AI事業者ガイドラインとは？第1.2版の改定ポイント・共通の指針・企業の対応をわかりやすく解説

AI事業者ガイドラインは、総務省と経済産業省が策定したAI事業者向けの指針です。生成AIの業務活用が広がるなか、取引先からAIの利用体制を確認される場面でも参照されています。

とはいえ、「何が書いてあるの？」「自社は何をすればいい？」と戸惑っている方も多いはずです。

本記事では、ガイドラインの概要から第1.2版の改定ポイント、AI推進法との関係、主体別の対応、企業の進め方までを解説します。自社のAIガバナンス整備にお役立てください。

AI事業者ガイドラインとは？

AI事業者ガイドラインは、総務省と経済産業省が共同で策定した、AIを開発・提供・利用する事業者向けの指針です。2024年4月に第1.0版が公表され、2026年11月時点の最新版は第1.2版にあたります。

総務省と経済産業省が策定したAIガバナンスの統一的な指針

AI事業者ガイドラインは「人間中心のAI社会原則」を土台に、各省庁が個別に出していた3つの文書を1つへ統合したものです。まとめられたのは、総務省の「AI開発ガイドライン」「AI利活用ガイドライン」と、経済産業省の「AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン」の3つです。

バラバラだった指針が1本化され、事業者はどれを見ればよいか迷わずに済むようになりました。

目的として掲げられているのは、事業者がAIのリスクを正しく認識し、必要な対策をライフサイクル全体で自主的に実行できるよう後押しすることです。開発から運用、改善までを通して、リスクと向き合う前提に立っています。

もう一つの柱が、イノベーションの促進とリスクの緩和の両立です。ルールで縛って活用を止めるのではなく、リスクを把握したうえでAIを使える状態をつくる姿勢が、ガイドライン全体を貫いています。

本編と別添の構成（基本理念・指針・実践）

AI事業者ガイドラインは、本編と別添の2つで構成されています。本編が示すのは「どのような社会を目指すのか（基本理念＝why）」と「どのような取組を行うか（指針＝what）」の2点です。

一方の別添（付属資料）は、「具体的にどのようなアプローチで取り組むか（実践＝how）」を担います。考え方を本編で示し、動き方を別添で補う役割分担になっています。

文書	示す内容	主な中身
本編	基本理念（why）／指針（what）	第1部〜第5部。AIの基礎、共通の指針、AI開発者・AI提供者・AI利用者それぞれの事項
別添（付属資料）	実践（how）	主体別の解説、チェックリスト・ワークシート

自社の立場に当たる箇所を開けば、何を確認すべきかが具体的にわかる作りになっています。

法的拘束力・罰則はあるのか

AI事業者ガイドラインに、法的拘束力や罰則はありません。事業者の自主的な取組を後押しする「ソフトロー」として位置づけられています。

ただし、守らなくてよい文書というわけではありません。取引先からAIの利用体制について確認を受ける場面では判断の拠り所になるため、実質的な参照基準としての役割も担っています。

あわせて押さえておきたいのが、ガイドラインが「Living Document」と位置づけられている点です。技術や社会の変化に合わせて更新され続けるため、一度対応して終わりにはなりません。自社ルールを見直すタイミングで最新版を確認する運用が現実的です。

最新版（第1.2版）の改定ポイント

2026年11月時点の最新版は、2026年3月31日に総務省と経済産業省が公表した第1.2版です。時点更新を除くと2度目の改定にあたり、AIエージェントの登場をはじめとする技術動向が反映されました。ここからは、公表資料で示された改定の論点を順に見ていきます。

これまでの改定の流れ（第1.0版→第1.1版→第1.2版）

AI事業者ガイドラインは、年に1回のペースで見直しが続いています。2024年4月の初版以降、時点更新を含めて3度の更新が加えられました。

版	公表日	主な改定内容
第1.0版	2024年4月19日	既存の3ガイドラインを統合した初版
第1.01版	2024年11月22日	本編・別添の時点更新
第1.1版	2025年3月28日	生成AIに関する記載の追加、リスクの洗い出しと分類、AI契約の留意事項
第1.2版	2026年3月31日	AIエージェント・フィジカルAIへの対応、主体区分や用語の整理

