アメリカのAI規制とは｜州法とNIST AI RMF・日本企業との関係
アメリカにはEUのような包括的な連邦AI法が2026年10月16日時点で成立しておらず、規制の中心は州法と大統領令です。連邦政府は訴訟・補助金・立法提言で州法に対抗する手続きを進めていますが、州法が無効になったわけではありません。日本の会社は米国との接点から検討し、社内のリスク管理には、NIST公式に日本政府訳もある任意の枠組み「NIST AI RMF」を参照できます。
出典：ジェトロ 米国のAI規制の整理／連邦官報 大統領令14365 第3〜8条／NIST AI RMF公式ページ（2026年10月16日確認）。
アメリカにはEUのようなAI法があるのか？
包括的な連邦AI法は成立していませんが、州が定めたAIの法律はあります。 「アメリカのAI規制」を調べるときは、連邦の政策、州の法律、任意のリスク管理の枠組みを分けると読み違いを減らせます。
ジェトロは、連邦全体を網羅するAI規制がないことと、州ごとに規制が増えていることを説明しています。連邦の公法一覧も調査材料ですが、確認範囲は法律の題名です。個別分野の法律や予算法に含まれるAI関連条項まで、すべて調べ尽くしたという意味ではありません。
出典：ジェトロ 米国のAI規制の整理／米政府出版局 第119議会の公法一覧（2026年10月16日確認）。
まず、政策の方針を読むのか、法の対象・用途・適用日を照合するのかを分けます。政府が規制を減らす方針でも、州法の通知や説明がなくなったとは判断できません。
連邦政府はAIをどう扱ってきたのか？
連邦の政策は、大統領令と行動計画を軸に変化してきました。 トランプ政権はAIの開発を妨げる障壁を減らす方針を掲げています。次の時系列は、2026年10月16日時点の整理です。
| 日付 | 文書 | 動き |
|---|---|---|
| 2023年10月30日 | 大統領令14110 | バイデン政権がAIの安全・信頼性などに関する命令に署名 |
| 2025年1月20日 | 大統領令14148 | 撤回する命令の一覧に14110を含める |
| 2025年1月23日 | 大統領令14179 | AIの革新を妨げる障壁の除去を掲げ、行動計画の作成を指示 |
| 2025年7月 | America's AI Action Plan | AIの開発・活用に関する連邦の行動計画を公表 |
| 2025年12月11日 | 大統領令14365 | 州のAI法への対抗と統一的な連邦基準に向けた手続きを指示 |
出典：連邦官報 大統領令14110／大統領令14148 撤回一覧(ggg)／大統領令14179 第2条・行動計画作成の指示／ホワイトハウス AI行動計画／大統領令14365 第3〜8条（2026年10月16日確認）。
| 日付 | 文書 | 動き |
|---|---|---|
| 2026年3月20日 | AI政策の立法提言 | 議会へ統一的な連邦の枠組みを提案。成立した法律ではない |
| 2026年6月2日 | 大統領令14409 | 最先端モデルへ政府が公開前にアクセスする任意の仕組みなどを指示 |
| 2026年9月29日 | 大統領令14434 | 連邦の行政文書などでAIをSuper Intelligence（SI）と呼ぶ方針。法律上の定義は当面変えない |
出典：ホワイトハウス 立法提言の公表／連邦官報 大統領令14409 第3条／大統領令14434 第2・3条（2026年10月16日確認）。
大統領令は基本的に連邦政府の機関への指示で、民間企業の義務一覧ではありません。規制当局などを通じた影響と、命令の指示先を区別します。
たとえば、大統領令14409が設計を指示したのは、最先端モデルへ公開前に最大30日間アクセスできる任意の枠組みです。第3条(c)は、新しいモデルの開発・公開に義務的な許認可や事前承認を設ける根拠にはならないと明記しています。
出典：連邦官報 大統領令14409 第3条・第5条(c)（2026年10月16日確認）。
トランプ政権は州のAI法をなくそうとしているのか？
州ごとの規制を抑え、連邦の基準へまとめる方向を目指していますが、州法が一括して無効になったわけではありません。 先占とは、連邦側の法規が州法に優先し、州による規制を制限することです。目標と、そのための手続きを分けて読みます。
大統領令14365の指示は、次のように整理できます。
| 条項 | 担う機関など | 指示の内容 |
