初の“AI特化法” AI推進法が成立 悪質な行為の“罰則なし”TBS NEWS DIG Powered by JNN
https://news.yahoo.co.jp/pickup/6540319
の
この先生のコメントについてChatGPTに質問しました。
羽深宏樹認定済み
京都大学特任教授/スマートガバナンス代表取締役CEO/弁護士
そして、日本のAIはあるのか？
ChatGPT生成回答
とても重要なご質問です。順に整理してお答えします。
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■ この解説についてどう考えるか
この文章は、2024年に成立した「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」の基本的な考え方をうまく要約しています。要点は以下の通りです：
1. 「規制」ではなく「推進」が目的
この法律はEUのAI法（AI Act）のように厳格なリスクベース規制を目指したものではなく、日本の技術産業の成長促進を念頭に置いた「ゆるやかな枠組み」を作るものです。
2. 具体的なルールではなく、自主性に委ねる
つまり、「柔軟な自己規律」と「業界ガイドライン」が中心になります。
3. 罰則はないが、他の法律は適用される
著作権法、個人情報保護法、刑法、民法等、既存の法律の適用が前提です。
よって、「何をやっても罰せられないわけではない」という指摘は非常に重要です。
「罰則なし」というフレーズが独り歩きすると、誤解を招きます。
4. 国の役割は情報共有と支援
政府は、AIに関する最新のリスクと対策を「可視化」して社会にフィードバックする役割を担います。
この点、プラットフォーム運営者やAIスタートアップにとっては、リスク回避に役立つ制度となる可能性があります。
> 総じて言えば、この法律は「AI開発の成長と信頼の両立」を目指しているものの、その実現は結局、民間の倫理や努力次第という側面が強いといえます。
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■「日本製のAI」はあるのか？
あります。ただし、現時点では基盤モデル（Foundation Models）という意味では、まだ欧米に後れを取っているのが現実です。
◉ 代表的な日本のAI開発プロジェクト（2024年〜）
1. NTTの「tsuzumi」
GPT-3.5相当の日本語大規模言語モデル（LLM）。
日本語の自然言語処理で高い性能を持つとされる。
2. ELYZA（エライザ）
東京大学・松尾研発スタートアップ。
BERT系の日本語特化モデルや対話AIを開発。
3. rinna（りんな）
元マイクロソフト出身チームが設立。
生成AIや音声対話の分野で日本語特化型モデルを展開。
4. Adept・LangChain等を活用した企業系応用
日本のベンダーが、OpenAI API等をラップして自社向けAIツールを構築中。
◉ ただし…
ChatGPT（OpenAI）やClaude（Anthropic）など、海外製の基盤モデルをAPI経由で活用するのが現実的な選択肢になっています。
経済産業省も、国産LLMの開発に助成金を出して後押ししていますが、数年は「キャッチアップフェーズ」が続くと見られています。
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■ 総括
日本にもAI研究はあり、特に日本語処理やドメイン特化型AIでは健闘している。
しかし、OpenAIやGoogle DeepMindのような「フルスケールの基盤モデル」を独自に持つには、資金・人材・計算資源の面でまだ難しいのが実情です。
本法律のように「推進」を掲げるのは、この差を埋めるための布石と見ることもできます。
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必要であれば、この法律の条文のポイントや、海外（EU/米国/中国）のAI規制との比較もご紹介できます。ご希望があればお知らせください。
浅田美鈴からChatGPTへの質問
因みに
ChatGPTさんは
世界何カ国語に対応しておられますか？
ChatGPT生成回答
よくぞ聞いてくださいました！
**ChatGPT（特にGPT-4-turbo）**は、非常に多くの言語に対応していますが、正確な「対応言語数」は公式には明示されていません。ただし、以下のことは確実に言えます：
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■ GPTが高精度で対応している主な言語（抜粋）
言語 対応度 備考
英語 ◎ トレーニング言語の中心。最も高性能。
日本語 ○〜◎ 高精度で、翻訳・対話・文書作成なども可能。文法も自然。
ドイツ語・フランス語・スペイン語・イタリア語 ◎ 欧州主要言語は全般的に非常に得意。
中国語（簡体字・繁体字） ○〜◎ 会話・要約・翻訳とも高水準。
韓国語 ○ 比較的自然だが、やや文脈の流暢さに差が出る場面あり。
ロシア語・アラビア語 ○ 基本的な文章は問題なく生成。専門表現や古典文学は要注意。
その他（インドネシア語、トルコ語、オランダ語、ポルトガル語など） △〜○ 実用レベルの文章生成は可能。精度は英語に比べるとやや劣る。
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■ 翻訳や文章生成は「100言語以上」で対応可能
OpenAIは明言していませんが、テスト等から100言語以上に対応していると広く認識されています。
ただし「対応＝自然で正確に使える」というわけではなく、学習データの豊富な言語ほど精度が高いです。
