中国の生成AI規制強化で日本企業はどう対応すべき？

中国と生成AI規制の要点総覧編

本稿では、中国の生成AIを中心に、法規制の全体像と日本企業の実務対応を解説します。まず押さえるべきは、中国政府が生成AIを次世代情報技術産業の核として育成し、産業応用と安全性の両立を掲げている点です。上海の世界人工知能大会では、国家主導の投資と企業支援が強調され、産業活用の広がりが示されました（参考*1）。

一方で、国内のインターネット環境では、海外の生成AIサービスが原則として使えない状況が続き、データ主権や国家安全保障の観点から、国内の産業生態系の自立が進んでいます。百度（Baidu）や阿里巴巴（Alibaba）、騰訊（Tencent）、字節跳動（ByteDance）などが大規模言語モデルを展開し、生成AIの利用は中国AI産業の中核領域に位置づけられています。規制面では、合法データの使用、知的財産と個人情報の保護、透明性と誤情報の防止が求められます（参考*2）。

本記事は、まずデータ規制と運用指針を示し、次に越境データと適法管理の実務に進みます。続いて、中国市場でのモデル選定戦略、ガバナンスとリスク評価、現地運用と当局対応策へ順に深掘りします。関連キーワードとして、AI規制、データセキュリティ、プライバシー、LLM（大規模言語モデルの略称）、自然言語処理、画像生成、音声合成、対話型システム、計算資源、GPU（並列計算向けの画像処理半導体）、サービス基盤などを適宜織り交ぜ、読者の実務に直結する視点で整理します。

読み進めるにつれ、生成AI導入の具体的ステップやKPI（重要業績評価指標）の設計、機微なデータの扱い、投稿内容の監視・調整や偽情報対策、モデル圧縮や現地最適化の工夫といった、現場で役立つ知見を段階的に具体化していきます。

中国のデータ規制と生成AI運用指針

中国の生成AIには、国家インターネット情報弁公室による管理措置が適用され、開発からサービス提供まで一連の安全義務が課されます。学習用データは著作権侵害を避け、真実性や多様性を確保すること、公開前の安全評価、API（外部連携のための接続仕様）提供者が出力に対して責任を負うこと、PIPL（個人情報保護法）に基づく個人情報保護などが明記されています。運用開始後は、不適切な出力を抑える改善を短期間（原則3か月以内）で行う義務が課されるため、リスク低減の体制を継続運用することが欠かせません（参考*3）。

生成コンテンツの標識義務も重要です。音声や動画、画像などの生成物には、開始・終了・中間に注意標識を付し、メタデータに提供者名や属性情報、コンテンツ番号を記録します。デジタル透かし等の手段も推奨されます。さらに、配信基盤は標識の有無を確認し、ログを6か月以上保存する運用が求められます。偽ニュースや偽造映像・音声（ディープフェイク）の抑制、投稿内容の監視・調整の効率化に直結するためです（参考*4）。

日本企業が中国で生成AIを提供する場合、学習データの適法性、モデル出力の監視、API責任の配分、利用規約への標識方法の明記、運用ログの保全といった実務要件を、サービス基盤の仕様に落とし込む必要があります。具体的には、入力監査と出力フィルタの二重化、機微なデータの遮断ルール、誤情報の自動判定の基準値設定など、ルールと仕組みを組み合わせて実装します。

さらに、社内の統治体制では、開発と審査、運用の三線を分離し、深層学習モデルの更新時には、データ収集台帳、学習設定、評価指標、再学習の根拠を記録します。これにより、当局の照会に耐える説明責任と、現場での改善の両立が可能になります。

生成AIの越境データと適法管理実務

越境データ移転は、PIPLやデータ安全法、重要情報インフラ関連規制との関係で、法的評価が難所となります。特に生成AIの学習や推論で用いるログ、モデル更新用の戻し情報、画像生成や音声合成で扱う個人データは、機微なデータに該当するおそれがあります。まずはデータ分類とマッピングを行い、モデル学習用、推論用、監査用の区分を明確化し、匿名化と仮名化を組み合わせて最小化を徹底します。

実務では、次の流れが有効です。

データ台帳の整備とデータフロー図の作成。収集元、保存先、処理目的、越境有無を半期ごとに更新。
越境時の影響評価書の作成と契約条項の整備。中国側の委託先管理と日本側の受領窓口を一本化。
推論ログの分離保存。個人識別子を削除し、モデル改善用と監査用を別管理。
テストと本番での権限分離。内外テストに用いるデータは合成データを優先。

これらはデータセキュリティとプライバシーの両立に資するだけでなく、GPUや計算資源の利用効率化にもつながります。モデル圧縮や蒸留に伴う再学習時のデータ再利用方針を明確化することで、再現性の高い監査ログを残し、AI規制対応のコストを平準化できます。

なお、国際交渉や各国の政策は変化が早く、生成AIの適用範囲や評価手続は今後も更新される見込みです。日本国内では、海外動向を注視しつつ、社内規程と現地の法規制の整合性を定期点検する体制を整えてください。