|---|---|---|
| 第3条 | 司法長官 | 州のAI法に異議を申し立てる訴訟タスクフォースを設置 |
| 第4条 | 商務長官 | 州のAI法を評価し、負担の重い法律などを特定 |
| 第5条 | 商務長官・各省庁 | 負担の重い州法があると特定した州へのブロードバンド補助（BEAD）の非整備部分を制限する通知と、裁量補助金への条件づけの検討 |
| 第6・7条 | FCC・FTC | 連邦の報告・開示基準に関する手続きや、先占に関する政策声明を指示 |
| 第8条 | 政権の担当者 | 統一的な連邦の枠組みに向けた立法提言を作成 |
出典：連邦官報 大統領令14365 第3〜8条（2026年10月16日確認）。
訴訟タスクフォースの役割を定めた部分は、州法への「異議申し立て」を述べています。
the Attorney General shall establish an AI Litigation Task Force (Task Force) whose sole responsibility shall be to challenge State AI laws inconsistent with the policy set forth in section 2 of this order
出典：連邦官報 大統領令14365 第3条（2026年10月16日確認）。
筆者訳：司法長官は、この命令の第2条に示す政策に合致しない州のAI法へ異議を申し立てることだけを任務とする、AI訴訟タスクフォースを設ける。
司法省は2026年1月9日付のメモで、この組織を設置しました。組織ができたことと、個別の州法について裁判所の結論が出たことは別です。
出典：米司法省 AI Litigation Task Force設置メモ（2026年10月16日確認）。
ホワイトハウスの立法提言も、議会に法律を作るよう求める文書です。過度な負担を課す州AI法の先占を求める一方、子どもの保護・詐欺防止・消費者保護など一般的な州法、AIインフラの立地、州自身のAI利用は州に残す整理を示しています。
出典：ホワイトハウス AI政策の立法提言 第VII節（2026年10月16日確認）。
過去には州のAI規制を10年間禁じる条項も議論されましたが、2025年7月1日に上院が賛成99・反対1で削除しました。「10年間禁止された」という理解とは逆です。
出典：ジェトロ 上院による州AI規制禁止条項の削除（2026年10月16日確認）。
立法提言は知的財産も扱い、AIの学習が著作権侵害に当たるかは裁判所の判断に委ねる立場です。これは個々の学習方法を認めた判断ではありません。
出典：ホワイトハウス AI政策の立法提言・知的財産の項（2026年10月16日確認）。
日本側の考え方を調べる入口は、生成AIと著作権の学習・生成・利用の確認点です。
州のAI法はどうなっているのか？
州によって、開発者への規律、特定目的の禁止、重要な決定の説明、対話時の開示など、焦点が違います。 次は2026年10月16日時点で参照した法律の整理です。ユタは2025年成立版を扱い、各州のAI関連法すべてを網羅する表ではありません。
| 州・法律 | 主な対象と内容 | 施行日 |
|---|---|---|
| テキサス HB 149（TRAIGA） | 州との事業上の接点などを持つ者。特定の目的によるAIの開発・導入を禁止し、行政・医療の場面で開示 | 2026年1月1日 |
| カリフォルニア SB 53 | フロンティアAIの開発者。中心的な義務は大規模開発者による安全枠組みの公開など | 2026年1月1日（ジェトロによる） |
| コロラド SB26-189 | 州内で事業をする開発者・導入者。重要な決定へ実質的に影響する自動意思決定技術について通知・説明など | 2027年1月1日。同日以降の重要な決定に適用 |
| ユタ 13-75（2025年成立版） | 消費者取引で生成AIを使うsupplierは、AIかと尋ねられた際に開示。免許職業には別の開示条件 | 2025年5月7日 |
出典：テキサス州議会 HB 149 第551.002条・第552章B節・第10条／カリフォルニア州議会 SB 53 第22757.11条／同州知事府 SB 53の説明／ジェトロ 両州の施行日の説明（2026年10月16日確認）。
出典：コロラド州議会 SB26-189成立要約・成立法第5条／ユタ州議会 SB 226・13-75-103条と施行日の表示（2026年10月16日確認）。
