最新の「State of AI」レポートによる新たなデータは、生成AIの展開が着実に続いていることを示しており、業界横断的にテクノロジーがどのように導入されているかについての傾向も浮かび上がっています。しかし、ガバナンスは追いついているのでしょうか？
AIに関する月次まとめでは、最新の動向を取り上げるとともに、フォーラムの責任あるAIに関する新たなプレイブックからの実践的な行動を紹介し、エコシステムを形作るガバナンスとインフラの動きを追跡します。
また、規制の変化がAI戦略にどのように影響するかを示すチャートも掲載しています。
1. 全体像：世界は、AIをガバナンスできる速度を上回る速さでAIを導入しており、それがなぜ体系的リスクなのか
生成AIの展開は加速を続けており、新たなデータが示しています。Rampの「AI Index」によると、米国企業における有料AIの導入率は、2023年1月の5.2%から2025年9月には43.8%に上昇しました。テクノロジー（73%）、金融（58%）、製造業（43%）の各セクターが先頭を走っています。2025年初頭以降の導入ペースは、2023年および2024年を上回っています。
高度なエージェント型およびマルチモーダルシステムも勢いを増しており、過去四半期にこれらの技術を拡大した企業には、Microsoft、Google、Anthropicが含まれます。最新の「State of AI Report」は、AI投資家のNathan Benaichと Air Street Capitalが作成したもので、幅広い情報源からの研究を集め、これらのシステムがすでにどのように展開されているかを検討しています。医療分野では、GoogleのMedGemmaが医学的推論を改善することや、テキストおよび画像の理解を深めることが示されています。
しかし、導入が加速し続ける一方で、AIのガバナンスは不均一に進化しています。当社のプレイブック「Advancing Responsible AI Innovation」は、認知度が高まっているにもかかわらず、組織による責任あるAIの実践は依然として未成熟であることを明らかにしています。4段階の成熟度尺度で測定した、1,500社を対象とした2025年の調査では、81%の企業が責任あるAIの最初の二つの初期段階にとどまっていることがわかりました。この限定的な成熟度は組織、地域、セクターを問わず広く見られ、責任あるAIの「なぜ」はおおむね理解されているものの、「どのように」は大半の企業にとって依然として把握しにくいままであることを示しています。
同様に、「Artificial Intelligence Report」（スタンフォード大学）は、標準化されたリスク分析が開発者の間で依然として稀であり、テクノロジーを利用する企業では、認識と有意義な行動との間のギャップが続いていることを明らかにしています。9月、国連事務総長アントニオ・グテーレスは警告しました：「人類の運命をアルゴリズムに委ねてはならない。生死に関わる決定については、人間が常に権限を保持しなければならない。」
さらに問題を複雑にしているのは、地域によってAI技術の法制化の在り方に大きな差があることです。欧州では、AI法の段階的な施行が進行中であり、一部の義務は拘束力を持つ一方、他の義務は移行期間にあります。米国では、国家および州レベルの規制と自主的なコミットメントが、複雑な環境を生み出しています。中国では、セクター別のアプローチが取られており、安全保障と国家の優先事項との整合性に重点が置かれています。
今週クアラルンプールでは、世界経済フォーラムのAI卓越センターがワークショップを開催しました。テーマは、ASEAN地域における競争力と責任あるAIエコシステムの構築でした。議論全体を通じた主要テーマの一つは、強力なガバナンスと信頼構築の重要性、そしてデータセンターにとどまらず、AIを効果的に拡大させる基盤インフラへの投資の必要性でした。
AI技術が重要インフラに組み込まれるにつれ、断片化した規制と安全対策は深刻なリスクをもたらす可能性があります。
2. AIにおけるその他の動向
AIを活用したショッピングは前年比4,700%増加しています（決済サービス企業Visaの発表による）。同社は、小売業者や企業がAIショッピングエージェントと悪意のあるボットを区別できるよう支援する「Trusted Agent Protocol」を展開する予定です。「当社は、決済エコシステム全体が、販売者がAIエージェントを最良の顧客やネットワークと同じように信頼できるようにする責任を負っていると考えています」と、最高製品・戦略責任者のJack Forestell氏は述べています。
AIインフラへのアプローチの違いが世界的に現れています。米国では、合併や戦略的提携（OpenAIとBroadcomの協業など）が、技術を迅速に拡大するための統合された取り組みにつながっています。中国では、混在するハードウェア環境に重点を置いた、より分散型のアプローチが取られています。
世界各地で、AIの導入を規制する新たな法律が制定されています。イタリアは、包括的なAI規制を可決した初のEU加盟国となりました、この法案はEUのAI法と整合しており、「人間中心で、透明性があり、安全なAIの利用」を促進することを目的としています。同法の下では、この技術を用いて危害を加えたと認定された者に禁錮刑が科される場合があります。また、カリフォルニア州では、ギャビン・ニューサム知事が「Transparency in Frontier Artificial Intelligence」法（TFAIA）に署名しました。同法には透明性に関する要件と、AI関連の安全インシデントの報告が含まれています。「カリフォルニアは、コミュニティを保護するための規制を整備しつつ、成長するAI産業の発展も確保できることを証明しました」と、同知事は述べています。
3. チャートで見るインサイト
4. 必読記事
測定を勢いへと転換し、機敏なガバナンスがAIに追いつけるようにする：この記事は、フォーラムのKelly Ommundsenによるもので、明確性と信頼をもたらす執行可能な制度のもとで、AIの発展を追跡することにより、AIへの信頼構築に役立つ施策を検討しています
デスクを超えて：AIがフロントラインの労働力をどのように変革しているか：この記事では、Job&TalentのChristof SchminkeとRobin Nierynckが、変動の激しいビジネス時代において重要となる、非効率と不安定さの悪循環をフロントラインのAIがどのように断ち切り得るかを明らかにしています。
AIが実データと合成データの境界を曖昧にする中で、強力なガバナンスが不可欠である：DataKindのLauren Woodman氏と、ニューヨーク大学Harold Price教授のArun Sundararajan氏は、合成データと実データの境界が曖昧になり、新たな重要な機会とともに深刻なリスクも生じている点について、本稿で論じています。
