JBMIA 成果発表会 2025 2024年度 AI関連の注自動向 PDF Free Download
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【無断転載・配布禁止】 JBMIA 成果発表会 2025
2025 年7月17日
技術調査専門委員会
副委員長 坂津 務
2024年度 AI関連の注目動向
－AI規制動向、生成AIの進展、リスク事例、
AIガバナンスに関する2024年度動向の調査結果－
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Agenda
1. 技術調査専門委員会の紹介
2. 2024年度AI関連情報調査スコープ
3. 国内外のAI規制動向
4. AI利活用におけるリスク事例
5. 国内生成AI関連動向（LLM開発、計算基盤開発、AI利活用）
6. AIガバナンスの最新動向
7. まとめ
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1. 技術調査専門委員会の紹介
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JBMIAホームページより
https://www.jbmia.or.jp/about_jbmia/organization/
◼JBMIAでは、委員会・部会の再編を行い、2024年10月に仮運用開始、2025年4月から本格実施し
ている。
◼技術調査専門委員会は、特設委員会傘下の組織として活動を行っている。
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1. 技術調査専門委員会の紹介
■活動概要
ビジネス機器業界の技術動向把握や将来予測の為、
業界に先駆けた新技術の調査・情報共有を図る。
■活動内容
・先端技術の調査によるビジネス機器関連技術調査報告書の作成
・有識者による最新研究･技術開発の講演会
・最新研究・技術開発に関する見学会
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◼技術調査専門委員会は、新技術の調査・情報共有を目的としており、主な活動内容は、「技術調査報
告書作成」、「講演会」、「見学会」の3つである。
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1. 技術調査専門委員会の紹介
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◼近年の生成AIの進歩やその規制に関する動向を調査するため、昨年度から、報告書にAI関連の特集
記事を掲載している。
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1. 技術調査専門委員会の紹介
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技術委員会 技術調査専門委員会 AI関連対応検討WG
■2022年度AI関連対応検討WG
※2022年当時体制
◼JBMIA会員企業の事業領域においても、AI技術の利活用が活発に行われるようになっており、関連
情報を調査するため、2022年にAI関連対応検討WGを設置した。
JBMIA会員企業の事業領域においてもAI技術の利活用が活発に行われるように
なってきた。AI方針の策定や利活用におけるリスクを考える際に、参考にするこ
とができる関連情報を調査するため、2022年8月にAI関連対応検討ワーキングの
活動をスタートさせた。
■ワーキンググループの狙い
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1. 技術調査専門委員会の紹介
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・chap.1～chap.4の調査報告書（23年7月公開）
・理念や方向性など統一的な基本方針の作成ではな
く会員企業にとって参考となる情報を提供
https://www.jbmia.or.jp/whatsnew/detail.php?id=1653
Chapter 1：活動の狙いと概要
Chapter 2：AI倫理に関する社会情勢と各社取り組み動向
Chapter 3：AI規制に関する最新動向
Chapter 4：JBMIA貢献領域におけるAI活用ユースケース
からみたリスクと対策
■AI関連対応検討WG－調査報告書
◼2023年7月に、AI倫理やAI規制に関する社会情勢と各社取り組みの動向、AI活用ユースケースから
みたリスクと対策などをまとめた報告書を公開した。
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２．2024年度AI関連情報調査スコープ
◼背景
欧州AI規制法の成立、米大統領令、日本のAI制度研究会、など規制に関する動きは複雑化して
いる一方で、AI技術関連の開発及び利活用は活発な動きを見せている。旧WGのメンバーで継続
して関連情報を調査していく事とした。
◼調査範囲・対象
•期間・情報源：2024年4月～2025年3月の国内外のAI関連公開情報調査およびJBMIA講演会
「AIを巡るルールとガバナンスの最新動向」羽深宏樹氏
•対象分野：AI規制・倫理動向、生成AI利活用、計算基盤、AIガバナンス、他
◼調査報告書
•2024年度技術調査報告書 「第Ⅰ章 講演会 AIを巡るルールとガバナンスの最新動向」 、
「第Ⅳ章AI関連の注目動向」（2025年6月公開）
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◼2024年度も動向調査を継続し、2024年4月～2025年3月に公開された国内外のAI関連情報を調査
した。羽深宏樹氏講演会「AIを巡るルールとガバナンスの最新動向」の内容も加えた。
