制度的経路依存性

制度的経路依存性とは、経済史や社会学に由来する概念で、過去の決定が自己強化的な法規、制度、組織的慣性を生み出し、より効率的な代替案が存在しても、転換コストの高さから既存の経路を変更することが困難になる「ロックイン」と呼ばれる現象を指します。AIガバナンスの文脈では、これはEUの「人工知能法」（AI Act）の構造を分析する上で重要な視点です。同法は、EUの「製品安全規制」（例：CEマーキング）と「基本的人権の保護」（例：GDPR）という二つの確立された法的伝統を統合したものであり、この経路依存性の産物です。そのため、企業がISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）のような国際標準を導入する際には、単なる技術的なレガシーシステムへの対応を超え、これらの異なる規制ロジックを深く理解し、調和させる必要があります。

リスク管理における実務応用は、経路依存性を「導入する」のではなく、それがもたらす「リスクを管理する」ことです。具体的な手順は以下の通りです。 1. **診断と特定：** 既存のリスク管理体制（例：ISO 31000準拠）やITガバナンスプロセスを監査し、過去の決定に起因し、動的なAIリスクに適応できない硬直性を特定します。 2. **影響・ギャップ分析：** これらの硬直化したプロセスを、EU AI法やISO/IEC 23894（AIリスク管理）などの新しい規範と照合し、コンプライアンス上のギャップや運用上の非効率性を定量化します。 3. **適応型ガバナンスの導入：** NIST AIリスク管理フレームワーク（RMF）を参考に、部門横断的な「AIリスク委員会」を設立し、迅速な意思決定を可能にします。ある台湾の金融機関はこのアプローチにより、AIモデルのコンプライアンス審査サイクルを3ヶ月から4週間に短縮し、リスクイベントの誤検知率を15%削減しました。

台湾企業が制度的経路依存性に起因するAIガバナンスの課題に取り組む際、主に三つの困難に直面します。 1. **中小企業の慣性文化：** 多くの台湾企業は既存の低コストなビジネスモデルに固執しており、ISO/IEC 42001のような新しいAIガバナンス体制への投資を「不要なコスト」と見なし、変革に抵抗する傾向があります。 2. **複雑な規制の重複：** 企業は既に「個人情報保護法」などの国内法を遵守しており、そのためのコンプライアンスプロセスが定着しています。EU AI法のような新しい概念を持つ域外規制をこれに統合することは、制度的衝突とプロセス改革の大きな障壁となります。 3. **専門人材の不足：** AIリスク管理には法律、技術、倫理の専門知識が必要ですが、企業内でこれらの分野を横断する人材が不足しており、部門間の協力が困難です。 **対策：** 経営層が支援する部門横断的なタスクフォースを設立し、段階的に導入することを推奨します。まず高リスクのAI応用分野でNIST AI RMFのようなフレームワークを試験導入し、3〜6ヶ月で成功事例を構築してから全社に展開することで、変革への抵抗を軽減できます。

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