2026年7月13日 – Kaichi Tsukai

週刊 AI Governance Watch：AIガバナンスは「原則」から「実行時統制・継続的保証」へ

本記事で得られる3つのポイント

国際的な議論は、AI倫理原則の策定から、評価・報告・監視を実行する段階へ進んでいる。
AI Agentの導入では、台帳管理だけでなく、権限、ツール呼び出し、メモリ、ログ、緊急停止を実行時に制御する必要がある。
EU AI Actの本格適用を前に、企業はAIの利用状況と規制対象性を説明できる証跡を整える必要がある。

なぜ重要か

AIガバナンスは、法務部門が規程を作るだけの活動ではなくなりました。AIやAI Agentが実際に何を参照し、判断し、実行したかを把握し、必要に応じて止められる運用体制が問われています。

導入

前回の2026年7月6日版では、国連によるAIリスク評価、Frontier AIのアクセス管理、AI主権、MicrosoftやGoogle DeepMindによるAgent Governanceの進展を中心に整理しました。

今回、2026年7月6日から7月13日までの情報を確認したところ、特に重要な変化は次のとおりです。

国連の初回Global Dialogue on AI Governanceが7月6日から7日にジュネーブで開催された
英国AI Security InstituteがFrontier AIを使ったクラウド設定不備検出の実証事例を公開した
Anthropicが政府向けFrontier Safety Roadmapを7月8日に更新した
OpenAIが政府・国家安全保障分野にAIを提供する際の原則を公表した
IBMが未登録AI資産を発見するAI Asset Discoveryを7月9日に発表した
中国が2026 World AI ConferenceとGlobal AI Governance会合の開催準備を具体化した
オーストラリア政府が「人間がAIを制御し続けられるか」を主要政策課題として明示した
ISOでは、AI固有のサイバー脅威を扱うISO/IEC 27090がFDIS段階に進んでいる

今回の大きなテーマは、AI GovernanceからAI Assuranceへの移行です。

AIを登録し、規程に照らして審査するだけではなく、稼働後も継続的に検出、評価、制御、記録する必要性が強まっています。

前回から変更された重要事項

項目	前回まで	今回確認できた変化
国連	初回Global Dialogue開催予定	2026年7月6日・7日にジュネーブで開催
英国AISI	Frontier AIの能力評価	AIを使ってクラウド設定不備を検出する実証事例を7月7日に公開
OpenAI	Frontier AIの連邦統治案	政府・国家安全保障分野への提供原則を新たに公開
Anthropic	Advanced AI Framework	7月8日にFrontier Safety Roadmap上の政策目標達成を記録
IBM	Agentic Control Plane	7月9日に未把握AIを発見するAI Asset Discoveryを追加
中国	7月の国際会議開催予定	7月7日に会議内容とGlobal AI Governance会合を公式説明
オーストラリア	AI Safety Instituteの整備	7月7日の政府演説でHuman Controlを中心課題として明示
ISO/IEC	ISO/IEC 42001中心	AIセキュリティ規格ISO/IEC 27090がFDIS段階へ

国際標準・セキュリティフレームワーク

OWASP LLM Top 10・Agentic Applications Top 10

事実

OWASP Top 10 for LLM Applicationsは、LLMアプリケーションの主要セキュリティリスクを整理する基礎資料として継続されています。

Agentic Applications Top 10 for 2026では、次のようなAgent固有リスクが対象です。

Agent Goal Hijacking
Tool Misuse
Identity and Privilege Abuse
Memory Poisoning
Insecure Inter-Agent Communication
Cascading Failures
Rogue Agents

OWASPは、Agentic AIの脅威・緩和策、AIUC-1とのCrosswalk、Agentic Skills Top 10も公開しています。

分析

従来のWebアプリケーション診断だけでは、AI Agentの安全性を十分に評価できません。

特に確認すべきなのは、モデルの回答内容よりも、その回答に基づいてAgentが何を実行できるかです。

ISO/IEC 42001

事実

ISO/IEC 42001:2023は、AIマネジメントシステムを構築、運用、維持、継続改善するための要求事項を定めています。

ISO/IEC 42001の導入ガイダンスであるISO/IEC 42003は、現在も開発中です。

さらに、AI固有のセキュリティ脅威、その検出と緩和を扱うISO/IEC 27090がFDIS段階に進んでいます。

分析

ISO/IEC 42001単独ですべてのAIセキュリティ統制を詳細に規定するわけではありません。

実務では、次の組み合わせが重要です。

ISO/IEC 42001：AIマネジメントシステム
ISO/IEC 27001：情報セキュリティ管理
ISO/IEC 27090：AI固有のセキュリティ脅威
ISO/IEC 42005：AIシステムのインパクト評価
NIST AI RMF：AIリスク管理
OWASP：アプリケーション・Agentの技術リスク

