JDLAがAIガバナンスの第三者認証「C認証」を2026年8月4日に開始しました。審査は4項目で、最短2か月で取得できます。生成AIの業務利用が86.4%に達した日本企業の、体制整備の指針になります。
社内の誰かがChatGPTに顧客リストを貼り付けている。営業資料の図版を、出所の分からない画像生成サービスで作っている。エンジニアが個人契約のAIツールで社内コードを補完させている。
どれも悪意はありません。むしろ生産性のためにやっています。ただ、それを会社として把握しているかと問われると、答えられない企業が多いのではないでしょうか。2026年7月に公表された令和8年版情報通信白書によれば、日本企業のうち生成AIを何らかの業務で利用している割合は86.4%に達しました。2024年度の55.2%から、一年で30ポイント以上の跳ね上がりです。
その一方で、業務変革について「組織的な取組はない」と答えた日本企業は27.0%にのぼります。同じ調査で米国は1.4%、ドイツは4.9%、中国は2.6%でした。使う速度だけが先行し、決める速度が追いついていません。この差を埋めるための制度が、2026年8月4日に動き出しました。
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が同日、AIガバナンス体制を第三者として認証する新制度「C認証（AI Governance Core Certification）」の申請受付を開始しました。
対象は業種・規模を問いません。AIを開発・提供する側だけでなく、業務で利用・導入するすべての法人が含まれ、自治体などの公法人も射程に入ります。認証の有効期間は2年間で、満了時には更新審査を受けて運用が続いているかを確認されます。取得企業は認証マークを自社サイトや営業資料に掲示できます。
先行して認証を取得したのは9社です。ABEJA、富士ソフト、Elith、ステッチ、Algomatic、経営共創基盤、キカガク、EY新日本有限責任監査法人、Rossoが名を連ねました。うちABEJA、Elith、Algomatic、キカガク、EY新日本、Rossoの6社は、体制整備を支援する認定コンサルティング企業としても初期登録されています。制度の説明会は8月18日にオンラインで予定されています。
申請の流れは5段階です。現状確認と体制整備の支援を受け、AIガバナンス体制を構築し、申請、JDLAによる審査、認証委員会による認証付与という順序になります。体制構築から取得まで、最短で約2か月程度という実績が示されています。
この制度で目を引くのは、審査の中核指標がわずか4項目に絞られている点です。
利用するAIの把握。リスク対応組織の設置。リスクアセスメント。リスク対応。並べてみると当たり前に見えます。ただ、「当たり前を、書面と運用の両方で示せるか」を問うのが認証というものです。
何を使っているか一覧がある。誰が責任者か決まっている。使う前にリスクを検討する手順がある。問題が起きたときに動く手順がある。この4つが揃っていない状態でAIを全社展開している企業は、想像よりずっと多いのが実情です。JDLAは制度創設の背景として、ルールや責任体制が未整備のままではブランド毀損や法的リスクにつながりかねず、多くの組織が導入をためらうか属人的な運用に頼っている、と説明しています。
項目を4つに絞ったのは、専門人材を抱えられない中小企業でも手が届く設計にするためでしょう。網羅性より着手可能性を優先した制度だと読めます。
AIマネジメントの国際規格としては、すでにISO/IEC 42001があります。認証機関側の要求事項を定めたISO/IEC 42006が2025年7月7日に発行され、審査機関の登録と認証プロセスも動き始めました。
ではC認証は屋上屋かというと、そうではありません。ISO/IEC 42001はマネジメントシステム規格であり、方針、文書化、内部監査、マネジメントレビューまで含む本格的な体系を求めます。取得費用は数百万円規模から語られ、そこに社内の工数が乗ります。年商数億円の企業が最初の一歩として選ぶ制度ではないでしょう。
C認証は、そこから中核だけを抜き出したものと捉えるのが実態に近いと考えています。国内制度なので日本語で完結し、審査基準も日本の商習慣を前提にできます。将来的にISO/IEC 42001へ進むにしても、AIの棚卸しとリスク評価の手順は流用できますので、無駄にはなりません。
規制の側から見ても、この動きは孤立していません。EU AI Actは2026年8月2日に第50条の透明性義務が適用開始となり、AIとの対話であることの通知やAI生成物への機械可読な表示が求められるようになりました。詳しくはEU AI Act第50条と日本企業の実務で扱いましたが、要点は同じ方向を向いています。「何をAIにやらせ、誰が責任を持つのか」を外部に説明できる状態にしておくこと。これに尽きます。
AI駆動開発の導入支援に入ると、最初の1週間はほぼ棚卸しに消えます。それも技術的な調査ではなく、聞いて回る作業です。
情報システム部門が把握しているAIツールは、たいてい実際に使われているものの半分にも満たないというのが実感です。無料枠で始まったものは購買を通らないので、台帳に載りません。部署ごとに違うツールが根付き、同じ用途に3種類が並存していることもあります。いわゆるシャドーAIです。
C認証の第一の審査項目が「利用するAIの把握」から始まっているのは、この現実を踏まえてのことでしょう。ここが埋まらない限り、リスクアセスメントは対象不明のまま空回りしてしまいます。
棚卸しで確認すべきは、ツール名だけではありません。入力した
データが学習に使われる設定になっていないか。生成物を社外に出すとき誰が確認するか。契約はどの部署の誰の名義か。この3点を並べると、危ういものと問題ないものの選別はかなり進みます。
認証取得を決めるかどうかに関わらず、審査項目に沿った準備は今日から着手できます。
部署単位でヒアリングし、ツール名、用途、入力するデータ、契約形態を一枚の表にまとめます。完璧を目指さず、まず7割を可視化してください。この表がないうちは、どんな議論も推測になってしまいます。
委員会を作る前に、AIに関する問い合わせと判断の窓口を一人置きます。兼任で構いません。「誰に聞けばいいか分からない」状態が、勝手な運用を生む最大の原因です。
顧客の個人情報、未公開の財務情報、他社から受託した成果物。禁止事項を3行で書き、全社に配ります。分厚い規程は読まれませんが、3行なら残ります。
外部に出す資料、コード、画像について、人間が確認する工程を業務フローに組み込みます。EU向けの発信があるなら、AI生成である旨の表示もここで扱うとよいでしょう。
4つとも、外部に発注しなくてもできることばかりです。そのうえで第三者の目を入れたければ、認定コンサルティング企業に相談するという順序が現実的だと思います。
AIガバナンスという言葉には、どうしても抑制の響きがつきまといます。ただ、現場を見ていると、逆の作用の方が大きいと感じます。
ルールがない組織ほど、AIの利用は慎重になります。判断基準がないので、担当者が個人の責任で決めるしかなくなり、結果として「使わない」が最も安全な選択肢になってしまうためです。逆に、入力してはいけないものと確認工程が明文化されていれば、その範囲内は誰でも迷わず使えます。決めることは、許可の範囲を広げることでもあるのです。
日本企業の86.4%が、すでにAIを業務で使っています。にもかかわらず27.0%が組織的な取組を持たない。この二つの数字が同時に成立している状態は、長くは続かないでしょう。取引先から体制を問われる場面が増え、答えられるかどうかが受注の条件になっていくはずです。
C認証は、その問いに対する答えを標準化する試みだと言えます。制度が始まった当日に9社が認証を取得しているという事実は、すでに動き出している企業がいるという意味でもあります。認証マークを取るかどうかより、4つの審査項目に自社が答えられるかを確かめておくことに、まず意味があります。
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