テキサスでは、すべての会社がAI利用を表示するのか？
全企業に一律の表示を求める構造ではありません。HB 149の消費者向け開示は州の行政機関が主語で、医療ではサービス提供者にも開示義務があります。
禁止事項も、単にAIの結果が好ましくないという広い整理ではなく、目的や意図を読みます。自傷・他害・犯罪をあおる目的や、違法な差別を意図した開発・導入などが規定されています。差別的な影響だけで差別の意図を示せるとはしていません。
出典：テキサス州議会 HB 149 第552章B節・開示は第552.051条（2026年10月16日確認、2026年1月1日施行）。
コロラドでは、古い解説の何を読み替えるのか？
当初のSB24-205は施行前に置き換えられました。 2026年5月14日に成立したSB26-189の施行日は2027年1月1日です。以前の「2026年6月30日」という日付を現行法の施行日として使いません。
出典：コロラド州議会 SB25B-004・旧法の延期／SB26-189成立要約・成立法第5条（2026年10月16日確認）。
州議会の成立要約では、新法は教育・雇用・住宅・金融・保険・医療・行政サービスに関わる重要な決定を扱います。開発者から導入者への文書提供と、導入者から消費者への通知・説明を分け、人による再検討やデータ訂正の請求も扱っています。
出典：コロラド州議会 SB26-189成立要約（2026年10月16日確認、2027年1月1日以降の重要な決定に適用）。
古い対応表は、日付に加えて対象技術、開発者と導入者の役割、説明内容を新法と照合します。
カリフォルニアのSB 53は、AIを使う会社向けなのか？
中心は大手のフロンティアAI開発者で、一般的な業務利用をそのまま対象にする法律ではありません。 第22757.11条は、学習に使う整数演算または浮動小数点演算が10^26回を超える基盤モデルをフロンティアモデルと定義しています。
その開発者のうち、関連会社と合算した前年（暦年）の年間総収入が5億ドルを超える者が、大規模フロンティア開発者です。知事府は、大規模開発者の安全枠組みの公開、重大な安全インシデントの報告の仕組み、内部告発者の保護を説明しています。
出典：カリフォルニア州議会 SB 53 第22757.11条／同州知事府 SB 53の説明（2026年10月16日確認、施行日は上表のジェトロ資料による）。
利用する側は、自社の立場と提供元の立場を分けます。日々の道具選びは、ChatGPT・Claude・Geminiを用途とデータの扱いで選ぶ観点へ切り分け、提供元向けの規律を利用者の義務へ移さないことが要点です。
ユタでは、どんなときに生成AIだと伝えるのか？
2025年成立版の13-75-103条では、消費者取引に関して生成AIで個人とやり取りするsupplierは、相手からAIの使用について尋ねられたとき、人間ではなく生成AIとの対話だと伝える規定です。
免許または州の認定を要する職業のサービスを提供する個人は、やり取りが高リスクのAIとの対話に当たるなら、口頭の対話は開始時、書面の対話は開始前に、目立つ形で開示する条件になっています。「尋ねられたとき」と「始まる前・始まるとき」を同じ条件にまとめません。
出典：ユタ州議会 SB 226・13-75-103条（2026年10月16日確認、13-75は2025年5月7日施行）。
NIST AI RMFとは何か？
NIST AI RMFとは、AIの設計・開発・利用・評価で生じるリスクを組織で扱うための任意の枠組みです。 米国商務省の国立標準技術研究所が、AI RMF 1.0（NIST AI 100-1）を2023年1月26日に公開しました。
出典：NIST AI RMF公式ページ／NIST AI 100-1（2026年10月16日確認）。
規模や分野を問わず使えることと、法律上の義務ではないことを、原文は一緒に示しています。
The Framework is intended to be voluntary, rights-preserving, non-sector-specific, and use-case agnostic, providing flexibility to organizations of all sizes and in all sectors and throughout society to implement the approaches in the Framework.
