Twitterで、12月12日の「AI時代の知的財産権検討会（第10回）」の配布資料「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型コード（仮称）（案）」が、これはひどいと話題になっているのが流れてきたので、読んでみたところ、色々言いたいことが思い浮かんだ。本来ならば論文で指摘するべき話だが、他に先に書かないといけないことばかりで、いつになったらできるかわからない。今動いている話なので、急ぎここに記す必要があるが、書くのが面倒なので、生成AIに書かせた。自分で書けばぐちぐちと悩みながら2、3日かけるところだが、もはや生成AIのおかげで、気づいてから半日で完成だ。（どういうプロンプトで書かせたかは末尾に開示しておく。）
関係者の皆さんには読んでほしい。方向付けさえすれば自然にここまで言われてしまうという事態の深刻さを受け止めてほしい。
5月に「処遇AIと生成AIの区別ができていない」と指摘した。国会審議で、処遇AI（人事評価の差別）について質問されているのに、大臣が生成AI（差別を助長する出力を防ぐ）のことを答弁してしまう事態が起きていた。AI事業者ガイドラインの「差別」「バイアス」への言及も、精査してみると生成AIの出力についてしか述べられていなかった。
12月には欧州向けに、EUのDigital Omnibus規則案についても同様の混同が起きていると批判した。欧州委員会もnoybも、「GDPRのスコープを広げるか狭めるか」という間違った軸で戦っており、データ保護法の本丸である「決定の適切性」と「関連性の原則」が見失われている、と。
そして今、さらなる混同が発生している。今度は「知財面からのAI規制」においてである。
先週金曜日（12月12日）に開催された「AI時代の知的財産権検討会」第10回会合の資料が公開され、「プリンシプル・コード（仮称）（案）」が示された。これを見た人々からX上で悲鳴が上がっている。
「日本が20年続けてた負けパターンに嵌ってきた感」「クソデカため息しか出ない」「会議内容から失われた日本を絶対に取り戻さない強い意志を感じる」——。
政府は「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」を標榜している。その方針自体は正しい。だが、この資料を見る限り、その方針とは真逆の方向に進んでいるように見える。
より具体的な指摘もある。「責任追跡を書類と掲示で担保しようとしている」「全部書けば透明性と思っていそう」「新聞で言えば取材源を全部公開しろと言っているようなもので、副作用を考えていない」「学習データ開示やログ管理が数兆トークン規模で不可能」「EUに合わせた以外の根拠がない」「OpenAIは絶対応じないだろう」——。
さらに、「EU AI Actをほぼ丸パクリしつつ強制力なしのため正直者だけバカを見る」「ゲーム開発者も対象になり得る定義の広さで、国外事業者は無視して国内だけ萎縮する」「NDAや営業秘密のセーフハーバー（免責）が考慮されていない」といった指摘もある。
これらの不満は、感情的な反発ではない。制度設計として当然の帰結を指摘している。問題は「規制が厳しいか緩いか」ではない。規制の目的と手段が噛み合っていないのである。
知財検討会の第10回資料2「プリンシプル・コード（仮称）（案）」を見ると、「透明性確保のための措置」として、学習データ、クローラ、トレーニングプロセス等の開示が列挙されている。ここまでは知財（著作権）の観点から一定の合理性がある。
なお、この文書は自ら「EU AI Actにおける取組」を参照し、「comply-or-explain」方式を採用すると明記している。EUを手本にしていることは、文書自身が認めているところである。
問題はその先である。同じ「透明性」の箱に、「アカウンタビリティ関係」として次の記述がある。
AIシステム・サービスの開発・提供・利用中に行われた意思決定等について、技術的に可能かつ合理的な範囲で追跡・遡求が可能な状態の内容（記録方法、頻度、保存期間 等）
そしてこの根拠として、脚注でAI事業者ガイドラインの「検証可能性の確保」を引用している。そこにはこう書かれている。
