WG1分科会
WG1：先端情報の収集と共有、提言
月に2回程度TEAMS会合
TF1の議論を、企業ニーズに照らして必要な部分だけをサマライズして、定期的に共有、議論。
コンソメンバからの情報共有
- メンバーで担当情報収集範囲を決め、これを定期的に共有
収集情報（案）
- 国際標準化
- 国の施策や方針
- EUや主要各国の動向（規制など）
- 技術情報
- LLMの主要プレイヤーの動向
- ツール、保険、認証などの状況
提言とりまとめと関係各所への打ち込み
- 国際標準化への要望、国への要望、研究開発への要望などを議論してとりまとめ
成果物
| タイトル | 説明文 | リンク |
|---|---|---|
| GDARL | AIは、適切な評価用オラクルの定義が困難なことが多く、従来のソフトウェア開発よりも品質保証が困難である。そのため、各国政府や産業界コミュニティなどがガイドライン・法規制などの文書を公開している。それらの文書はそれぞれの視点や目的を持つため、多種多様である。その一方で、文書間で重複する要素も多数存在する。こうした文書群を体系的に比較・可視化するため、文書を文書-節-キーワードの3層構造で整理し、グラフデータベースを用いた分析を可能にするGDARL（Graph database for Analysis of AI Regulation Literatures）を開発した。GDARLでは異なる文書間の重複点や差異を把握しやすく、共通要素の抽出や言及箇所の確認がスムーズに行えるため、AI品質に関する調査・検討すべき文書の横断的かつ包括的な検討を促進する。 | DEMO |
| AI規制・法令対応情報の収集・分析 | 主要国・地域のAI規制・法令の動向について継続的に行っている調査の2026年3月時点の状況。 | |
| AIインシデントの収集・分析 | AIインシデントについて継続的に行っている調査の2026年3月時点のまとめ。 |
ガイドライン・規格・文書リスト
更新日：2026/6/23
| タイトル | 地域 | 発行年 | 著者・組織 | 取得URL |
|---|---|---|---|---|
| AI戦略2022 | 日本 | 2022 | 内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局 | |
| Data Quality Management Guidebook(Draft) | 日本 | 2025 | AIセーフティ・インスティテュート | |
| Singapore Consensus on Global AI Safety Research Priorities | International | 2025 | Singapore Conference on AI (SCAI), Infocomm Media Development Authority (IMDA) | |
| Our Research Agenda | イギリス | 2025 | AI Security Institute (AISI) | |
| NIST Adversarial Machine Learning A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations | アメリカ | 2025 | NIST | |
| 行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン | 日本 | 2025 | 日本政府 | |
| 法と技術の検討委員会報告書ー AI 開発に関するユースケースー | 日本, EU | 2025 | 日本ディープラーニング協会 | |
| 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 | 日本 | 2025 | 日本政府(衆議院) | |
| 医療・ヘルスケア分野における生成 AI利用ガイドライン | 日本 | 2024 | 非営利共益法人 医療AIプラットフォーム技術研究組合 | |
| AIの利用・開発に関する契約チェックリスト | 日本 | 2025 | 経産省 | |
| IEEE Standard for Algorithmic Bias Considerations | International | 2025 | IEEE | |
| Agentic AI － Threats and Mitigations | アメリカ | 2025 | OWASP Gen AI Security Project | |
| Artificial Intelligence and Cybersecurity Research | EU | 2023 | European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) | |
| Assuring a Responsible Future for AI | イギリス | 2024 | Department for Science, Innovation & Technology, GOV.UK and and The Rt Hon Peter Kyle MP | |
| Introduction to AI assurance | イギリス | 2024 | Department for Science, Innovation & Technology, GOV.UK | |
| OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 | アメリカ | 2024 | OWASP | |
| Risks and Mitigation Strategies for Adversarial Artificial Intelligence Threats | アメリカ | 2023 | Department of Homeland Security | |
| Roles and Responsibilities Framework for Artificial Intelligence in Critical Infrastructure | アメリカ | 2024 | Department of Homeland Security | |