出典：NIST AI 100-1・冒頭の枠組みの説明（2026年10月16日確認）。
筆者訳：この枠組みは任意で、権利を守り、特定の分野や用途に限定しないものです。社会のあらゆる規模・分野の組織が、そこで示す方法を柔軟に取り入れられるようにしています。
中小企業専用ではなく、小さな組織も使える設計です。コアとなる4つの機能を並べます。右列は理解のための業務例で、NISTの指定手順ではありません。
| 機能 | 考えること | たとえば |
|---|---|---|
| GOVERN | 方針・体制・責任を決める | 社内のAI利用ルールと責任者を整理する |
| MAP | 用途とリスクを把握する | 業務ごとに使うAIツールと目的を一覧にする |
| MEASURE | リスクを評価する | 回答の誤りや偏りの調べ方を決める |
| MANAGE | 優先順位をつけて対処する | 問題への対応と運用の見直しを続ける |
出典：NIST AI 100-1 第5章（2026年10月16日確認、業務例は本記事の整理）。
GOVERNは、ほかの機能全体に関わります。4つは決められた順番の手順やチェックリストではありません。たとえば、出力の問題を発見したら、使い方と責任分担も見直す、とつなげて考えます。
出典：NIST AI 100-1 第5章（2026年10月16日確認、業務例は本記事の整理）。
体制や責任を社内文書へ落とす材料は、生成AIの社内ルールと日本の公的指針の読み方にまとめています。
日本語で読める資料と、改訂状況は？
NISTの公式ページに、日本政府が翻訳したAI RMF 1.0の日本語PDFがあります。 実践を考える付属資料のPlaybookも、任意で参照する手引きです。日本語版を入口に、必要な機能から社内の業務と結び付けられます。
出典：NIST AI RMF公式ページ・付属資料と翻訳／NIST AI RMF 1.0 日本政府翻訳版（2026年10月16日確認）。
NISTはAI RMF 1.0をAI行動計画の一環として改訂中と表示しています。2026年10月16日時点の掲載情報では、「AI RMF 2.0」の公表は確認できません。参照する版と確認日を残し、改訂内容を先取りしない読み方にします。
出典：NIST AI RMF公式ページ・改訂中の表示（2026年10月16日確認）。
Generative AI Profileには何が書いてあるのか？
生成AIに特有のリスクや、生成AIで大きくなるリスクと、その対応案を扱います。 文書番号はNIST AI 600-1で、2024年7月26日公開です。AI RMFを生成AIの利用場面へ具体化するための資料として読みます。
出典：NIST AI RMF公式ページ・生成AI向け資料／NIST AI 600-1（2026年10月16日確認）。
第2章が挙げるリスクは次の12項目です。日本語は筆者訳で、番号つきの一覧をそのまま並べています。
- 化学・生物・放射性物質・核に関わる危険な情報や能力
- 自信ありげに示される誤った内容
- 危険、暴力、憎悪につながるコンテンツ
- データ・プライバシー
- 環境への影響
- 有害な偏りや均質化
- 人とAIの関わり方の問題
- 情報の健全性
- 情報セキュリティ
- 知的財産
- わいせつ、侮辱、虐待に関わるコンテンツ
- バリューチェーンと構成要素の統合
出典：NIST AI 600-1 第2章・リスク一覧（2026年10月16日確認）。
このうちConfabulationは、誤った内容を自信を持って出力する現象を指します。いわゆるハルシネーションです。文章が整っているかと、内容の根拠があるかを別々に見る、という業務上の問いへつなげられます。
出典：NIST AI 600-1 第2章・Confabulation（2026年10月16日確認）。
データ・プライバシーと情報セキュリティについては、たとえば入力する情報の範囲を決める作業につなげます。具体的な線引きは、生成AIの情報漏洩対策と入力情報の決め方が入口です。
一覧から自社の用途に関わる問題を拾い、誰がどの段階で扱うかを決める使い方を勧めます。回答の正誤だけでなく、入力、利用者との関わり、外へ渡す生成物も検討するためです。
日本の会社にも関係するのか？
日本に本社があるかだけでは決まらず、州との事業上の接点と、AIを開発・利用する役割が入口になります。 下表は専門家へ伝える事実を整理するためのもので、各社への適用を判定する表ではありません。
| 法律 | 照合する入口 | 整理する事実の例 |
|---|---|---|
| テキサス HB 149 | 州内での事業の宣伝・広告・実施、州民が使う製品・サービスの制作、州内のAI開発・導入のいずれか | 顧客のいる州、製品・サービスの提供先、開発・導入の場所 |
| コロラド SB26-189 | 州内で事業をし、重要な決定へ実質的に影響する対象技術を開発・導入する者 | 採用や与信など、AIの出力をどの判断へ使っているか |
| カリフォルニア SB 53 | フロンティアモデルの開発者か。大規模開発者の条件にも着目 | 自社がモデルを開発しているのか、提供されたAIを利用しているのか |
| ユタ 13-75（2025年成立版） | 消費者取引で生成AIを使って個人とやり取りするsupplierなど | チャットボット等の利用場面と取引相手。域外への適用判断とは分ける |
出典：テキサス州議会 HB 149 第551.002条／コロラド州議会 SB26-189成立要約／カリフォルニア州議会 SB 53 第22757.11条／ユタ州議会 SB 226・13-75-103条（2026年10月16日確認、右列は相談準備の例）。
テキサスの第551.002条は、入口を次のように並べています。「または」でつながる点が重要です。
This subtitle applies only to a person who: (1) promotes, advertises, or conducts business in this state; (2) produces a product or service used by residents of this state; or (3) develops or deploys an artificial intelligence system in this state.