AIの判断にかかわる検証可能性を確保するため、データ量又はデータ内容に照らし合理的な範囲で、AIシステム・サービスの開発過程、利用時の入出力等、AIの学習プロセス、推論過程、判断根拠等のログを記録・保存する
ログの記録・保存にあたっては、利用する技術の特性及び用途に照らして、事故の原因究明、再発防止策の検討、損害賠償責任要件の立証上の重要性等を踏まえて、記録方法、頻度、保存期間等について検討する
「AIの判断」「推論過程、判断根拠」——これは何のための規律か。「事故の原因究明」——これはまた別の話ではないか。
ここで改めて、5月から使っている概念を確認し、一つ追加しておく。
処遇AIとは、個人をデータに基づいて他の個人らと異なって扱うことを目的としたAIである。採用判定、与信判断、保険料算定、行政給付の決定、監視対象の選別などがこれに当たる。処遇AIの規律で問題となるのは、決定の適切性である。関連性のないデータで人を分けていないか。誤ったデータで不利益な決定をしていないか。不当な差別が生じていないか。決定に対して異議申立ての途が開かれているか。
生成AIとは、表現（文章、画像、音声など）を生成するAIである。生成AIの規律で問題となるのは、主に出力段階の問題である。ディープフェイク、偽情報、出力が既存著作物に類似する場合の著作権侵害、悪用防止などがこれに当たる。学習段階で問題となるのは、取得手段の違法性（不正アクセス等）程度である。
製品AIとは、物理的な動作や制御を担うAIである。自動運転車、産業用ロボット、医療機器などがこれに当たる。製品AIの規律で問題となるのは、製品安全である。事故が起きたときの原因究明と再発防止がこれに当たる。従来の製品安全法制の延長線上にある。
この三つは、規律の目的が根本的に異なる。
処遇AIで必要な「透明性」は、本人救済と監査のための透明性であり、「この人をこう扱った理由」が争える形で残っていることを意味する。
生成AIで必要な「透明性」は、出力段階での検証と悪用抑止のための透明性であり、「生成物がAI製であること」の表示や、問題ある出力への対応窓口などを意味する。
製品AIで必要な「透明性」は、事故調査のための透明性であり、「何が起きたか」を事後に再現できることを意味する。
三者を混ぜると、規制は必ず変になる。
プリンシプル・コード案の「意思決定等について…追跡・遡求が可能」という文言は、実は二通りに読める。
一つは、「事業者の意思決定」——開発・提供・利用を決めた経緯の記録という読み方である。これなら知財紛争での立証に関係しうる。
もう一つは、「AIの意思決定」——AIが個人に対して行った判断の記録という読み方である。これは処遇AIの規律に属する。
文言だけなら前者の読み方も不可能ではない。だが、脚注で引用されているAI事業者ガイドラインを見れば、話は明らかである。ガイドラインは「AIの判断」「推論過程、判断根拠等のログ」と言っている。これは「事業者がどう決めたか」ではなく、「AIがどう判断したか」の記録を求める語彙である。
さらにガイドラインは、ログの目的として「事故の原因究明」を挙げている。これは製品AI寄りの語彙である。
知財検討会は知財（著作権）の問題を扱う場である。著作権の観点から透明性が問題になるとすれば、取得手段の適法性や、出力が既存著作物に類似する場合の検証などであって、「AIがどのような推論をしたか」や「事故原因の究明」ではない。
ところが知財検討会の「プリンシプル・コード案」は、AI事業者ガイドラインの「検証可能性」をそのまま引用している。処遇AI向けの「AIの判断ログ」と、製品AI向けの「事故・安全」の語彙が、生成AI×知財の文脈に「キーワード」として流れ込んでいる。「透明性」という一語の下に、目的の異なる規律が同居してしまっている。
これがまさに、X上で指摘されている「全部書けば透明性と思っていそう」の正体である。
この文書が自らEU AI Actを参照しているというなら、EU AI Actの構造を確認しよう。
