AI事業者ガイドラインと生成AIプリンシプル・コードは何が違う？

この記事のポイント

• AI事業者ガイドラインは、AI全般を対象に、開発者・提供者・利用者の3主体についてAIガバナンスを広く整理する文書です。
• 生成AIプリンシプル・コードは、生成AIの知的財産保護と透明性に焦点を当て、主に生成AI開発者・提供者を対象とします。
• 両者は競合するルールではなく、「AI事業者ガイドラインを土台に、生成AIの知財・透明性についてプリンシプル・コードを重ねる」と整理すると分かりやすいです。
• 通常の業務でChatGPT等を利用するだけの企業はプリンシプル・コードの直接対象にならないことが多い一方、AI事業者ガイドライン上は「AI利用者」として検討対象になります。

生成AIに関する政府資料を調べていると、「AI事業者ガイドライン」と「生成AIプリンシプル・コード」という二つの文書が出てきます。いずれも法律そのものではなく、AI事業者に自主的な取組を促す性格を持つため、どちらを読めばよいのか、両方に対応する必要があるのかが分かりにくいところです。

結論からいえば、両者は対象とする問題の広さが違います。AI事業者ガイドラインはAIガバナンス全般を扱う横断的な文書であり、生成AIプリンシプル・コードは、その中でも生成AIにおける知的財産権の保護と透明性に焦点を当てた、より具体的な枠組みです。

したがって、生成AIサービスを提供する企業であれば、どちらか一方だけを選ぶというより、AI事業者ガイドラインで全体のガバナンスを設計し、そのうえでプリンシプル・コードを用いて知財・学習データ・照会対応を追加的に整理する、という使い方が実務的です。

1　まず結論―二つの文書は何が違うのか

この整理から分かるとおり、生成AIプリンシプル・コードは、AI事業者ガイドラインの代替ではありません。むしろ、生成AIに固有の知財・透明性の問題について、AI事業者ガイドラインより一段具体的な対応を求めるものと理解するのが適切です。

2　AI事業者ガイドラインとは

経済産業省等は2026年3月31日、「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を公表しました。AIの事業活動を担う主体を「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」の三つに大別し、それぞれの立場で取り組むべき事項を整理しています。

ここで重要なのは、主体区分が企業単位で固定されるわけではないことです。同じ企業でも、自社でAIモデルを開発する場面ではAI開発者、開発したAIを顧客向けSaaSに組み込む場面ではAI提供者、他社のAIを社内業務で使う場面ではAI利用者というように、複数の立場を兼ねることがあります。

ガイドラインは、事業者が取り組むべき共通の指針として、次の10項目を整理しています。

• 人間中心
• 安全性
• 公平性
• プライバシー保護
• セキュリティ確保
• 透明性
• アカウンタビリティ
• 教育・リテラシー
• 公正競争確保
• イノベーション

このうち前半7項目は各主体が取り組む事項、後半3項目は社会と連携した取組が期待される事項として整理されています。AIを導入した企業が「社内利用ルールさえ作れば終わり」とならないのは、このガイドラインが、技術的な安全性だけでなく、ガバナンス、説明責任、プライバシー、教育まで含む広い枠組みだからです。

3　生成AIプリンシプル・コードとは

これに対し、2026年8月に公表された生成AIプリンシプル・コードは、生成AIの適切な利活用と知的財産権保護を両立させるため、生成AI開発者・提供者に一定の透明性確保や知財保護対応を求める枠組みです。2026年10月26日からは、コードを受け入れる事業者による内閣府への届出受付も開始されています。

コードの中心は三つの原則です。

1. モデル、学習・検証データ、クローラ、知財保護措置等について、概要を公開する。

1. 一定の権利者等から、特定URL等が学習・検証データに含まれていたか照会を受けた場合に、確認可能な範囲で回答する。

1. 一定の生成AI利用者から、生成物と類似する既存コンテンツ等に関する照会を受けた場合に、一定の条件の下で回答する。

このように、プリンシプル・コードの問題意識はかなり具体的です。公平性や人間中心といったAI倫理全般を論じるのではなく、「何を学習したのか」「知財侵害を防ぐため何をしているのか」「権利者等の問い合わせにどう答えるのか」という生成AI固有の情報非対称性を扱っています。