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報告内容
1. 技術調査専門委員会の紹介
2. 2024年度の調査スコープ
3. 国内外のAI規制動向
4. AI利活用におけるリスク事例
5. 国内生成AI関連動向（LLM開発、計算基盤開発、AI利活用）
6. AIガバナンスの最新動向
7. まとめ（今後の展望）
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３．国内外のAI規制動向
表1各地域の2024年度AI規制動向の比較
項目 欧州（EU） 米国（州レベルと連邦） 日本
施行スケジュール
2024
年8月：AI法施行
2025
年2月：高リスクAIシステム禁止
2026
年8月：AI
法規則の大部分適用開始
2023
年10月：バイデン大統領令（規制化）
2024
年5月：コロラド州AI規制法成立
2025
年1月：
トランプ大統領令（規制緩和）
2024
年4月：AI事業者ガイドライン発表
2024
年8月：AI制度研究会を設立
2025
年5月：AI推進法が成立
規制の特徴
世界初の
包括的AI規制
リスクベースアプローチ
高リスク
AIシステム（例：医療、教育、
公共サービス）
安全性と公平性を重視
したバイデン大統領令
州レベルの規制
（例：コロラド州AI規制法）
トランプ大統領令
による方針転換（規制緩和
とイノベーション促進
）
自主性を尊重した
AI事業者ガイドライン
（
AI開発者、提供者、利用者の3主体）
AI
制度研究会による議論と法案化
「
AI関連技術の研究開発・活用推進法」
国際協調の動き
欧州
AI法がグローバル基準を目指す
国際標準化機関との連携
G7
広島AIプロセスやAIセーフティサミット
に参加
AI
アクションサミットで規制化を批判
G7
広島AIプロセスを主導
欧州評議会
AI条約に署名
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◼欧州、米国、日本のAI規制に関する2024年度の動きを、スケジュール、特徴、国際協調の観点で整
理した。
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３．国内外のAI規制動向
表2欧州AI法施行スケジュール
時期 内容
2024年5月
欧州理事会が
AI法案を承認
2024年8月
AI
法が正式に施行開始
2025年2月
許容できないリスクをもたらす
AIシステムの禁止が適用開始
2025年8月
汎用
AIモデル（例：生成AI）に関する規則が適用開始
2026年8月
AI
法の規則の大部分が適用開始
（１）欧州規制動向
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◼欧州AI法は正式に施行が開始された。今後、段階的に適用範囲が拡大され、2025年8月には、生成
AIを含む汎用AIモデルにも適用が開始される。
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３．国内外のAI規制動向
（２）米国規制動向
１．バイデン大統領令の発表：2023年10月
・AIの安全性、公平性、信頼性を確保するための大統領令を発表
・G7広島AIプロセスやAIセーフティサミットに参加
2. 州レベルの規制が進展：2024年～
・コロラド州：2024年5月に米国初の包括的な州レベルAI規制法が成立
・カリフォルニア州：2024年9月に知事がAI安全法案を拒否
3. トランプ大統領令による規制緩和：2025年1月
・就任直後に、バイデン大統領令に基づく全ての政策、指令、規制などを見直し、AIの
グローバル化の障壁になっている場合は、一時停止、修正、撤回などの提案を指示した。
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◼バイデン大統領は、AIの安全性と公平性を重視した大統領令を発表した。
◼トランプ大統領令では、バイデン大統領令に基づく全ての政策、指令、規制などの見直しを指示した。
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３．国内外のAI規制動向
表3大統領令の内容比較
（２）米国規制動向
項目 バイデン大統領令（2023年10月） トランプ大統領令（2025年1月）
目的
AI
の安全性、公平性、信頼性の確保
AI
イノベーションの促進とグローバル競争
力強化
規制内容
AI
の安全性評価の義務化
行政官庁へ命令
公平性と公民権に関するガイダンス策定
バイデン大統領令に基づく全ての
AI政策等
の見直し
AI
開発の障壁を取り除く
特徴
初の
法的拘束力のある行政措置
安全性と公平性を重視
規制緩和
を指示
AI
のグローバル競争力強化を目指す
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◼トランプ大統領により、バイデン大統領令に基づいて取られた政策などの見直しが指示され、米のグ
ローバル競争力強化を狙った規制緩和の方向に変わった。
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３．国内外のAI規制動向
（３）日本のAI規制動向
時期 出来事
2023年12月
AI
事業者ガイドラインの素案を公開。パブリックコメントを募集
2024年4月
AI
事業者ガイドライン（第1.0版）を正式発表
2024年6月
統合イノベーション戦略
2024を閣議決定（AI分野の競争力強化、他）
2024年8月
AI
制度研究会を設立（内閣府）
2024年12月
AI
制度研究会の中間とりまとめ（案）を公表
イノベーション促進とリスク対応の両立など。パブリックコメントを募集
2025年2月
AI
関連技術の研究開発・活用推進法案（AI法案）を閣議決定
2025年5月
「
AI関連技術の研究開発・活用推進法」が成立
表４ 日本のAI規制の進展