EU AI Actでは、ログ・トレーサビリティの義務は高リスクAI（その多くが処遇AIに当たる）に課されている。Article 12は、高リスクAIシステムがイベント（logs）の自動記録を技術的に可能にすべきことを定め、その目的を「高リスクAIシステムの機能の追跡可能性（traceability of the functioning）」と明示している。採用判定や与信判断などに用いられるAIでは、誰がいつどのように評価されたかを事後に検証できるようにするためである。Article 86には「個人の決定に対する説明を受ける権利（Right to explanation of individual decision-making）」まである。
一方、GPAI（汎用目的AI）モデルに課される義務は別の束である。Article 53は、技術文書の作成、下流事業者への情報提供、著作権ポリシーの策定、学習データの要約の公開などを求めている。ここには「個別の意思決定ログ義務」は含まれていない。
つまりEUは、高リスクAI（処遇AI寄り）とGPAI（生成AI寄り）で義務の束を分けている。ログ・トレーサビリティは高リスクAI向けであり、GPAIには「技術文書」「著作権ポリシー」「学習データ要約」という別の透明性が課されている。
日本が「EU整合」を唱えるなら、輸入すべきはキーワードではない。輸入すべきは「区別」である。
EUから聞き齧ったルールが「何のためにどのように働くルールなのか」を理解しないまま、キーワードだけを輸入する。「透明性」「追跡可能性」「責任」「Code of Practice」「robots.txt」「EU整合」——こうした単語を、目的も前提も異なる領域にベタ貼りする。
すると何が起きるか。「どの害を防ぐためのルールか」という問いが消え、「とにかく開示」「とにかくログ」「とにかく掲示」という書類主義の万能薬になる。
X上の不満はその帰結である。「全部書けば透明性」「取材源公開みたい」「根拠がない」——これらは感情的反発ではなく、制度設計の欠陥への正当な指摘である。
だが、なぜキーワードが「流れ込んでくる」のか。それは、本来の居場所で定着していないからである。
「追跡可能性」「検証可能性」「ログ」——これらは本来、処遇AIの領域で使われるべき語彙である。人を選別するAIにおいて、「なぜこの人をこう扱ったのか」を事後に検証し、争えるようにする。そのための規律である。
そして処遇AIの規律の本来の居場所は、個人情報保護法である。個人データに基づいて人を評価し、決定する——これこそが個人情報保護法制の本丸の保護利益である。私は個人情報保護委員会の3年ごと見直しに提出した意見書でもこの点を指摘している。
ところが、処遇AIの規律が正面から設計されていない。だから語彙だけが浮遊し、関係のない領域に紛れ込んでくる。
5月の国会審議では、処遇AI（人事評価の差別）についての質問に対して、大臣は生成AI（差別を助長する出力を防ぐ）のことを答弁した。AI事業者ガイドラインの「差別」「バイアス」への言及も、精査すると生成AIの出力についてしか述べられていない。
処遇AIで本当に必要なのは、決定ガバナンスである。目的の明確化（何の決定のためのAIか）、入力データの関連性（決定目的に関係ないデータで人を分けない）、正確性・最新性、不当な差別の検証、異議申立て・再審査・人手関与、そして監査可能性（ログ）——ただし「全部開示」ではなく、救済と監督のための合理的範囲で。
この本丸が宙に浮いているから、「追跡可能性」「ログ」という言葉だけが一人歩きし、知財検討会のような場にまで流れ着く。もちろん、知財検討会で処遇AIの規律をやれという話ではない。だが、しかるべき場所で本丸が設計されていれば、知財検討会は知財の問題に集中できたはずである。
いま起きている混乱は、規制の「強さ」の問題ではない。規制の「カテゴリ誤り」の問題である。
処遇AI、生成AI、製品AIを区別すれば、それぞれの不満が同時に解ける。
生成AI側では、出力段階の問題（ディープフェイク、偽情報、悪用）への対応を中心に透明性を組み立てる。「全部開示」ではなく、問題ある出力への対応窓口や、生成物がAI製であることの表示などである。
処遇AI側では、決定ガバナンス（関連性・救済）を本丸として、しかるべき場所で制度化する。ここで初めて「透明性」「追跡可能性」「ログ」という語彙が本来の意味を回復する。人を選別する領域でこそ、これらの規律は意味を持つ。