| 生成AI品質マネジメントガイドライン第1版 | 日本 | 2025 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (AIST) | |
| LLM and Generative AI Security Solutions Landscape | アメリカ | 2024 | OWASP | |
| ISO/IEC 42006:2025 Information technology — Artificial intelligence — Requirements for bodies providing audit and certification of artificial intelligence management systems | International | 2025 | ISO/IEC | |
| AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き | 日本 | 2026 | 経産省 | |
| AIディスカッションペーパー | 日本 | 2026 | 金融庁 | |
| MODEL AI GOVERNANCE FRAMEWORK FOR AGENTIC AI | シンガポール | 2026 | Infocomm Media Development Authority(IMDA) | |
| 生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード（仮称）（案） | 日本 | 2025 | 内閣府 | |
| AIのセキュリティ確保のための技術的対策に係るガイドライン | 日本 | 2026 | 総務省 | |
| 人工知能関連技術の研究開発及び活用の適正性確保に関する指針 | 日本 | 2025 | 内閣府 | |
| 人工知能基本計画 | 日本 | 2025 | 内閣府 | |
| Training Compute Thresholds - Key Considerations for the EU AI Act | EU | 2025 | Publications Office of the European Union | |
| General-Purpose AI Model Reach as a Criterion for Systemic Risk | EU | 2025 | RÖTTGER Paul; HOVY Dirk; NOZZA Debora; VANSCHOREN Joaquin | |
| The Role of AI Safety Benchmarks in Evaluating Systemic Risks in General-Purpose AI Models | EU | 2025 | VANSCHOREN Joaquin | |
| A Proposal to Identify High-Impact Capabilities of General-Purpose AI Models | EU | 2025 | HOBBHAHN Marius; HOVY Dirk; VANSCHOREN Joaquin | |
| A Framework for General-Purpose AI Model Categorisation | EU | 2025 | BURDEN John; PACCHIARDI Lorenzo; MARTÍNEZ PLUMED Fernando; HERNÁNDEZ ORALLO Jose | |
| A Framework to Categorise Modified General-Purpose AI Models as New Models Based on Behavioural Changes | EU | 2025 | PACCHIARDI Lorenzo; BURDEN John; MARTINEZ-PLUMED Fernando; HERNANDEZ-ORALLO Jose | |
| 生成AI開発契約ガイドライン | 日本 | 2025 | 制作： AI 法研究会政策堤言部会, 一般社団法人日本ディープラーニング協会 制作協力： 一般社団法人 AI ガバナンス協会 | |
| ⼈⼯智能安全治理框架2.0 | 中国 | 2025 | National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China | |
| AIシステムに対する既知の攻撃と影響 第2版 | 日本 | 2026 | Japan AI Safety Institute (AISI) | |
| Winning the Race: America’s AI Action Plan | アメリカ | 2025 | The White House | |
| LLM and Generative AI Security Center of Excellence Guide | アメリカ | 2024 | OWASP | |
| デジタル社会の実現に向けた重点計画 | 日本 | 2025 | デジタル庁 | |
| The roadmap to an effective AI assurance ecosystem | イギリス | 2021 | データ倫理・イノベーションセンター | |
| ISO/IEC TR 5469 AI functional safety | International | 2024 | ISO/IEC | |
| ISO/IEC 42001 AI Management System | International | 2023 | ISO/IEC | |
| ISO/IEC 24027:2021 AI Bias in AI systems and AI aided decision making | International | 2021 | ISO/IEC | |
| ISO/IEC 25059 AIシステム品質 | International | 2023 | ISO/IEC | |
| Data, Analytics, and AI Adoption Strategy | アメリカ | 2023 | 国防総省 Chief Digital and Artificial Intelligence Office(CDAO) | |
| RESPONSIBLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2022 IN REVIEW | アメリカ | 2023 | 国防総省 Defense Innovation Unit | |
| Responsible Artificial Intelligence strategy and implementation pathway | アメリカ | 2022 | 国防総省 Chief Digital and Artificial Intelligence Office(CDAO) | |
| Guidelines for secure AI system development | イギリス | 2023 | 国家サイバーセキュリティセンター (NCSC) | |
| Fraunhofer AI Assessment Catalog (EN) | ドイツ | 2023 | Fraunhofer | |
| ISO/IEC 5259-1:2024 Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML)Part 1: Overview, terminology, and examples | International | 2024 | ISO/IEC | |
| Securing Machine Learning Algorithms | EU | 2021 | European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) | |
| Cybersecurity of AI and Standardisation | EU | 2023 | European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) | |
| AI Act | EU | 2024 | 欧州委員会 | |
| 防衛省AI活用推進基本方針(2024.7月) | 日本 | 2024 | 防衛省 | |
| 機械学習品質マネジメントガイドライン(AIQM) 第4版 | 日本 | 2023 | 産業技術総合研究所 | |
| AIプロダクト品質保証ガイドライン(QA4AI) 2025.04版 | 日本 | 2024 | QA4AIコンソーシアム | |
| AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン ver. 1.1 | 日本 | 2022 | AI原則の実践の在り方に関する検討会 AIガバナンス・ガイドラインWG | |
| AIを用いたクラウドサービスの安全・信頼性に係る情報開示指針(ASP-SaaS編) | 日本 | 2022 | 総務省 情報流通行政局 地域通信振興課デジタル企業行動室 | |
| AIを用いたクラウドサービスに関するガイドブック | 日本 | 2022 | 総務省 情報流通行政局 デジタル企業行動室 | |
| Guide for Preparing and Responding to Deepfake Events | アメリカ | 2024 | OWASP | |
| 国家人工知能産業総合標準化体系建設ガイドライン（2024版） | 中国 | 2024 | 中華人民共和国工業情報化部 | |
| Memorandum on Advancing the United States’ Leadership in Artificial Intelligence | アメリカ | 2024 | ホワイトハウス | |
| AIリスクアセスメントガイドブック | 日本 | 2024 | *(一社)日本品質管理学会 AI品質アジャイルガバナンス研究会* | |
| Joint Statement on Responsible Government Practices for AI Technologies | International | 2024 | 米国国務省＋40か国 | |
| German Standardization Roadmap on Artificial Intelligence (2nd edition) | ドイツ | 2022 | DIN (German Institute for Standardization) | |
| 医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン | 日本 | 2024 | 目的特化した研究班・厚生労働省や内閣府がオブザーバー | |
| ヘルス家領域におけるAIセーフティ評価観点ガイド （ヘルスケア事業者のための生成AI活用ガイド 第3版相当） | 日本 | 2026 | AISI（事業実証WGヘルスケアSWG） | |
| 生成AIサービス管理暫行弁法 | 中国 | 2023 | 中国国家インターネット情報局（CAC）、国家発展改革委員会、他 | |
| AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイド | 日本 | 2025 | AIセーフティ・インスティテュート | |
| AIセーフティに関する評価観点ガイド | 日本 | 2025 | AIセーフティ・インスティテュート | |
| Japan AI Guidelines for Business | アメリカ | 2024 | AIセーフティ・インスティテュート, アメリカ国立標準技術研究所(NIST) | |
| NIST SP-800-218A Secure software development practices for generative AI and dual-use foundation models: an SSDF community profile | アメリカ | 2024 | アメリカ国立標準技術研究所(NIST) | |
| NIST AI 100-1 AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)およびNIST AI RMF Playbook | アメリカ | 2023 | アメリカ国立標準技術研究所(NIST) | |
| General-Purpose AI Code of Practice | EU | 2025 | EU AI Office | |
| AI事業者ガイドライン（第1.2版） | 日本 | 2026 | 経済産業省・総務省 |