4　法的拘束力はあるのか

両文書とも、法律や政省令のように、それ自体が直ちに法的義務や罰則を発生させるものではありません。もっとも、「法的拘束力がない」というだけで両者を同じように扱うのも正確ではありません。

AI事業者ガイドラインは、リスクベース・アプローチにより、各社が自らのAI利用・提供のリスクに応じてガバナンスを構築するための参照枠組みです。プリンシプル・コードは、これに加えて「コンプライ・オア・エクスプレイン」を採用し、コードを受け入れる事業者について、各原則を実施するか、実施しない場合にはその理由を説明するという形をとっています。

したがって、プリンシプル・コードについては、「届出をしたか」だけを見るのでは不十分です。各社が何を実施し、何を実施しないと説明しているかまで確認して初めて、対応の実質が分かります。また、届出は政府による安全性・適法性の認証ではありません。

5　普通の会社がChatGPTを使う場合、どちらが関係するか

例えば、一般企業が従業員の文章作成や調査のためにChatGPT、Claude、Gemini等を利用しているだけであれば、通常、その会社自身が生成AIプリンシプル・コード上の生成AI開発者・提供者になるわけではありません。

しかし、AI事業者ガイドラインでは、事業活動においてAIシステム・サービスを利用する事業者は「AI利用者」に位置付けられます。そのため、入力してよい情報、出力の検証、AI利用の記録、個人情報・秘密情報、従業員教育などのガバナンスは引き続き検討対象です。

ここが二つの文書を混同すると分かりにくくなるところです。「プリンシプル・コードの対象外だからAIガバナンスも不要」ではありません。

6　外部LLMを自社SaaSに組み込む場合

一方、自社が外部の基盤モデルやAPIを利用し、顧客向けのAI機能として提供する場合は話が変わります。AI事業者ガイドライン上は「AI提供者」に該当し得ますし、サービスの設計次第ではプリンシプル・コード上の「生成AI提供者」にも該当し得ます。

この場合、実務上は、自社だけで全ての情報を持っていないことが問題になります。基盤モデルの学習データ、モデル変更、ログ、知財保護措置等について、自社が顧客や権利者から質問されても、上流のモデル事業者から情報を得られなければ回答できません。

そのため、プリンシプル・コード対応は「Webサイトに説明文を載せる作業」にとどまりません。上流ベンダーとの契約上、必要な情報提供や照会協力を受けられるかというサプライチェーン・契約の問題になります。

7　二つの文書を企業実務でどう使い分けるか

私は、企業実務では次の順番で考えると整理しやすいと思います。

1. まず、自社のAI利用・開発・提供を棚卸しし、AI事業者ガイドライン上の主体区分を確認する。

1. 10の共通指針を使って、安全性、プライバシー、セキュリティ、透明性、アカウンタビリティ等のリスクを洗い出す。

1. 生成AIを公衆に提供している場合、プリンシプル・コード上の対象性を追加で確認する。

1. 対象となる場合、学習データ・クローラ・知財保護措置・権利者等への照会対応について、自社で把握できる範囲と上流事業者に依存する範囲を切り分ける。

1. 利用規約、プライバシーポリシー、ベンダー契約、社内AIポリシーと、外部向けの説明内容が矛盾していないか確認する。

この順番にすると、「ガイドライン対応」という抽象的な作業ではなく、自社のAIバリューチェーンに沿って具体的な論点を整理できます。

8　まとめ

AI事業者ガイドラインと生成AIプリンシプル・コードは、似た名前の政府文書ですが、役割は異なります。前者はAIガバナンス全体の基本設計、後者は生成AIの知財・透明性に関する追加的・具体的な枠組みです。

企業として重要なのは、どちらか一方を「守った」という形式ではなく、自社がAIバリューチェーンのどこにいて、どのリスクをコントロールでき、どこから情報を取得する必要があるのかを説明できる状態にすることです。

参考資料

経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」：https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html

内閣府知的財産戦略推進事務局「生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード」：https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_principle_code/index.html

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※本記事は一般的な情報提供を目的とするものであり、個別案件についての法律意見を提供するものではありません。