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◼日本では、AI制度研究会がAI法案を作成し、2025年5月に「AI関連技術の研究開発・活用推進法」
として成立した。
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３．国内外のAI規制動向
（４）規制緩和への風向きの変化
１．2023年の動向
・バイデン大統領による大統領令（AIの安全性、公平性、信頼性）
・AIセーフティサミット（2023年11月）
・G7広島AIプロセスの立ち上げ
２．2024年の進展
・欧州AI法の成立
・広島AIプロセスがモニタリング段階に進展
３．2025年の変化
・トランプ大統領による大統領令（規制緩和）
・AIアクションサミット（2025年2月）バンス副大統領「AI規制について
話すのはもうやめよう・・規制よりもAIの機会を議論すべき」
・EU内部でも規制を軽くし、投資を促進すべきとの声が増加
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AIイノベーション
促進と規制緩和
国家間でAIリスク
管理の協力が進展
各国が協調してAI
ルール化の動き
◼トランプ政権発足を契機として、国際的なAI規制の流れが規制緩和へ風向きが変化している。
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報告内容
1. 技術調査専門委員会の紹介
2. 2024年度の調査スコープ
3. 国内外のAI規制動向
4. AI利活用におけるリスク事例
5. 国内生成AI関連動向（LLM開発、計算基盤開発、AI利活用）
6. AIガバナンスの最新動向
7. まとめ（今後の展望）
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４．AI利活用におけるリスク事例
事例名 概要 主なリスク
日本
IBMの賃金査
定
AI
AI
を用いた賃金査定に関する労働組合との和解
評価項目の
開示を義務付け、透明性を確保
AI
の透明性不足
労使間の信頼関係の損失
スマート銃弾自販機
AI
顔認証技術を備えた弾薬自販機が米国複数州で導入
安全性向上を主張
するも賛否が分かれる
誤認識による不適切な販売
社会的な
安全性への懸念
X
（旧Twitter）の
AI
チャットボット
「
Grok」
米大統領選に関する
誤情報を拡散
州務長官が改善を求める公開書簡を発表
誤情報
の拡散
社会的混乱の助長
児童相談所の
AIシ
ステム
虐待リスク判定
AIの精度不足により導入を見送り
誤った判断が全体の約
6割を占める。
判定
精度の低さ
誤った判断による人命への影響
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表５ AI利活用におけるリスク事例
◼2024年度に発生したAI利活用におけるリスク事例を挙げた。AIの不透明性や不完全性、フェイク情
報の拡散などの問題が発生している。
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報告内容
1. 技術調査専門委員会の紹介
2. 2024年度の調査スコープ
3. 国内外のAI規制動向
4. AI利活用におけるリスク事例
5. 国内生成AI関連動向（LLM開発、計算基盤開発、AI利活用）
6. AIガバナンスの最新動向
7. まとめ（今後の展望）
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５．国内生成AI関連動向
分野 主な動向 代表的な企業・プロジェクト
商用
LLMの
日本語対応強化
日本語特化モデル
の開発
データセンターの増強
海底ケーブル敷設による通信
インフラ強化
OpenAI
（GPT-4カスタムモデル）／
Microsoft
／Amazon Web Services／
Google
／東京科学大学 & 産総研
（
Llama 3.1 Swallow）
プライベート
LLM
開発
日本語処理能力
の向上
特定業種・分野に特化
したモデル開発
エッジ環境での利用を視野に
ELYZA
／NICT & KDDI／パナソニック
／リコー／富士通
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表５ 国内LLM開発動向
◼ChatGPTなどの汎用大規模言語モデルの日本語対応強化と、国産のプライベートLLM開発の2つの
方向性が見てとれる。
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５．国内生成AI関連動向
企業名 LLMの名称
パラメー
タ規模 特徴 用途
OpenAI
GPT
-4カスタムモ
デル
非公開
日本語特化モデル
／翻訳・要約性能向上／最大3倍速
く動作
翻訳、要約、
API提供
ELYZA
ELYZA LLM
非公開
日本語処理能力の高いモデル／特定産業の課題解決に
注力／
GENIAC採択
業務効率化、
領域特化
モデル開発
NICT &
KDDI
(
NICT-KDDI LLM
)
非公開
ハルシネーション抑制技術／マルチモーダル対応
地理空間情報処理、対
話信頼性向上
パナソニック
Stockmark
-LLM-
100b
1000億
日本語ビジネス領域に特化／
社内情報を追加学習
設計・
製造業務効率化
リコー
RICOH LLM
700億
日本語・英語・中国語対応
／高速処理と省コスト設計
製造業の業務効率化
、
環境負荷低減
富士通
Takane
（高嶺）
非公開
JGLUE
で世界最高記録／セキュアなプライベート環境
で利用可能
業務変革支援、社会課
題解決
東京科学大
学& 産総研
Llama 3.1
Swallow
80億～
700億
日本語・英語対応
／指示チューニング技術の進化
商用利用、他モデルの
改良
