The Informationによると、トランプ政権は人工知能に関する国家的な枠組みの整備に近づいている。この動きは米国のAI規制を再編し、世界のテクノロジー分野にも広い影響を及ぼす可能性がある。AI政策の主導権をワシントンに移すことで、開発者が現在対応を迫られている州ごとの規則の寄せ集めを減らす狙いがある。

これは、多くの主要なAI技術が米国企業によって開発されているため重要だ。ワシントンで採択されるルールは、米国の国境を越えて企業や規制当局にも影響を与える可能性が高い。なお、大きな論点が1つ残っている。米政府がオープンソースAIをどのように扱うのか、という点だ。

ワシントンは50のルールではなく1つのルールブックを求める

議論の中心にあるのは、2026年3月20日に公表されたホワイトハウスのNational Policy Framework for Artificial Intelligenceだ。名称とは異なり、この文書は規制でも大統領令でもない。ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging Technologies（CSET）の専門家らは、これを実効的な政策ではなく、議会向けの立法提案として理解すべきだとしている。

CSETのアナリストであるMina Narayanan、Jessica Ji、Vikram Venkatramは、この枠組みを交渉の出発点と位置づけた。彼らによれば、これは政権が優先事項を示しつつ、最終的なAI法制づくりは議会に委ねるためのものとして読むのが適切だという。

提案の中心的な目的は明快だ。州ごとの複数のAI法を、単一の連邦基準に置き換えることだ。この構想は、2025年12月に発出された大統領令に端を発しており、ホワイトハウス当局者に対して全国的なAI政策の勧告策定を指示した。

この提案は、新たなAI法の執行を州に禁じる措置や、連邦資金の一部を州のAI規制抑制に連動させる案について、議会で進展が乏しかったことを受けたものだ。こうした案は、AIシステムを構築する企業が、数多くの異なる規則に対応しなければならないという懸念を反映していた。

この問題は、もはや仮説ではない。コロラド州のAI法は、高リスクAIにおけるアルゴリズム差別を防ぐためのルールを導入した。テキサス州も透明性と消費者保護に関する独自ルールを発表したと報じられており、カリフォルニア州ではフロンティアモデルやAI生成コンテンツに関する法整備が引き続き進められている。アプローチは異なるものの、いずれも規制環境の断片化を進めている。

ホワイトハウスは、統一された連邦枠組みによって、子どもの安全、AI生成のディープフェイク、規制サンドボックスが生む革新的機会といった課題に対応しながら、開発者により明確な指針を提供できるとしている。議会がこの枠組みを採用すれば、企業は各州法への対応調整に費やす時間を減らし、開発により多くの時間を割けるようになる。

トランプ政権のAI戦略は議会にとどまらない

議会で成立する法案は、政権の計画の一部にすぎない。2026年6月2日、ドナルド・トランプ大統領は、連邦機関に対し先端AI技術のサイバーセキュリティ強化を求める「Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security」と題した大統領令14409号に署名した。

この大統領令は、民間部門と連携して運営されるAIサイバーセキュリティ・クリアリングハウスを設け、ソフトウェアの脆弱性の特定を迅速化することを求めている。さらに、「covered frontier models」という概念を導入し、最も高度なAIシステムを指すものとして、各機関にそれらを安全に利用するための計画策定を指示している。

立法枠組みと大統領令の双方は、米国のAI分野での主導権を維持しつつ、サイバーセキュリティ能力を高めるという政権の基本メッセージを改めて示している。

オープンソースは依然として未解決の論点

最大の不確実性は、open-weight AI models をどう扱うかだ。枠組みは、子どもの安全、デジタルID、ディープフェイク、イノベーションなどの重要なテーマを扱っている一方で、オープンソースAIをどのように規制すべきかについては明確な定義を示していない。The Informationは、これが提案の主要な未解決事項の1つだとみている。

この論争は、各国が先端AIへの注目を高めるなかで浮上している。チューリング賞受賞者Yoshua Bengioが主導し、30カ国以上から100人超の専門家が執筆した International AI Safety Report 2026 は、より高性能なAIシステムにはより強い統治が必要だと結論づけている。同報告書はまた、open-weight models は一度公開されると自由に改変・再配布できるため、安全対策を一貫して適用することが難しく、独特のガバナンス上の課題を生むと指摘している。

AI開発者にとって、当面の焦点はオープンソースそのものよりも、規制の明確さにあるのかもしれない。州の規制を上書きする連邦制度は、さまざまなコンプライアンス要件を単一の全国基準に変え、50州すべてで事業を展開する企業のコストを抑えられる可能性がある。一方で、連邦当局が新たな規制を採用する前に、州が独自のAI保護策を整備する余地は狭まることになる。

議会が最終的にこの提案を承認するかどうかは依然として不透明だ。それでも、この政策枠組みは、ワシントンの当局がAI技術を規制する中心的な権限を担いたいと考えていることを示している。米国企業が依然として世界のAI技術の大半を生み出している以上、その最終判断は米国法だけでなく、世界中のより多くの開発者が従うべきルールにも影響を与えることになる。