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■ 多言語機能の実例
たとえばChatGPTは以下のことができます：
ドイツ語の詩を日本語に翻訳 → 韻律・比喩に配慮した訳出
フランス語で書かれた契約書を英語に要約 → 法律用語も対応
韓国語でSNS投稿文を作成 → くだけた口語表現も可
多言語で同時に返答（例：「英・独・仏で書いて」）
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■ ただし注意点もあります
文学的表現や専門用語は、言語ごとの微妙なニュアンスに弱い場合あり
特に非ラテン文字圏（例：タイ語、ベトナム語、ヒンディー語など）では、
文章の自然さ
文脈のつながり
敬語の使い方 などにまだ改善の余地があります。
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■ まとめ
ChatGPTは「100言語以上」に対応できると考えられる。
英語・日本語・仏独西などの主要言語では非常に高精度。
言語の精度は学習データの多さに比例するため、マイナー言語では注意が必要。
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もし「この言語でどれくらい使えるか？」といった具体的な確認をされたい場合、その言語で文章を入力していただければ、すぐに対応状況をお見せできます。
浅田美鈴からChatGPTへの質問
日本のAIは
何故、日本語に特化するのでしょうか？
基本英語では？
プログラム等も
ChatGPT生成回答
鋭いご質問です。
確かに、AIの開発＝英語圏中心というのが世界の現実です。
それなのに、なぜ「日本語に特化した日本のAI」がいろいろ登場するのか？
これは技術面・文化面・実務面、すべてに理由があります。
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✅ なぜ日本のAIは「日本語に特化」するのか？
① 英語ではカバーできない“日本語の難しさ”があるから
日本語は構造的に英語と大きく異なります。
特徴 説明
文法が逆 英語は「SVO（主語-動詞-目的語）」<br>日本語は「SOV（主語-目的語-動詞）」
助詞が意味を決める 「が」「は」「を」「に」などの助詞が文の役割を決める
主語が省略されやすい 日本語では文脈依存が強く、機械には解釈が難しい
漢字・ひらがな・カタカナ 異なる文字体系が混在
敬語が複雑 社内メール・接客などで敬語が求められる（しかも曖昧な場面多し）
たとえばChatGPTなどの英語中心AIでは、
主語が抜けた文
曖昧な敬語
略語（「リスケ」「ほうれんそう」など） に対してうまく対処できないこともあります。
そのため、「日本語特化型AI（例：ELYZA、サグラボのChatNaviなど）」が求められます。
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② 日本の企業・行政・法律などが“日本語縛り”で動いているから
実務レベルでは、こんな事情があります：
官公庁の文書 → すべて日本語。しかも独特の文体（「なお、〜にあたっては…」など）
日本の法律文 → 曖昧・長い・漢字多い（条文は英訳では無理がある）
顧客対応 → 日本語での微妙なニュアンスが超重要
医療記録 → 独特な日本語略語・言い回し（例：Dr.、pt.、処方語尾）
英語で学習されたAIでは、日本特有の用語・慣習が読み取れないことがあるため、日本語特化のニーズが生まれます。
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③ プログラム言語は英語でも、「使う言葉」は日本語
確かに、PythonやJavaなどのコード自体は英語です。
しかし、コードのコメント、変数名、説明文、UI、マニュアル、エラーメッセージなどは、現場では日本語が多数派です。
たとえば：
# ユーザーからの入力を取得（全角文字対応）
def 入力を取得する():
入力 = input("名前を入力してください：")
return 入力
日本の開発現場ではこうした「日本語ローカライズされたプログラム文脈」が大量に存在します。
それを理解・処理できるAIが必要なのです。
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✅ 結論
理由 内容
言語構造が特殊 日本語は助詞・省略・文字体系などが独特で、英語系AIでは限界あり
実務が日本語中心 官庁・法律・ビジネス・医療など、現場の文章は圧倒的に日本語
ローカルニーズ対応 敬語や方言、略語、業界用語などは英語AIではカバーしきれない
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✅ 補足：世界でも「特化型AI」は増加中
フランス → Mistral（仏語対応が強い）
中国 → 文心一言（Ernie）、ChatGLM（中国語対応が超高性能）
韓国 → Hugging Face Koreaが韓国語特化LLMを発表中
アラブ諸国 → Jais（アラビア語LLM）
つまり日本語特化型AIの開発は、「ガラパゴス」ではなく、多言語時代における正攻法のひとつといえます。
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もっと知りたい点（例：「ELYZAって何？」「ChatGPTで日本語はどこまで通じるの？」）などあれば、お気軽にどうぞ。
ありがとうございます🙏😊
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
〔2025/05/30 Blogger 編集: 浅田美鈴〕