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表６ 各社LLM開発の特徴と用途
◼汎用大規模言語モデルの日本語対応と国産プライベートLLMの特徴と用途として、以下の動向が確認
されている。
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５．国内生成AI関連動向
ソフトバンクがGPU増強により国内最大級のAI計算基盤を目指す
・2023年9月：「NVIDIA Ampere GPU」を約2,000基導入し、AI計算基盤を稼働開始
・2024年10月：「NVIDIA Hopper GPU」を約4,000基整備しGPU総数を約6,000基に増強
・2025年度以降：「NVIDIA DGX SuperPOD」を活用し、GPUを約1万基に増強予定
・日本国内外の企業や研究機関にサービス提供予定
理化学研究所が「富岳NEXT」の開発を開始
・2025年1月：「富岳」の次世代となる新たなフラッグシップシステムの開発・整備を開始
・開発指針：ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ性能だけでなくAIとも連携して処理できる計算基盤を目指す。
「GPUなどの加速部導入」、「電力性能の大幅な向上」、
「富岳の5～10倍以上の実効性能」、「AIの学習・推論の世界最高水準の利用環境」、等
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◼計算基盤開発の動きとしては、NVIDIAのGPU増強と理化学研究所の「富岳NEXT」が注目される。
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５．国内生成AI関連動向
企業名 ソリューション名 目的 主な機能 特徴
リコージャパン
RICOH
デジタルバディ
RICOH Chatbot
Service
デジタルバディ
業務効率化
技能継承
利用者の質問に対する最適
な回答を生成
社内ナレッジを活用した回
答精度向上
RAG
（検索拡張生成）技
術を活用
少子高齢化による働き手
不足への対応
富士フイルム
ビジネスイノベー
ション
FUJIFILM
IWpro
Intelligent Assistant オ
プション
業務効率化
迅速な意思決定
AI
モデル作成工程の自動化
データクレンジング、特徴
量生成、性能検証提供
専門知識不要で
AIモデル
を作成可能
DX推進におけるコスト削
減と効率化
京セラドキュメン
トソリューション
ズジャパン
TASKalfa MZ7001ci
シ
リーズ
TASKalfa MZ7001i
シ
リーズ
文書電子化
情報セキュリ
ティ強化
画像欠損検知
機密文書検知
手書き部分の強調
ID
カードスキャン
AI
による画像処理とセ
キュリティ機能
多様な文書の効率的な電
子化を実現
※当委員会参加企業のAI利活用事例の中から代表的なものを3例選出 23
表７ オフィスにおけるAI利活用事例
◼JBMIA会員企業のオフィスにおけるAI利活用事例として以下のようなものがあり、今後、活用範囲
は更に拡大していくと考えられる。
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報告内容
1. 技術調査専門委員会の紹介
2. 2024年度の調査スコープ
3. 国内外のAI規制動向
4. AI利活用におけるリスク事例
5. 国内生成AI関連動向（LLM開発、計算基盤開発、AI利活用）
6. AIガバナンスの最新動向
7. まとめ（今後の展望）
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６．AIガバナンスの最新動向
羽深氏講演会資料より
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◼AIガバナンスの第一人者である羽深宏樹氏に、最新動向や実践的な知見について講演いただいた。
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６．AIガバナンスの最新動向
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AIを導入するインパクトは大きい
関連する法令が様々、頻繁に更新撤廃 国際協力による規制化から規制緩和へ
情報漏洩、ﾃﾞｨｰﾌﾟﾌｪｲｸ、ルール不明確
全て把握して対応できる人は誰も
いない。誰にとっても混乱してよ
くわからない世界
◼AIを導入するインパクトの大きさ、様々なリスク対応、関連する法令の量や変化、規制緩和の流れ、
などから、AIガバナンスは「混迷」の時代になってきている。
羽深氏講演会資料より
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６．AIガバナンスの最新動向
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羽深氏講演会資料より
◼複雑化するAIリスクに対処するため、AIガバナンスが必要となる。
◼AIガバナンスの目的などの価値観を、どうやって実際のシステムに落とし込むかが重要である。
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６．AIガバナンスの最新動向
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◼組織におけるAIガバナンスは様々あるが、ポイントとなるのは、経営層レベルと現場レベルの「二
重のループ」を回すことである。
羽深氏講演会資料より
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６．AIガバナンスの最新動向
AIシステムのガバナンス：縦と横の連携 33
羽深氏講演会資料より
◼AIガバナンスでは、縦（経営層と事業部門の連携）と横（企画推進担当とリスク管理担当）の連携