注目したいのは、各版で反映された技術が移り変わっている点にあります。第1.1版では生成AIの普及が、第1.2版ではAIエージェントの登場が、それぞれ改定の引き金になりました。

技術の変化に合わせて内容が更新されるため、自社のルールを見直すときは最新版を参照することが大切です。

AIエージェントへの対応

第1.2版では、AIエージェントに関する記述が新たに追加されました。ガイドライン本編では、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義しています。

従来の生成AIは、指示を受けて出力を返す存在でした。対してAIエージェントは、目標に向かって自ら判断し、行動まで起こします。メール送信やAPI実行といった外部への操作を伴う点が、大きな違いです。

この自律性の高さを踏まえ、第1.2版では権限の適切な設定と、人間の判断を適切に介在させることが論点として整理されました。どの処理まで自動で実行させるか、どこから人の承認を挟むかを、設計段階で決めておく必要があります。

あわせて、別添のAI利用者向け記載には、ログの定期的な確認が具体的なアプローチとして追記されました。システムの利用状況や異常な操作を把握する狙いがあります。

フィジカルAIへの対応

第1.2版では、フィジカルAIに関する記述も追加されました。ガイドラインでは、センサ等で物理環境の情報を取り込み、AIによる判断を経てロボットなどの物理的な行動につなげるシステムと定義されています。

画面の中で完結する生成AIと違い、フィジカルAIは物理的な動きを伴うため、人やモノに直接触れる場面も出てきます。誤作動がそのまま事故につながりかねず、安全面での配慮が欠かせません。

とはいえ、日本にとっては産業用ロボット技術の強みを生かせる領域でもあります。人手不足への対策や生産性の向上という観点から、活用に期待が寄せられている分野です。

その他の主な変更点

第1.2版では、新技術への対応以外にも複数の見直しが入りました。一つが、リスクに関する記載の整理です。リスクベースアプローチの内容が追記され、一部のリスク分類も見直されました。

あわせて主体区分も整理されています。AI開発者の定義が補足され、一般的なAI活用の流れにおける主体の対応が見直されました。

用語の面では「学習」「推論」「データ」といった多義的な言葉の定義と表現に手が入っています。読み手によって解釈が分かれていた部分を揃える狙いがあります。

別添側では、チェックリストとワークシートが本編と同じ日付で更新されました。

AI推進法・AI基本計画との関係

AI事業者ガイドラインは、国のAI政策全体のなかの一部として位置づけられています。法律や計画との役割の違いを押さえておくと、自社が何を参照すべきかの判断がつきやすくなります。

なお、政府のAI戦略の動きについては下記の記事もあわせてご覧ください。

AI推進法とは

AI推進法の正式名称は「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」といいます。AIの研究開発と活用を後押しするために設けられた、日本で初めてのAI法です。

ここで押さえたいのが、規制や罰則を中心とした法律ではない点です。内閣府は、AIのイノベーションを促進しつつリスクに対応するための法律だと説明しています。

施行までの流れは、2025年6月4日に公布と一部施行、同年9月1日にAI戦略本部の設置に関する規定を含めた全面施行という順です。

その後、同法にもとづくAI基本計画が2025年12月に閣議決定され、第13条にもとづく「人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針」も決定されました。2026年7月には第Ⅱ期の計画が閣議決定されており、制度の見直しは今も続いています。

法律・政府の指針・ガイドラインの3層構造

日本のAI政策は、法律・政府の指針・実務の手引きという3つの層で組み立てられています。それぞれ役割が異なるため、自社がどこを見るべきかを押さえておくと迷いません。

層	文書	役割
法律	AI推進法	AIの研究開発と活用を推進する枠組みを定める
政府の指針	AI基本計画、適正性確保に関する指針	法律にもとづき、国としての方針を示す
実務の手引き	AI事業者ガイドライン	事業者が具体的に何に取り組むかを整理する

企業が日々の業務で開くのは、いちばん下の層にあたるAI事業者ガイドラインになります。法律や計画は国の方向性を示すものであり、現場の行動まで書かれているわけではありません。

