GDPR 第22條

GDPR第22條は、データ主體が自動化された意思決定のみに基づいた決定を受けない権利を規定しています。これにはプロファイリングも含まれます。この規定は、AIが個人の法的地位や重大な影響を左右する場合に適用されます。EU司法裁判所のSCHUFA判決（C-634/21）により、信用スコアリングもこの対象であることが明確化されました。日本企業がEU市場でAI活用を行う際、この規定への対応は不可避です。ISO 42001（AI管理システム）やNIST AI RTO（責任あるAI信頼性）の枠組みと整合させることで、技術的な説明責任を果たすことが求められます。企業は自動化された意思決定の「論理」を説明できるようにしておく必要があります。

実務的な導入手順は以下の3ステップです。第一に、AIリスク分類。EU AI Actに基づき、高リスクAI（採用、信用、醫療等）を特定します。第二に、人間による介入（Human-in-the-loop）メカニズムの構築。自動化された決定を人間がオーバーライドできるプロセスを設計します。第三に、透明性の確保。GDPR第13-14條に基づき、AIの判斷根拠をデータ主體が理解できる形で提供します。例えば、AIによる融資審査を行う金融機関では、審査結果の通知に「どのようなデータがどのように影響したか」を記載する仕組みが必要です。KPIとしては、AI異議申し立て件數（目標：前年比20%削減）、AI説明可能性スコア（目標：80%以上）などが設定されます。

臺灣企業が直面する課題は主に3點です。1) 臺灣個人情報法（PIPA）における自動化決定拒否権の欠如。これは「歐州基準への先行対応」という戦略的投資として捉えるべきです。2) AIモデルのブラックボックス問題。XAI（説明可能なAI）技術の導入と、ISO 42001に基づくドキュメント管理が解決策となります。3) 専門人材の不足。AI倫理とデータ保護の両面を理解する人材を確保するため、外部コンサルタントの活用が現実的です。推奨されるアクションプランは、最初の30日間で現狀のAI利用狀況を棚卸しし、60日間で人間介入プロセスを設計、90日間で管理體制を完成させるスケジュールです。

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