が重要である。
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生成AI開発動向とオフィスでの利活用事例
LLM開発動向：
・商用LLMの日本語対応強化（例：OpenAI、Microsoft）
・プライベートLLMの開発（例：ELYZA、リコー、富士通
・計算基盤の整備（例：富岳NEXT、ソフトバンク）
オフィスでの利活用事例：
・RICOH デジタルバディ（リコー）
・FUJIFILM IWpro Intelligent Assistant（富士フイルムビジ
ネスイノベーション）
・TASKalfa（京セラドキュメントソリューションズ）
７．まとめ
国内外のAI規制動向
欧州：
・包括的なAI法が成立し施行開始
・高リスクAIシステムや汎用AIモデルを規制
米国：
・州レベルで規制化（例：コロラド州AI規制法）
・トランプ大統領令で規制緩和を推進
日本：
・自主性を重視したAI事業者ガイドラインを策定
・「AI関連技術の研究開発・活用推進法」が成立
規制緩和：
・国家間でAIリスク管理の協力が進展（～2024）
・トランプ大統領令、AI-act-summit、EU内部で風潮変化 AIガバナンスの重要性
背景：AIガバナンスは「混迷」の時代
・AI導入は必須
・リスク対応（情報漏洩、ﾃﾞｨｰﾌﾟﾌｪｲｸ、ルール不明確）
・国内外の複雑なルールへの対応
方向性・課題：
・二重ループによるリスク管理体制
・縦と横の連携（現場と経営層、企画推進とリスク管理）
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リスク事例の教訓
・日本IBMの賃金査定AI（透明性の確保）
・スマート銃弾自販機（安全性と社会的受容性）
・X（旧Twitter）のAIチャットボット（誤情報拡散）
・児童相談所のAIシステム（精度不足による誤判断）
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８．参考情報
1. 欧州理事会 2024年5月プレスリリース
https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2024/05/21/artificial-intelligence-ai-act-council-gives-final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/
2. 欧州委員会 2024年8月プレスリリース
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_4123
3. コロラド州議会 2024年5月
https://leg.colorado.gov/bills/sb24-205
4. カリフォルニア州立法情報 2024年9月
https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240SB1047
5. ホワイトハウス 2025年1月ニュース
https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/removing-barriers-to-american-leadership-in-artificial-intelligence/
6. 内閣府 統合イノベーション戦略2024
https://www8.cao.go.jp/cstp/tougosenryaku/2024.html
7. 内閣府 第1回AI制度研究会
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/11kai/11kai.html
8. AI戦略会議・AI制度研究会の中間とりまとめ（案）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/12kai/shiryou1.pdf
9. 内閣法制局 第217回国会での内閣提出法律案
https://www.clb.go.jp/recent-laws/diet_bill/detail/id=4976
10.ミネソタ州務長官他 マスク氏宛ての書簡
https://www.sos.state.mn.us/media/6077/080524-secretaries-letter-to-x.pdf
11. NICTプレスリリース 2024年7月
https://www.nict.go.jp/press/2024/07/01-3.html#yougo2
12.リコーニュースリリース 2024年8月
https://jp.ricoh.com/release/2024/0821_1
13.富士通プレスリリース 2024年9月
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/09/30.html
14.理化学研究所お知らせ 2025年1月
https://www.riken.jp/pr/news/2025/20250122_1/index.html
15.ソフトバンク プレスリリース 2024年10月
https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2024/20241031_03/
16.富士フイルムビジネスイノベーション ニュースルーム 2025年1月
https://www.fujifilm.com/fb/company/news/release/2025/82723
17. JBMIA 2024年度ビジネス機器関連技術調査報告書 2025年6月
https://gijutsu.jbmia.or.jp/rep_res/2024/index.html 35
無断転載・配布禁止
ご清聴ありがとうございました
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