上の2層で示された考え方を、事業者が使える形に落とし込んだものがガイドラインです。自社のルールづくりでは、まずここから確認するとよいでしょう。

対象となる3つの主体

AI事業者ガイドラインは、AIに関わる事業者をAI開発者・AI提供者・AI利用者の3つに分けて整理しています。自社がどの立場に当たるかで、読むべき箇所は変わってきます。

本章では、各主体の定義と、自社の立場を見極める方法を解説します。

3つの主体の定義

ガイドラインが対象とするのは、AI開発者・AI提供者・AI利用者の3者です。それぞれの定義と具体例を下の表にまとめました。

主体	定義	具体例
AI開発者	AIシステムを開発する事業者（AIを研究開発する事業者を含む）	AIモデルの学習・検証を行い、システムを構築する企業
AI提供者	AIシステムをアプリケーション・製品・既存のシステム・ビジネスプロセス等に組み込んだサービスとして提供する事業者	自社サービスにAIを実装し、顧客へ届ける企業
AI利用者	事業活動において、AIシステム又はAIサービスを利用する事業者	業務効率化のために生成AIを導入している企業

3者を分けるのは、AIとの関わり方です。つくる側が開発者、組み込んで届ける側が提供者、業務で使う側が利用者という整理です。

注意したいのは、3つのうち1つだけに当てはまるとは限らない点です。自社でAIを開発し、製品として提供しながら社内でも使っている企業は3つすべてに該当します。

なお、データ提供者と業務外利用者は対象外と明記されています。個人で趣味として生成AIを使う場合も、この範囲には含まれません。

自社がどの立場に当たるかを判定する方法

判定の決め手は、AIをどう扱っているかです。下の表で、自社の状況に近いものを探してみてください。

自社の状況	当てはまる立場
ChatGPTなどを社内業務で使っている	AI利用者
生成AIを組み込んだ自社サービスを顧客へ提供している	AI提供者
AIモデルそのものを開発している、または追加学習させている	AI開発者

多くの企業は、AI利用者に当てはまります。既存のサービスを業務で使うだけなら、読む範囲はかなり絞り込めます。

ただし、1社が複数の立場を兼ねるケースも珍しくありません。社内で生成AIを使いながら、AIを組み込んだサービスを顧客へ提供している企業は、利用者と提供者の両方に該当します。

自部門の視点だけで判断すると、立場を見落としがちです。社内の他部門がAIをどう扱っているかも含めて、全体を見渡したうえで判定しましょう。

基本理念と共通の指針10項目

AI事業者ガイドラインの土台になっているのは、3つの基本理念と10項目の共通の指針です。10項目は、各主体が取り組む7つと、社会と連携して取り組む3つに分かれます。本章では、理念と指針の中身を順に解説していきます。

3つの基本理念

ガイドラインの根っこにあるのが、「人間の尊厳が尊重される社会（Dignity）」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会（Diversity & Inclusion）」「持続可能な社会（Sustainability）」という3つの価値です。

1つ目は、AIに人が使われるのではなく、人がAIを使う関係を保つという考え方です。2つ目は、年齢や国籍、障害の有無にかかわらず、誰もがAIの恩恵を受けられる状態を指します。

3つ目は、AIの力で社会の格差を埋め、環境や資源の課題にも向き合い続ける社会です。この3つは「人間中心のAI社会原則」から引き継がれたもので、ガイドライン全体の出発点になっています。

各主体が取り組む7つの指針

開発者・提供者・利用者のいずれであっても、共通して求められるのが7つの指針です。中身と生成AIでの具体例を下の表にまとめました。

指針	求められること	生成AIでの具体例
人間中心	AIが人の能力を拡張し、偽情報による社会の混乱を招かないようにする	生成した文章をそのまま公開せず、人が内容を確認する
安全性	適切なリスク分析を実施し、本来の利用目的を逸脱した使い方による危害を避ける	本来の用途から外れた使い方を想定し、禁止事項を定める
公平性	人種・性別・国籍・年齢などを理由とした不当な差別が生まれないようにする	採用や評価の判断をAIだけに委ねず、人の判断を挟む
プライバシー保護	個人情報保護法などを守り、プライバシーポリシーを定めて公表する	顧客の個人情報を生成AIへ入力しないルールを設ける
セキュリティ確保	AIシステムの機密性・完全性・可用性を維持し、技術水準に照らして合理的な対策を講じる	社外のAIサービスへ機密情報を入力しない体制を整える
透明性	AIを使っている事実や、その能力と限界をステークホルダーへ伝える	AIが作成した文章であることを明示する
アカウンタビリティ	対応状況を説明し、関係する情報を文書化して参照できる状態とする	利用ルールや確認の記録を残し、求めに応じて示せるようにする