主要AI企業の動き

OpenAI

事実

OpenAIは、Frontier AIの連邦統治案に続き、政府・国家安全保障利用に関する原則を公開しました。

同社の統治提案では、重大インシデント報告、モデルウェイトの保護、外部評価、政府の評価能力強化などが重視されています。

分析

OpenAIの政策提案は、自主的なSafety Frameworkから、政府と企業の責任分担を含む制度設計へ広がっています。

Anthropic

事実

Anthropicは2026年7月8日、Frontier Safety Roadmap上で「政策担当者向けロードマップ」の目標を、Advanced AI Frameworkの公開によって達成したと記録しました。

同Frameworkでは、Frontier AI開発企業に対し、重大リスク評価、外部評価、継続的な情報開示、インシデント報告、説明責任を求める方向を示しています。

Responsible Scaling Policyはv3.1が現行です。

分析

Anthropicは、自社内の自主規則だけでなく、政府が導入できる制度モデルへ提案範囲を広げています。

Google・Google DeepMind

事実

Google DeepMindは、AI Control Roadmap、Multi-Agent Safety研究、モデルカードを通じて、AI Agentの安全性、監視、制御、評価を進めています。

モデルカード一覧では、2026年6月30日にGemini 3.1 Flash-Lite Imageの更新が確認できます。

今回の調査期間内に、前回のAI Control Roadmapを置き換える新たな包括的ガバナンス文書は確認できませんでした。

分析

Googleの方向性は、事前評価だけでなく、稼働中のAgentを監視し、異常行動を検知・制御するAI Controlへ向かっています。

Microsoft

事実

Microsoft Agent Governance Toolkitは、Agentの実行時に決定論的なポリシー制御を行い、OWASP Agentic Applications Top 10への対応を支援するオープンソースツールです。

IMDAとの協力では、Agentic AIの評価手法、ツール、ベンチマーク開発が対象になっています。

今回の調査期間内に、Toolkitの後継となる新たな包括的製品発表は確認できませんでした。

分析

Microsoftの重要な貢献は、ガバナンスを文書審査から実行時のPolicy Enforcementへ移した点です。

IBM

事実

IBMは2026年7月9日、watsonx.governance向けAI Asset Discoveryを発表しました。

複数部門で開発・導入され、中央のAI台帳に登録されていないAIシステムを検出し、可視性の不足を解消することを目的としています。

また、Agentic Control Planeでは、AI Agentの操作、統制、再利用、スケジューリングを一元管理します。

分析

今回の企業実装で最も実務的な更新です。

AI Governanceの最初の問題は、リスク評価方法ではなく、組織が保有するAIを把握できていないことです。

生成AI、組み込みAI、社内Agent、外部SaaSのAI機能を自動発見し、台帳へ接続する方向が強まっています。

Palantir

事実

Palantirは、AI FDEとAIPにおいて、既存のID、アクセス権、データ権限、監査ログ、Ontologyとの統合を主要な統制として説明しています。

今回の調査期間内に、前回確認したSecurity and Governance文書を大幅に置き換える新しい公式発表は確認できませんでした。

分析

Palantirの設計上の特徴は、AIに独立した万能権限を与えず、既存の組織権限へ接続する点です。

xAI

事実

xAIはAPIについてSOC 2 Type 2への準拠を説明し、契約顧客向けTrust Centerで認証・データガバナンス情報を提供しています。

今回の調査期間内に、Safety FrameworkまたはAI Governance体制を大幅に変更する新しい公式文書は確認できませんでした。

分析

xAIについては、製品能力の更新だけでなく、プライバシー当局への対応、有害生成対策、政府用途の統制を継続的に確認する必要があります。

OneTrust

事実

OneTrustは、AI GovernanceをAI Inventory、規制マッピング、ワークフロー、継続監視、Runtime Controlへ拡張しています。

2026年7月15日にはISO/IEC 42001の運用証跡をテーマとする講演、7月28日にはAI RiskからRuntime Controlへの移行を扱う講演を予定しています。

分析

製品戦略としては、AI Governanceを「申請・承認システム」から「常時稼働する統制インフラ」へ転換する方向が明確です。

今回の重要ポイント

ポイント1：AI台帳は手作業だけでは維持できなくなる

部門ごとに生成AI、AI Agent、AI搭載SaaSが導入されると、申請ベースの台帳には漏れが生じます。

今後は、クラウド、API、ソースコード、SaaS、認証ログなどからAI資産を発見し、中央台帳へ接続する仕組みが重要になります。

ポイント2：Agent Governanceは実行時制御が中心になる

AI Agentでは、導入前審査だけでは不十分です。

最低限、次を実行時に制御する必要があります。

どのユーザーとして動くか
どのデータへアクセスできるか
どのツールを呼び出せるか
何回まで処理を繰り返せるか
外部へ何を送信できるか
どの処理に人間承認が必要か
どの条件で停止するか

