツを生成する生成AIについても言及があり、さらに学習に使用された累積演算量が大統領令で定める基準以上の「大規模AI」には、高度なガバナンス体制の構築が求められる可能性も示唆されています。

もちろん、懸念がないわけではありません。「AI事業者」の定義が開発者と使用者を含むため、どの事業者がどの義務を負うのか不明確だという指摘もありますし、高影響AIの具体的な定義や評価基準の曖昧さから、過剰規制になる可能性も専門家から提起されています。罰則として最大3,000万ウォン（約2万500米ドル）の罰金が科される可能性もあるため、特に韓国で事業を展開する日本企業にとっては、この域外適用条項は無視できない要素となるでしょう。

しかし、規制だけではありません。韓国政府は、AI産業の育成と技術開発に本気で取り組んでいます。2019年12月の「人工知能国家戦略」以来、AI政策を全方位的に推進し、なんと総額100兆ウォン規模の5か年投資計画を発表しました。内訳は国の歳出30兆ウォン、地方自治体5兆ウォン、民間部門65兆ウォンというから驚きです。これは韓国を世界のAI経済で上位3か国に押し上げるという、並々ならぬ決意の表れでしょう。

さらに具体的な動きとして、官民合わせて最大2兆ウォンを投じて「国家AIコンピューティングセンター」を2025年のサービス開始を目指して構築する計画があります。これはAI時代の国家中核インフラ確保という点で、非常に戦略的な一手です。2025年には、AIファクトリー、AI半導体、自動運転車といったAI基盤の製品・サービス創出に向けて、445課題に計500億円（約5,000億ウォン）を投資する予定だというから、その力の入れようがわかります。データ活用も抜かりなく、個人情報保護委員会（PIPC）は非構造化データの匿名化に関するガイドラインを公表し、イノベーションとデータ主体の権利保護の均衡を図っています。規制サンドボックスや事前適合性評価制度も導入され、新しい技術が規制に阻まれないよう配慮されている点も評価できますね。そして、2026年までに韓国政府機関の50%が新たな生成AIプロジェクトに投資する計画があるという報告は、政府自身がAIの積極的な活用者となることを示唆しており、市場への大きなシグナルとなるでしょう。

さて、私たち投資家や技術者は、この動きをどう捉えるべきでしょうか？ 投資家としては、まず韓国政府の100兆ウォン投資計画の恩恵を受ける企業、特にAI半導体やAIファクトリー、自動運転車といった重点分野に注目すべきでしょう。また、AI基本法にいち早く対応し、信頼性と安全性を担保できるソリューションを提供する企業も、長期的な成長が見込めます。技術者にとっては、高影響AIにおけるリスク評価や説明責任、人的監視・監督といった要件は、これからのAI開発において必須のスキルセットとなるでしょう。特に、非構造化データの匿名化に関するPIPCのガイドラインは、データプライバシーとAI開発の両立を考える上で非常に重要です。

正直なところ、この「まず技術を導入し、その後規制する」というアプローチが、最終的にどのような成果をもたらすのか、まだ断言はできません。しかし、過去の経験から言えるのは、規制がイノベーションの足かせになることもあれば、逆に健全な競争と信頼を育む土壌となることもある、ということです。韓国のこの大胆な挑戦は、世界のAIガバナンスのあり方に一石を投じることになるかもしれませんね。あなたはこの韓国の動きを、どう見ていますか？