7つに共通しているのは、AIの判断を鵜呑みにしない姿勢です。公平性では人の判断を挟むこと、透明性ではAIの利用を隠さないことが求められており、どちらも人が関与する前提に立っています。

なかでも、生成AIを業務で使う企業がまず向き合うのはプライバシー保護とセキュリティ確保です。入力してよい情報の線引きは、どの企業でも避けて通れません。

抽象度が高く感じられる指針も、自社の業務に当てはめれば具体的な行動に変わります。まずは表の右列を手がかりに、自社で何ができるかを洗い出してみてください。

社会と連携して取り組む3つの指針

残る3つは、自社だけでは完結しない指針です。教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーションの3つが当てはまります。

教育・リテラシーは、AIに関わる方が十分な知識を持てるよう手を打つことを指します。社内の従業員だけでなく、取引先や顧客への働きかけも期待されるところです。

公正競争確保では、AIをめぐる公正な競争環境を守る姿勢が問われます。特定の企業だけが市場を独占する状態を避ける考え方です。

イノベーションは、産学官連携やオープンイノベーションの推進を求めるものです。自社のAIと他社のAIをつなげられるよう、相互接続性と相互運用性を確保する点も含まれています。

【主体別】求められる対応とチェックリスト

AI事業者ガイドラインは、AI開発者・AI提供者・AI利用者のそれぞれに求める対応を分けて示しています。本章では、立場ごとの対応内容をチェックリスト形式で解説していきます。

なお、生成AIのリスクと対策をさらに詳しく知りたい場合は、下記の記事もあわせてご覧ください。

AI開発者に求められること

AI開発者が担うのは、AIモデルを直接設計・変更できる立場としての責任です。提供や利用の段階でどう影響するかを、開発時点で見通しておく必要があります。

確認項目	対応する指針	確認
学習データに個人情報や知的財産権に留意が必要なものが含まれる場合、法令に則って扱っているか	安全性・プライバシー保護	☐
学習データやアルゴリズムのバイアスを点検しているか	公平性	☐
セキュリティ・バイ・デザインで対策を講じているか	セキュリティ確保	☐
事後検証に備えて作業記録を保存し、品質の維持・向上に努めているか	透明性	☐
AI提供者へリスクや限界の情報を提供しているか	アカウンタビリティ	☐

ポイントは、設計段階から安全性とセキュリティを組み込む姿勢です。できあがってから対策を足す形では間に合いません。

AI提供者に求められること

AI提供者に問われるのは、AI開発者が想定した範囲でシステムを届けられているかです。適正な利用を前提にしたサービス提供が、役割の中心です。

確認項目	対応する指針	確認
AI開発者が設定した範囲でAIを活用しているか	安全性	☐
参照する情報や外部サービスのバイアスを検討しているか	公平性	☐
プライバシー・バイ・デザインの対策を導入しているか	プライバシー保護	☐
セキュリティ・バイ・デザインで対策を講じているか	セキュリティ確保	☐
システムアーキテクチャやデータ処理プロセスを文書化しているか	透明性	☐
AI利用者へ適正利用を促し、個人情報の入力に注意喚起しているか	アカウンタビリティ	☐
サービス規約を作成し、プライバシーポリシーを明示しているか	アカウンタビリティ	☐

見落としやすいのが、開発者の想定と利用者の環境のずれになります。同じAIでも使われ方が変われば、結果の正確性は揺らぎます。

提供後も、適切な目的で使われているかを定期的に検証しましょう。インシデント事例を含む情報共有も、提供者に期待される役割です。

AI利用者に求められること

多くの企業が当てはまるのが、このAI利用者です。求められるのはAI提供者が意図した範囲内で継続的に適正利用することになります。あわせて、効果的な活用に必要な知見の習得も期待されています。