製品AI側では、従来の製品安全法制の枠組みで、事故調査・原因究明の仕組みを整備する。
5月、12月と続けて指摘してきた問題が、今度は知財の領域にまで及んでいる。このまま放置すれば、AI規制は誰も得をしない形で迷走を続ける。
第10回会合の議事録はまだ公開されていない。委員の先生方からこの点について的確な指摘があったのかどうか、気になるところである。
続いて、AIネットワーク社会推進会議の「AIガバナンス検討会（第28回）」の資料「AI事業者ガイドラインの更新に向けた論点」の話も流れてきたので、これも同じ話なので上記の続編としてAIに書かせた。これも合わせて一度に掲載してしまおう。
前回、知財検討会の「プリンシプル・コード案」が、処遇AI向けの規律（追跡可能性、ログ）を生成AI×知財の文脈に持ち込んでいる問題を指摘した。「透明性」という一語の下に、目的の異なる規律が同居してしまっている、と。
だが、これは知財検討会だけの問題ではない。知財検討会が脚注で参照したAI事業者ガイドライン自体に、同じ病巣がある。
12月2日に開催されたAIガバナンス検討会（総務省・経産省）で、AI事業者ガイドラインの次期更新に向けた論点が示された。
主な論点は三つ。第一に、AIエージェント／エージェンティックAIに関する記載の追加。第二に、フィジカルAIに関する記載の追加。第三に、リスク評価手法の追加である。
一見すると、技術の進展に対応した妥当な更新に見える。だが、ここにも同じ問題が潜んでいる。
資料に示されたAIエージェントのリスク案を見ると、異質なものが同一リストに並んでいる。
判断根拠が不明瞭──非決定的な判断で根拠の追跡が困難
誤情報の拡散──間違いを繰り返し学習・出力して広める
ツールの悪用──許可された範囲のツールで意図しない操作を実行
権限の乗っ取り──他のシステムから権限を奪い高い権限を取得
人間の過信誘導──AIを過信させて有害な行動に導く
「判断根拠の追跡」は、処遇AIで「なぜこの人をこう扱ったか」を検証するための規律なのか、それとも製品AIで「事故原因を究明する」ための規律なのか。「誤情報の拡散」は生成AIの出力段階の問題である。「権限の乗っ取り」はセキュリティの問題である。「人間の過信誘導」はまた別の問題系である。
「AIエージェント」という技術的特性で箱を作ったため、規律の目的が異なるリスクが一緒くたになっている。これでは、それぞれのリスクに対して「何をすべきか」が見えてこない。
一方、フィジカルAIのリスク案を見ると、比較的整合が取れている。
物理的事故の発生──ロボットの誤作動で人や物に損害を与える
判断のブラックボックス化──内部処理が不透明で原因特定や責任追及が困難になる
これは前回整理した「製品AI」に対応する。自動運転車や産業用ロボットなど、物理的な動作を担うAIでは、製品安全が問題になる。「事故原因の究明」「責任追及」という語彙は、この文脈でこそ意味を持つ。
フィジカルAIについては、規律の目的（製品安全）と手段（事故調査のためのトレーサビリティ）が対応している。「判断のブラックボックス化」が問題になるのは、事故が起きたときに原因を特定できないからである。
リスク評価の手法を議論する箇所で、EU AI Actの高リスク8領域が「参考」として挙げられている。
これらはまさに処遇AI的な領域——個人をデータに基づいて評価・選別・決定する用途——である。
だが、これは「リスク評価の参考」として言及されるだけである。処遇AIの規律の本丸——関連性のあるデータのみを使う、不当な差別を検証する、異議申立ての途を開く、救済可能な形でログを残す——は正面から扱われていない。
技術軸（AIエージェント、フィジカルAI）の議論が中心になり、「何のための規律か」という目的軸の整理が抜け落ちている。
同じ資料には、AI事業者ガイドラインの利活用に関する事業者からの意見が並んでいる。
全体像を簡単に理解するのが困難な文章量になっているのが現バージョンの最大の問題点だと思います。
項目間の対応・依存関係が不明なため検索しづらい