ポイント3：EU AI Act対応は2026年8月2日が直近の節目

GPAI提供者、高リスクAI関係者、AI生成物を扱う企業は、対象性の確認を急ぐ必要があります。

ただし、すべての中小企業が直ちに高額な認証や大規模システムを導入する必要があるわけではありません。

まずは自社の役割、用途、対象地域、データ、影響を確認することが優先です。

実務への影響

企業が確認すべきこと

AI台帳に未登録のAIやAI搭載SaaSがないか
EU向けサービスがAI Actに関係するか
AI Agentが使用するIDと権限
Tool Callと外部通信の記録
個人情報、機密情報、認証情報の入力制限
AIの判断で自動実行してよい業務
人間承認が必要な業務
緊急停止と権限剥奪の方法
モデル更新後の再評価
インシデントの報告先

個人事業主が確認すべきこと

顧客データを個人向けAIへ入力していないか
AI生成物を無確認で納品していないか
AI利用を顧客契約で禁止されていないか
商用利用条件を確認しているか
AIサービスが停止した場合の代替手段があるか
外部Agentにメールやクラウドストレージを接続していないか

AIを業務利用する現場が確認すべきこと

個人アカウントと業務アカウントを分離する
AI回答の根拠を確認する
機密情報をマスキングする
外部ファイルやWebページを読み込ませる際はPrompt Injectionを想定する
Agentに削除、送信、決済、公開権限を直接与えない
異常動作の報告窓口を決める

リスク整理

リスク	内容	実務上の注意点
情報漏洩	入力情報、Agentのメモリ、外部Tool Callから情報が流出する	入力制限、DLP、データ分類、送信先制御を行う
誤回答	AIが誤った内容を自然な文章で出力する	重要判断では人間確認と根拠確認を必須にする
プロンプトインジェクション	Web、メール、PDF、RAG文書から不正命令を読み込む	外部コンテンツを命令ではなくデータとして隔離する
権限管理不備	Agentが過剰な権限でメール、ファイル、DBを操作する	専用ID、最小権限、短期トークン、承認制を使う
ログ不足	判断や実行の経緯を追跡できない	入力、出力、Tool Call、承認、例外を保存する
メモリ汚染	長期メモリに誤情報や悪意ある指示が残る	メモリ書き込みを制限し、検査と削除機能を設ける
連鎖障害	複数Agentが誤判断を引き継ぎ処理を拡大する	処理回数、予算、時間、影響範囲に上限を設定する
著作権・個人情報	学習・入力・生成物に第三者の権利が含まれる	利用目的、法的根拠、同意、出典、規約を確認する

今日からできる対策

1. AI利用ルールを決める

誰が、どのAIを、何の業務に使えるかを1枚の文書にまとめます。

2. 入力してよい情報・禁止情報を分ける

顧客情報、未公開情報、契約書、認証情報、ソースコードを分類します。

3. 承認フローを決める

送信、公開、削除、決済、契約判断など、重大処理には人間承認を入れます。

4. ログを残す

最低限、利用者、AIサービス、日時、目的、確認者を記録します。

5. AIエージェントの権限を制限する

Agent専用IDを作り、必要なデータと機能だけを許可します。

6. 定期的に見直す

月1回、AI台帳、利用規約、モデル変更、インシデント、不要権限を確認します。

今後の注目ポイント

今後30日以内

2026年8月2日のEU AI Act主要適用
GPAI提供者に対するEuropean Commissionの執行体制
AI生成コンテンツ透明性Code of Practiceの採用
中国2026 World AI Conferenceの最終成果
OpenAIの政府・国家安全保障利用原則の具体的適用
ISO/IEC 27090の標準化進捗

今後3か月

UNESCO Global Forum on the Ethics of AI
NIST AI RMF改訂版
シンガポールAgentic AI Frameworkの導入事例
Anthropic Advanced AI Frameworkへの政策反応
AI Asset Discovery市場の拡大
Agent Runtime Control製品の標準化
AIインシデント報告制度の国際的な整合