中国市場向け生成AIのモデル選定戦略

中国では、公開利用を前提とした外国の公開型モデルが原則不可と解釈される事例があり、登録や検閲、安全性要件の遵守が厳格化しています。国内ではSenseTimeやAlibabaなどが産業向けの応用を推進しており、製造や自動車、医療など実体経済での適用が重視されています。モデル選定では、公開範囲、運用場所、学習データの適法性、審査手続の見える化が判断軸となります（参考*5）。

低コスト運用を狙う場合、公開型ソフトウエア（オープンソース）の活用が鍵になります。中国のDeepSeekが高性能モデルを公開し、公開化を後押しした結果、商用の閉鎖型との競争構図が鮮明になっています。政府要人との対話や大手の追随も報じられ、国産半導体の活用による自給の流れが見られます。利点は普及と資源蓄積、課題は収益性と規制適合の確実性です。自社の業務要件に照らして、開発の内製と外部提供の線引きを決め、適切な保守体制を敷く判断が求められます（参考*6）。

費用対効果の観点では、入力と出力の符号（トークン）単価が大きな差を生みます。DeepSeek-R1は入力100万トークンあたり0.55ドル、出力2.19ドルとされ、米国のo1と比べておおむね約30倍低廉との報道があります。日本ではR1系の日本語向け派生も登場し、現地最適化の実務選択肢が広がっています。推論コストと応答品質、運用中の調整難易度を総合評価し、標準業務と高度推論業務でモデルを使い分ける設計が有効です（参考*7）。

また、将来の性能向上はデータ規模の拡大だけでなく、推論時間の拡大で達成されるとの見解があります。推論経路を長く取り、複雑な問題解決能力を高める設計は、計算資源の計画と直結します。API価格の下落傾向も指摘される中、長期のTCO（総保有コスト）試算では、GPU配備と推論時間制御のバランス設計が要点になります（参考*8）。

生成AIガバナンスとリスク評価の枠組み

ガバナンスでは、法規制、倫理、知的財産、投稿内容の監視・調整の4領域を軸に、KPIと監査証跡を紐づけます。知的財産（IP）面では、中国の北京インターネット裁判所が、生成画像の著作物性を認め、利用者の著作者性を肯定した事例が示されました。指示語やパラメーター設定などの人の創作的寄与が重視され、AIモデル設計者の著作者性は否定されています。日本企業は、権利帰属と利用条件、氏名表示権やネットワーク伝達権への配慮を契約に反映させる必要があります（参考*9）。

サービス側の運用では、生成物の標識、偽情報対策、差別・憎悪表現の抑止、機微なデータの遮断を指標化し、レビュー体制と自動判定の役割分担を定義します。モデル圧縮や蒸留で軽量化した場合も、アルゴリズム変更の影響評価を実施し、利用規約やプライバシー通知の更新を忘れない運用にします。

産業全体の視点では、特許や研究開発の動向把握が有用です。中国は生成AI関連の特許出願で存在感を強める一方、許可率は約32％とされ、国外出願は限定的との分析があります。品質向上が進むなかでも、海外展開の壁は残るため、現地と海外の権利調査を分けて行い、実装国ごとの侵害リスクと自由実施の余地を評価してください（参考*10）。

リスク評価の実装ステップとして、次を推奨します。

法務・情報セキュリティ・事業の三者会議での四半期レビュー
モデル更新ごとのデータ影響評価と検証記録の保全
不適切出力の発生率、修正時間、再発率のKPI化
外部監査や第三者評価の活用による改善の継続

生成AIの現地運用体制と当局対応策

現地運用では、登録や安全評価、ログ保全、ユーザー契約の整備を前提に、日々の監視と改善を回す体制が重要です。中国国内の主要モデルとして、百度のErnie Bot、阿里巴巴の通義千問、テンセントのHunyuan、字節跳動のCici、新興企業のKimiなどが使われ、Ernie BotやKimiは実用性が高いとの評価もあります。日本企業は用途ごとにモデルを使い分け、業務特化の指示文集と評価用データセットを用意し、現地の言い回しや業界用語への現地最適化を徹底してください（参考*11）。

当局対応では、問い合わせに即応できる資料の標準セットを準備します。学習データの合法性説明書、推論ログとフィルタ設定の記録、生成コンテンツ標識の運用手順、重大インシデント時の是正プロセス、第三者評価報告の控えを定型化します。現地法人と日本本社の役割を明確にし、連絡窓口と承認フローを一本化することで、審査や是正要求への応答速度を高められます。

加えて、国家安全保障や個人情報取扱いの透明性に関する世界的な注視が強まっています。中国企業の生成AIに対し、各国で利用制限や慎重対応の動きが報じられ、日本政府も政府機関向けに助言プロセスの活用を促す注意喚起を行いました。背景には2017年施行の国家情報法により、企業が国家の情報活動に協力する義務を負うとの見方があります（参考*12）。

最後に、現地の法規制は更新が速いことを前提に、半年ごとの方針点検、API責任の分界の再確認、現場の教育と演習を続けてください。生成AIは日常業務の自動化から調査支援、社内問い合わせの削減まで幅広く効果を発揮します。定量的な工数削減と品質向上をKPIとして積み上げ、PoC（概念実証）から本番までの導入プロセスを再現可能な形で定着させることが、日本企業にとって近道になります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
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