確認項目	対応する指針	確認
AI提供者が定めた利用上の留意点を守っているか	安全性	☐
出力の精度とリスクを理解したうえで使っているか	安全性	☐
入力データやプロンプトのバイアスに配慮しているか	公平性	☐
個人情報を不適切に入力していないか	プライバシー保護	☐
機密情報を不適切に入力していないか	セキュリティ確保	☐
出力を事業判断に使った際、関係者へ合理的な範囲で情報提供しているか	透明性	☐
個人や集団の評価に使う場合、人が合理的に判断して説明責任を果たしているか	アカウンタビリティ	☐
合理的な範囲で問合せ窓口を設け、AI提供者と連携しているか	アカウンタビリティ	☐
提供された文書を保管・活用し、サービス規約を守っているか	アカウンタビリティ	☐

実務で重くのしかかるのが、入力情報の線引きです。顧客の個人情報や社外秘の資料をそのまま貼り付ける運用は、どの企業でも避けなければなりません。

もう一つ重要なのが、人の評価にAIを使う場面です。採用や人事評価の参考にする場合は、人間が合理的に判断したうえで説明責任を果たす必要があります。関係者から問い合わせを受けたときに答えられるよう、窓口と記録を整えておくと安心です。

企業がAI事業者ガイドラインに対応する進め方

ガイドラインの項目をすべて一度に満たす必要はありません。リスクの大きさに応じて対策の程度を決める「リスクベースアプローチ」で、自社に必要な取り組みから着手してください。

なお、他の省庁・団体のガイドラインも確認したい場合は、下記の記事もあわせてご覧ください。

経営層の関与のもとでAIガバナンスの体制をつくる

最初の一歩は、責任者と推進体制を決めることです。ガイドラインでは、経営層のリーダーシップのもとでAIガバナンスを構築し、リスクをマネジメントする重要性が示されています。

経営層のコミットメントが欠かせないのは、AIの活用が部門をまたぐためです。情報システム・法務・事業部門がばらばらに動けば、判断の基準もそろいません。

体制づくりでは、AIの利用を統括する責任者を置きます。関係部署から担当者を集める形が現実的です。現場の判断に迷いが生じたとき、誰に相談すればよいかを明確にしておきましょう。

決めた方針は、組織の戦略や企業体制へ落とし込み、文化として浸透させるところまでが目標です。

社内ガイドライン・利用ルールに落とし込む

ガイドラインの指針は抽象度が高く、そのままでは現場が動けません。共通の指針と自社の立場に当たる事項を、業務に合わせて具体化してください。

ガイドラインの指針	社内ルールへの落とし込み例
プライバシー保護	顧客の個人情報は入力しないと明記する
セキュリティ確保	利用してよいツールを指定し、入力してよい情報を区分する
透明性	顧客向けの文章にAIを使った場合、説明できる状態にする
人間中心	出力をそのまま使わず、公開前に担当者が確認する

ポイントは、禁止事項を並べるより先に、使ってよい範囲を書くところにあります。「これはダメ」だけが並ぶルールでは、現場が判断に迷って活用そのものが止まります。ルールは1枚にまとめ、誰でも確認できる場所へ置いてください。

公式のチェックリスト・ワークシートで対応状況を確認する

自社の対応状況は、公式のチェックリストとワークシートで点検できます。どちらも別添7として用意されており、10の指針と確認すべき重要事項が整理されています。

ワークシートはExcel形式で配布されており、そのまま書き込める形です。AI開発者・AI提供者・AI利用者それぞれの記載例も載っているため、自社の立場に近いものを参考にできます。

第1.2版では、チェックリストとワークシートも本編と同じ日付で更新されました。総務省の掲載ページから、最新版を入手できます。

取引先から対応状況を聞かれたときの答え方

取引先によっては、調達時の質問票やセキュリティチェックで、AIの利用体制について確認されることがあります。聞かれてから慌てないよう、答える材料を先に揃えておいてください。

聞かれること	答えるために必要なもの
自社はどの立場でAIに関わっているか	開発者・提供者・利用者の区分
社内に利用の取り決めがあるか	社内ガイドライン・利用ルール
責任者が決まっているか	推進体制と責任者の一覧
顧客から預かった情報の扱いを定めているか	入力してよい情報の区分
人の待遇に関わる判断に使っていないか	AIの利用範囲と判断プロセスの記録