本文の方は、概念を整理し、何を行うべきか（What）を網羅的に掲載しようとしているように見える。別の言い方をすると、辞典やリファレンスマニュアルのような構成になっている。一方、このガイドラインの想定される利用者は、自分達でやりたいことがあり、その際に具体的に実施すべき手順（How）を知りたいのであろう。
文章中には一部、“適切な”等の漠然とした表現の箇所があるため、具体的にどうすればいいのかわからないと思う方もいるのではないかと推測します。
これは「キーワード政策」の当然の帰結である。
規律の目的を整理しないまま、「透明性」「追跡可能性」「責任」「公平性」といったキーワードを技術軸の箱に放り込むと、すべてが抽象的になる。「何のために」「誰に対して」「どのような場面で」が明確でないまま「適切に対応せよ」と言われても、事業者は動きようがない。「辞典みたいでHowがわからない」という苦情は、まさにこの構造から生じている。
問題の構造はこうである。
現行のガイドラインは技術軸で分類している。従来AI、生成AI、AIエージェント、フィジカルAI……と、技術の進展に応じてカテゴリが増えていく。
だが、規律の目的は技術軸と一致しない。本来あるべき整理は目的軸である。
処遇AIでは、決定の適切性が問題になる。関連性のないデータで人を分けていないか。不当な差別が生じていないか。決定に対して異議申立ての途が開かれているか。
生成AIでは、出力段階の問題が中心になる。ディープフェイク対策、偽情報対策、著作権との関係。
製品AIでは、製品安全が問題になる。事故が起きたときの原因究明と再発防止。
技術軸でキーワードを増やしても、規律の目的は整理できない。むしろ、新しい技術カテゴリ（「AIエージェント」など）が登場するたびに、異なる目的の規律が同一の箱に混入し、混乱が増殖する。
知財検討会の問題は、AI事業者ガイドライン自体の問題でもある。
ガイドラインが「キーワード辞典」になっているから、下流の検討会で参照されるときに、目的の異なる語彙が文脈を無視して流入する。事業者が「何をすればいいかわからない」と困惑するのも当然である。
解決策は、技術軸ではなく目的軸で規律を整理し直すことである。処遇AI、生成AI、製品AIの区別を明確にし、それぞれに固有の規律を設計する。そうすれば、「何のために何をすべきか」が見えるようになり、キーワードの一人歩きも止まる。
政府は「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」を標榜している。だが、規律の目的を整理しないままキーワードを増やし続ければ、「何をすればいいかわからない」ガイドラインが肥大化するだけである。それは開発・活用のしやすさとは正反対の帰結をもたらす。
さて、どのようなプロンプトでこれらを書かせたかであるが、もういちいち掲載するのも面倒だが、開示しておこう。
まず、ChatGPT 5.2 Thinkingに、Twitterで噴出している不満を把握させ、私の基本的立場を示し、政府資料を把握させ、批判の方向性を指示し、引用すべき箇所を把握させ、それらの材料を使ってブログの骨組みを提案させ、論調のトーンを指定して、本文を書かせてみた。しかし、ChatGPTの日本語作文は下手なので、これらの会話をClaude Opus 4.5に与えて、状況を把握させ、ChatGPTと並行して重要な箇所をいくつか指摘して方向性を定め、表題と本文を生成させた。そこから細かいところの修正を指示し、取り上げるTwitterでの反応を増やすために、Grok に調べさせて、その結果をClaudeの原稿に反映させた。
（略）
補足：X本体のページは、こちらの環境だと本文・スレッド全体を展開取得できず（検索結果に出てくる“本文断片”中心になります）、上は 検索で確認できたテキスト断片ベースの整理です。もしスレッド中で「具体的にどの文書／どの条文（ガイドライン等）」を指しているかが分かる追加ポストがあれば、そこまで含めて不満の類型をもう少し精密に分解できます。
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（略）
（略）
