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AIシステムの本質的な複雑性に対応する、安全第一のアプローチを採用する
欧州連合（EU）の新しい機械規則は、AIの専門家や法務の専門家の間で大きな議論を呼んでいる用語「自己進化的行動（Self-Evolving Behaviour）」を導入しました。一見すると単純に見えるこの概念は、AIシステムの分類、規制、EU域内での運用方法に重大な影響を

及ぼします。しかし、この規則でのこの用語の解釈は、多くの技術者が当初想定する内容をはるかに超えたものとなっています。

 

規制のグレーゾーン
この機械規則では「自己進化的行動」の明確な技術的定義が示されておらず、業界関係者は複雑な解釈の世界を手探りで進む必要が

あります。この曖昧さが招く重要な問いが、機械用途でAIシステムを使用するほぼすべてのケースに関わってきます：

この規則は、導入後も学習を続けるAIシステムのみを対象としているのか？それとも、導入前の学習（トレーニング）段階でパラメータを適応させたAI/MLシステムも含むのか？

この区別は非常に重要です。なぜなら、実際に導入されているAIシステムの大多数は後者、つまり「導入前に学習し、運用中は固定されたままのモデル」だからです。運用中にリアルタイムで学習を継続する「継続学習」型のAIは、比較的少数に限られます。

 

能力ベースの解釈
規制の文脈や専門家による分析では、この「自己進化的行動」は単なる学習のタイミングに基づくのではなく、**能力ベース（capability-based）**のアプローチで解釈されていると見られています。

この枠組みでは、「導入前にトレーニングされたシステム」であっても、そのトレーニングを通じて行動を適応させる能力を本質的に備えている場合、「自己進化的行動」を持つと見なされます。つまり、運用中は静的であっても、適応的にトレーニングされたAIモデルは、

依然としてこの規則の対象になる可能性があります。

このように、規制の焦点は「学習がいつ行われるか」ではなく、システム自体がどれだけ行動適応性・柔軟性を備えているかに置かれ

ているのです。これは、AIシステムに内在するリスクや予測困難性が、「継続的な学習」だけでなく、「機械学習アルゴリズムの本質的な適応性」に由来することを踏まえています。

 

AI安全コンポーネントへの影響
この広義の解釈は、業界全体で使用されるAI/ML安全コンポーネントに対して重大な影響を与えます。たとえモデルが導入前に

トレーニングされ、運用中は静的なものであっても、機械学習を用いた安全システムは「自己進化的行動」とみなされる可能性が高い

です。

例として、製造装置の異常検知に使われる事前トレーニング済みニューラルネットワークを考えてみましょう。運用中のモデルパラメータは固定されていても、未知のパターンを認識・反応できる能力自体が、**従来の決定論的な安全システムとは本質的に異なる「進化的

行動」**を示しているとみなされるのです。

 

技術的現実 vs 規制上の認識
技術的には、継続学習するシステムとトレーニング中に学習を終えた静的システムには大きな違いがあります。前者では、モデルドリフトや破滅的忘却、継続的な検証などの課題が生じます。

しかし、規制の視点では、たとえ静的なAIでも、トレーニング中に得られた学習結果が運用中に表出する行動は、依然として規制対象

として扱われるべきと考えています。学習フェーズで形成された非線形な判断境界や予測行動は、既存のプログラムシステムとは異なる「進化の産物」とされるのです。

 

業界に求められる実務的対応
このような解釈のもと、AIを機械システムに組み込む組織は、多くの機械学習ベースのコンポーネントが「自己進化的行動」の分類に該当し、強化された安全要件への準拠が求められると想定すべきです。対象となるのは例えば：

　・分類・予測タスクに事前トレーニング済みニューラルネットワークを使用している
　・複数の学習済みモデルを組み合わせたアンサンブル学習を用いている
　・基盤モデルからの転移学習を行っている
　・強化学習アルゴリズムを使用しており、導入後は学習を停止していても該当する
このように、規制アプローチは「いつ学習するか」という技術的観点よりも、「学習の結果としてのリスクと適応性」に着目しています。したがって、企業は、AIシステムの学習タイミングにかかわらず、行動適応性を有する場合には追加的な文書化・テスト・検証が必要

となることを想定しなければなりません。

 

今後の展望
「自己進化的行動」の能力ベースでの解釈は、実装方法ではなくリスク管理に重点を置いた現実的な規制手法です。これは、AIを用いた

機械用途においてはコンプライアンス上の課題を生む可能性があるものの、従来のシステムとは本質的に異なるAIの特性に対応するための

一貫性ある枠組みを提供します。

今後、規制環境がさらに進化していく中で、企業は、「学習が継続しているかどうか」ではなく、「学習によって獲得された適応的・創発的な行動」があるかどうかを基に、より高度な安全性・検証要件に対応できるよう準備を進める必要があります。

最終的に、この解釈は、AIシステムに関する規制上の課題は、学習のタイミングではなく、学習システムという本質に起因するという点を明確に示しています。現場の技術者にとっては、AIシステムの複雑性に正面から向き合い、「安全第一」のアプローチを取ることが

求められます。