出典：テキサス州議会 HB 149 第551.002条（2026年10月16日確認、2026年1月1日施行）。
筆者訳：この編は、州内で事業を宣伝・広告・実施する者、州民が利用する製品・サービスを作る者、または州内でAIシステムを開発・導入する者にのみ適用する。
拠点だけでなく利用者や提供先を見る理由がここにあります。入口の条件と、個別の禁止行為・開示規定への該当性は分けて検討します。
任意のNIST資料が、州法の条文に出てくるのはなぜ？
テキサス州法は、責任を問われない場合の材料として、内部点検の方法に言及しています。 第552.105条(e)(2)は、内部点検などによって違反を発見した場合を扱い、その点検の例として、最新版のNIST Generative AI Profile、または国内外で認められた別のAIリスク管理の枠組みへの実質的な準拠を挙げています。
出典：テキサス州議会 HB 149 第552.105条(e)(2)（2026年10月16日確認、2026年1月1日施行）。
内部点検で違反を発見する条件と、点検に用いる枠組みの例を一緒に読みます。 枠組みの名前を社内規程に書くだけで責任がなくなる仕組みではありません。
日本のAI推進法やEU AI法とは何が違うのか？
EUは包括法でリスク別の義務を定め、日本は活用の推進を重視し、米国は連邦と州の動きを分けて読む必要があります。 厳しい・緩いという順位ではなく、法と指針の役割を比べます。
| 地域・層 | 中心となる仕組み | 読み分ける点 |
|---|---|---|
| 米国の連邦 | 大統領令・行動計画・立法提言 | 政府への指示と、議会に法律を求める提案を区別 |
| 米国の州 | 州ごとのAI関連法 | 禁止・開示・説明などの対象と条件を州別に照合 |
| EU | 包括的なAI法 | リスクの区分に応じた禁止・義務を確認 |
| 日本 | AI推進法と自主的なAI事業者ガイドライン | 研究開発・活用の推進と、組織での取組を分ける |
出典：ホワイトハウス AI政策の立法提言／ジェトロ 米国のAI規制の整理／e-Gov AI推進法 第7・13条（2026年10月16日確認。EUの詳細と出典は次の関連記事）。
EUの制度と適用時期は、EU AI法と日本の中小企業の関係・適用時期・罰則にまとめています。
日本のAI推進法には罰則の規定がありません。第7条は、AI活用による事業の効率化などに努めることと、国・自治体の施策への協力を定めています。第13条で指針の整備などを担う主体は国です。日本の制度を、米国の州法と同じ禁止・民事罰の仕組みとして扱いません。
出典：e-Gov AI推進法 第7・13条（2026年10月16日確認）。
日米の指針をつなぐ資料もあります。IPAのAISIとNISTは、対応表であるクロスウォークを共同で作成しています。2024年9月18日公開の「クロスウォーク2」は、AI RMFのPlaybookのトピックごとに両文書の章を対応させ、似ている点と違う点を整理したものです。
出典：IPA 日米のAI関連ガイドラインのクロスウォーク2公表（2026年10月16日確認）。
AI事業者ガイドライン第1.2版も、脚注でこの対応表やNISTの用語を参照しています。日本のガイドラインがNISTへの準拠を求めている、という意味ではありません。
出典：総務省・経済産業省 AI事業者ガイドライン第1.2版 脚注13・43（2026年10月16日確認）。
筆者の見方としては、対応表は米国の取引先とリスク管理について話す際、用語と参照箇所をそろえる材料になります。どちらかの指針を採用したことを、相手国の法令対応が済んだ証拠にはしない使い方です。
自社が関係あるかはどう確かめればいいのか？
米国との接点、州、立場、用途、適用時期の順に整理します。 次は専門家に確認すべきかの目安であり、法律の適用を決める判定表ではありません。
- 米国との接点を書く：子会社・事務所の有無、AI機能を含む製品・サービスの提供先、顧客がいる州を整理します。「海外向け」と一括りにせず、どの取引の話かを特定します。
- 州ごとの入口を見る：テキサスなら事業活動や州民が使う製品・サービス、コロラドなら州内での事業と重要な決定への利用を照合します。ユタの開示やカリフォルニアの開発者の条件を、ほかの州へ流用しません。