この2点を、同じ素材（政府資料・議事録＋今回の不満）で両側から刺せます。
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（略）
必要なら、次のステップとして 「AI時代の知的財産権検討会」の“該当回”をもう2〜3回分追加して、（a）どこから“開示・透明性”が肥大化したか／（b）誰がEU整合を強く意識しているか を、議事要旨ベースで時系列の“引用束”に拡張できます。
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（略）
日本のAI規制議論が混乱しているのは、「処遇AI」と「生成AI」という、規律目的が根本的に異なる二つの領域を区別せずに、EUから聞き齧ったキーワード（「透明性」「追跡可能性」「責任」等）をベタ貼りしているからだ。
論調のトーン：「EU整合」という呪文で思考停止し、ルールの目的も働き方も理解しないまま「ワンセンテンス政策」で走っている政府への批判。強め。
この理解で正しければ、本文の執筆に入ります。ChatGPTの骨組みは概ね妥当ですが、日本語の文章としてはまだ硬く、論旨の流れにも改善の余地があります。私の方で書き直します。
（略）
必要なら次は、この材料を使ってブログ本文の中核となる “カテゴリ誤り（treatment AI rules ≠ generative AI rules）” の段落を、英語・論文調で「引用（最小限）＋論証（厚め）」の形に組み直します。どの読者層（国内政策ウォッチャー向け／海外向け／研究者向け）に寄せますか。
（略）
後者であれば、知財紛争での立証用（「我々はこういう判断でこのデータを使った」）として一応筋は通ります。
EUの元の条文を確認しましょう。
（略）
（略）
12月6日のブログを確認しました。これで全体の流れが明確になりました。
「知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷──処遇AIと生成AIを混ぜると、全部壊れる」
（略）
この構成でよろしいでしょうか？ よければ本文の執筆に入ります。
（略）
以上が本文案です。タイトルは後で決めるとのことでしたが、仮に「知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷──処遇AIと生成AIを混ぜると、全部壊れる」としています。ご確認ください。
（略）
以上が修正版です。主な変更点：
（略）
（略）
ただ、これらは「規制が厳しすぎて日本が負ける」という方向の嘆きなので、私の論点（強弱ではなくカテゴリ誤り）とはやや角度が違います。入れすぎると「規制緩和派のブログ」と誤解されるかもしれません。
現状の引用のままでよいでしょうか？ それとも何か追加・調整しますか？
（略）
（略）
そのうえで、直したほうが強くなる（＝弱めるのでなく、刺さりが増す）ポイントだけ、絞って提案します。
あなた（＋Claude）の疑義、「それは“AIの意思決定”なのか、“事業者の意思決定（開発・提供・利用を決めた経緯）”なのか？」は、この文章の急所です。
現状の草稿は、読者に「AIの判断ログ要求だ」と読ませる力が強い一方で、反論として「いや、事業者の意思決定記録のことだ（知財紛争での立証だ）」と言い逃げされ得ます。ここは先回りして、
…という形にすると、反論耐性が一気に上がります。
（略）
（略）
これらは私の主題（カテゴリ誤り）とは別の論点ですが、X上の批判として正当なものなので、「さらに」で区切って並記しています。
これで完成。
続けて、続編もお願いしようとしたところ、Claudeの長さ制限（圧縮機能が自動で働いたがそれでも圧縮しきれず）に到達。新しい会話で以下の通り続けた。
（略）
（略）
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（略）
（略）
この構成で執筆に入ってよろしいでしょうか？
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（略）
これでいかがでしょうか？
これで完成。2つ目は晩御飯食べながらであっという間だった。