いずれも、社内ルールを1枚にまとめておけば答えられる内容になります。取り決めがない状態で聞かれると、その場で作ることになり、実態と食い違ったまま提出しかねません。

こうした確認は、商談の早い段階で求められることもあります。商談の足を引っ張らないよう、先に準備しておいてください。

生成AI・AIエージェントの活用で押さえたい実務のポイント

ガイドラインの指針を、現場の運用へどう落とし込むとよいのでしょうか。本章では、生成AIの社内利用・AIエージェントの導入・自社サービスへの組み込みという3つの場面ごとに、具体的な運用例を紹介していきます。

なお、AIエージェントのガバナンスについては、下記の記事で詳しく解説しています。

社内で生成AIを使うとき（入力情報のルールと出力の確認）

業務で生成AIを使うなら、まず入力内容が学習に使われない法人向けプランを選んでください。無料プランのまま社内へ広げると、情報の行き先を管理できなくなります。

情報の種類	入力の可否
公開済みの自社情報、一般的な調べもの	入力してよい
社内資料のうち機密に当たらないもの	社内ルールで判断
顧客の個人情報、未公開の価格、商談記録	入力しない

出力側では、ファクトチェックが欠かせません。生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく返す場合があり、社外へ出す文章ほど一次情報との突き合わせが必要です。

もう一つ押さえたいのが、AIを使った事実を隠さない姿勢です。顧客向けの文章や応対にAIが関わっているなら、聞かれたときに説明できる状態にしておきましょう。

AIエージェントを導入するとき（権限設計・人の承認・ログ管理）

設計で最初に決めるのは、AIエージェントへ与える権限の範囲です。第1.2版でも権限の適切な設定が論点として整理されており、必要最小限にとどめる考え方が土台です。

操作の種類	運用例
情報の収集・要約	AIエージェントが自律的に実行
社内の下書き作成	自律実行のうえ、担当者が内容を確認
メール送信・外部への投稿	送信前に人が承認
発注・契約情報の登録	実行前に人が承認
アカウント設定の変更	人が操作し、AIには権限を与えない

線引きの基準は、外部へ影響が及ぶかどうかになります。社内で完結する処理は任せ、外部への送信や登録が絡む場面では人の承認を挟む形が現実的です。

あわせて、行動ログを残す仕組みも整えておきましょう。どの処理をいつ実行したかを追える状態にしておけば、想定外の動作が起きた際に原因を特定できます。ログは定期的に確認し、異常な操作がないかを点検しましょう。

自社サービスにAIを組み込むとき（利用者への説明と規約の整備）

AI提供者になった時点で、利用者への説明責任が発生します。整えておきたい項目は、下の表のとおりです。

項目	整備する内容
AIを使っている事実の明示	サービス内のどこでAIが動いているかを示す
適切な使い方の案内	想定する利用範囲と、避けてほしい使い方を伝える
能力と限界の説明	出力の精度に幅があることを事前に知らせる
サービス規約	AIの利用条件と免責の範囲を定める
プライバシーポリシー	入力データの取り扱いと保存期間を明記する
問合せ窓口	利用者からの質問や不具合報告を受ける体制をつくる

後回しにしやすいのが、問合せ窓口になります。不具合が起きてから連絡先を探す状態では、対応が遅れて信頼を損ないかねません。

規約やポリシーは、作って終わりにせず定期的に見直すことが大切です。AIの仕様が変われば、記載すべき内容も変わってきます。

AIガバナンス体制づくり・社内ルール整備ならWEELにご相談ください

AI事業者ガイドラインに罰則はありません。それでも最新版でAIエージェントへの対応が加わったいま、自社の立場に応じたAIガバナンスを整えることが、安全な生成AI活用と取引先からの信頼につながります。

もっとも、体制づくりでつまずく企業は少なくありません。ルールを作っても社内のリテラシーに差があり、現場で守られないまま形骸化するケースも見られます。

社内向けにAIガバナンスを学ぶ場を設けたいというご要望も増えています。体制づくり・社内ルールの整備・研修のいずれかで迷っている段階であれば、一度ご相談ください。

AI事業者ガイドラインのよくある質問