中小企業・個人事業主が準備すべきこと

AI利用台帳
禁止情報リスト
AI利用責任者
出力確認ルール
Agent権限一覧
取引先へのAI利用説明
インシデント連絡手順
AIサービス停止時の代替手段

まとめ

今回の調査で最も重要なのは、AI Governanceが「方針を作る活動」から、AIを継続的に発見、監視、制御、評価する活動へ変わっていることです。

直ちに大規模なAI Governance製品を導入する必要はありません。

まずは次の五つを明確にしてください。

何のAIを使っているか
何のデータを扱っているか
誰の権限で動いているか
何を自動実行できるか
問題が起きたときに止められるか

AIを安全に使うために最初から完璧な制度は必要ありません。ただし、誰も把握していないAIと、誰にも止められないAI Agentは放置しない方がよいでしょう。

参照URL

https://www.oecd.org/en/publications/digital-government-outlook_0496b2bc-en/full-report/adopting-and-governing-ai-in-government_7ef312a9.html
https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence
https://www.unesco.org/en/articles/global-dialogue-ai-governance-geneva-6-7-july
https://www.unesco.org/en/forum-ethics-ai
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/faq
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/signatory-taskforce-gpai-code-practice
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
https://airc.nist.gov/
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/nist-ai-rmf-playbook
https://www.aisi.gov.uk/
https://www.aisi.gov.uk/frontier-ai-trends-report
https://www.aisi.gov.uk/blog
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/ai-governance/index.html
https://www.msit.go.kr/eng/bbs/view.do?bbsSeqNo=42&mId=4&mPid=2&nttSeqNo=1071
https://www.msit.go.kr/eng/bbs/list.do?mId=4&mPid=2&sCode=eng
https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/factsheets/2026/updated-model-ai-governance-framework-for-agentic-ai
https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf
https://www.imda.gov.sg/assets/637e92e5-d6df-499b-abfe-81a3c52bd6cc.pdf
https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/imda-and-microsoft-commit-to-advancing-ai-safety-and-security
https://www.mfa.gov.cn/eng/xw/wjbxw/202607/t20260709_11978928.html
https://www.mfa.gov.cn/eng/xw/zwbd/202607/t20260709_11978274.html
https://www.spa.gov.sa/en/N2627422
https://www.spa.gov.sa/en/N2608636
https://www.spa.gov.sa/en/N2570498
https://www.industry.gov.au/publications/international-ai-safety-report-2026
https://www.minister.industry.gov.au/charlton/media/ai-safety-forum
https://www.industry.gov.au/news/european-union-and-australia-discuss-shared-priorities-digital-dialogue
https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026/
https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/
https://genai.owasp.org/resource/agentic-ai-threats-and-mitigations/
https://genai.owasp.org/resource/aiuc-1-crosswalks-owasp-top-10-for-agentic-applications/
https://owasp.org/www-project-agentic-skills-top-10/
https://www.iso.org/standard/42001
https://www.iso.org/home/insights-news/resources/iso-42001-explained-what-it-is.html
https://www.iso.org/standard/91021.html
https://www.iso.org/standard/56581.html
https://openai.com/index/frontier-safety-blueprint/
https://openai.com/index/government-national-security-partnerships/
https://www.anthropic.com/responsible-scaling-policy
https://www.anthropic.com/responsible-scaling-policy/roadmap
https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/0a58d567024a8b448ff15158ebc3625328dfcc1f.pdf
https://deepmind.google/responsibility-and-safety/
https://deepmind.google/models/model-cards/
Introducing the Agent Governance Toolkit: Open-source runtime security for AI agents

https://www.ibm.com/new/announcements/introducing-the-agentic-control-plane
https://www.ibm.com/new/announcements/ai-asset-discovery-in-watsonx-governance
https://www.ibm.com/think/perspectives/ai-governance-to-assurance-what-we-shared-think-2026
https://palantir.com/docs/foundry/ai-fde/security-and-governance/
https://palantir.com/docs/foundry/aip/ethics-governance/
https://docs.x.ai/llms.txt
https://x.ai/legal/privacy-policy
https://www.onetrust.com/solutions/ai-governance/
https://www.onetrust.com/resources/from-ai-principles-to-proof-operationalizing-iso-42001-webinar/
https://www.onetrust.com/resources/from-ai-risk-to-runtime-control-webinar/

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週刊 AI Governance Watch：AIガバナンスは「原則」から「実行時統制・継続的保証」へ

本記事で得られる3つのポイント

なぜ重要か

導入

前回から変更された重要事項

最新動向の概要

国際機関の動き

OECD

UNESCO・国連

EUの動き

EU AI Act

米国の動き

NIST AI RMF

OpenAIと国家安全保障利用

英国の動き

AI Security Institute

日本の動き

韓国の動き

シンガポール・ASEANの動き

中国の動き

UAE・サウジアラビアの動き

オーストラリアの動き

カナダの動き