- 自社の役割を分ける：モデルやシステムを作る側なのか、導入して業務上の判断に使う側なのかを書きます。会社単位の呼び名だけでなく、製品や業務ごとに整理します。
- 用途と時期を結び付ける：採用、与信、顧客との対話など、出力の使い道を記します。成立日、施行日、対象となる決定の日を取り違えない形で相談資料に残します。
- 社内管理と法的判断を分ける：NIST AI RMFの日本語版を材料に、担当者、用途、評価方法、問題への対処を整理します。社内管理を整える作業と、個別の州法を当てはめる作業を混同しません。
- 資料の日付を見て相談する：州議会の法案ページ、連邦官報、ジェトロの公表日をたどり、米国法に詳しい専門家へ取引の実態を伝えます。顧客や使い方が変わったら、接点の整理も更新します。
出典：テキサス州議会 HB 149 第551.002条／コロラド州議会 SB26-189成立要約・成立法第5条／NIST AI RMF公式ページ（2026年10月16日確認、確認順は本記事の整理）。
よくある質問
大統領令14110の撤回で、Generative AI Profileも使えなくなったのですか？
NIST AI 600-1の前書きは大統領令14110に基づくことを説明していますが、2026年10月16日時点でもNISTは同資料を掲載・紹介しています。大統領令の撤回を、その資料も使えなくなったという意味には広げません。
出典：NIST AI 600-1 前書き／NIST AI RMF公式ページ（2026年10月16日確認）。
NISTでいう信頼できるAIは、回答の精度だけで測るのですか？
AI RMF 1.0は、妥当性と信頼性だけでなく、安全、セキュリティとレジリエンス、アカウンタビリティと透明性、説明可能性と解釈可能性、プライバシー強化、公平性を扱います。公平性には有害なバイアスの管理という観点が含まれます。正答を出せるかだけに評価を絞らない構成です。
出典：NIST AI RMF 1.0 日本政府翻訳版 第3章（2026年10月16日確認）。
テキサスの違反には、どんな是正機会と民事罰がありますか？
HB 149第552.104条は、是正通知と60日の是正機会を定めています。是正しない違反の民事罰は、第552.105条で、是正可能なものは1万〜1万2,000ドル、裁判所が是正不能と判断したものは違反1件あたり8万〜20万ドル、継続違反は1日あたり2,000〜4万ドルという区分です。第552.101条は州司法長官に専属の執行権限を置き、この章による私人の訴権は設けていません。
出典：テキサス州議会 HB 149 第552.101・552.104・552.105条（2026年10月16日確認、2026年1月1日施行）。
カリフォルニアとユタの罰則も同じ仕組みですか？
カリフォルニアSB 53第22757.15条は、違反1件あたり100万ドルを上限とする民事罰を定め、州司法長官だけがその回収の訴訟を起こす仕組みです。ユタの2025年成立版13-75-105条は、州消費者保護局による違反1件あたり2,500ドル以下の行政罰金や訴訟を定めています。金額だけでなく、違反の単位、上限、執行機関をセットで読む必要があります。
出典：カリフォルニア州議会 SB 53 第22757.15条／ユタ州議会 SB 226・13-75-105条（2026年10月16日確認、施行日はそれぞれ2026年1月1日・2025年5月7日。カリフォルニアの施行日は前掲のジェトロ資料による）。
まとめ
米国のAI規制は、包括的な連邦AI法がないことと、州法が存在することを分け、政府の方針だけで対応不要と判断しない読み方が重要です。
日本の会社は米国との接点・立場・用途を整理し、任意のNIST AI RMFを社内管理の材料に使いながら、州法への当てはめは別に検討します。
本記事は米国の連邦官報・ホワイトハウス・NIST・各州議会の公式情報と、ジェトロ・IPAなど日本の公的機関の資料をもとに、2026年10月16日時点で整理したものです。法的助言ではありません。米国の州法が自社に当てはまるかどうかは、取引の実態によって変わるため、米国法に詳しい専門家に確認してください。