カナダのAIに関する意見募集、AIで64,600件を分析―見落とされた本質とは

2025年10月、カナダのAI担当大臣エヴァン・ソロモンは、イノベーション・科学・経済開発省（ISED）史上最大規模の30日間の全国スプリントを開始しました。目標は野心的で、カナダの次期AI国家戦略を策定するために、一般市民と専門家から幅広く意見を集めることでした。

このコンサルテーションでは、カナダ国民から26の質問に対して64,600件の回答が集まりました。別途、28名の専門家タスクフォースが、商業化やインフラから安全性、信頼性、グローバル競争力に至るまで、幅広いテーマをカバーする32本の論文とレポートを作成しました。

そして政府は、すべてのデータガバナンス担当者が注目すべき行動に出ました。Cohere Command A、OpenAI GPT-5 nano、Anthropic Claude Haiku、Google Gemini Flashという4つのAIモデルを使い、これらの結果を読み取り、分析し、要約したのです。

その結果として2026年2月初旬にひっそりと公開された「私たちが聞いたこと」レポートは、何万人もの声を政府の物語へと凝縮したものでした。しかし、オタワ大学の法学教授マイケル・ガイストが詳細な分析で示したように、その物語は専門家による最も鋭い警告を一貫して和らげ、無害化し、バランスの取れた政策言語へと再構成しています。これにより実際の助言が覆い隠されてしまっています。

これは単なるカナダの政策の話ではありません。AIデータガバナンスの話であり、AIを使って機密性の高いコンテンツを処理・要約・意思決定するあらゆる組織に直接関わる問題です。

5つの重要なポイント

1. カナダはAI戦略コンサルテーションの要約にAIを活用―その結果には精査が必要。 カナダ政府はCohere Command A、OpenAI GPT-5 nano、Anthropic Claude Haiku、Google Gemini Flashという4つのAIモデルを使い、26の質問に対する64,600件の一般回答を分析しました。AIによって数カ月かかる分析を数週間で圧縮できたものの、最終的な要約は、専門家による最も緊急性の高い警告を一貫して「政府語」に和らげてしまいました。AIが政策インプットを要約する際、プロンプトを設定する者が物語をコントロールすることになります。
2. 専門家は「研究」ではなく「実行」がカナダのAIの本当の課題だと指摘 28名の専門家タスクフォースによる32本のレポートは、カナダの課題は研究人材や学術的な優秀さの不足ではなく、AIをグローバル競争力のあるレベルで商業化・スケール・展開できない点にあると繰り返し強調しています。政府の要約はすべての政策の柱を同等の優先事項として提示し、専門家が「火災警報レベル」と見ていたものをバランスの取れた合意のように見せかけています。
3. スピードは戦略的変数として位置づけられたが、政府の要約では無視された。 専門家レポートでは、スピードを競争上の武器と位置づけています。迅速に動く国がリードし、躊躇する国は他国が築いたものを規制する羽目になると指摘。一部の専門家は、政府自身の調達の遅さ、資金提供の遅延、規制上のボトルネックを問題の一部と明言しました。しかし、こうした自己批判は公式要約には一切反映されませんでした。
4. 信頼性と安全性の規制を巡る鋭い対立は要約で消された。 一般コンサルテーションではAIの安全性が強調され、政府はガバナンスフレームワーク、義務的監査、リスクベースの規制に向かっているようです。しかし、専門家レポートは統一されていません。一部は迅速な規制導入を主張する一方、他は過度に広範な規則がカナダ企業の競争力を損ない、カナダが管理していない技術まで規制しようとすることに警鐘を鳴らしています。政府の要約は、信頼性を確立された合意事項として提示し、実際には対立する政策の戦場であることを隠しています。
5. データガバナンスの最大の教訓はAI政策ではなく、AIで処理された政策にある。 政府が自らのコンサルテーション結果をAIで要約することで、企業が日々直面しているのと同じデータガバナンスリスクが生じます。すなわち、インプットがどのようにアウトプットへと変換されたかの透明性がなく、何がフィルタリング・強調されたかを示す監査証跡もなく、関係者が自分の意見が正確に反映されたか検証できないという問題です。このプロセス自体が、なぜAIデータガバナンスが重要なのかを示すケーススタディとなっています。

専門家の実際の発言と政府の公表内容の違い

政府は異例の判断を下し、32本の専門家レポートすべてを自らの要約とともに公開しました。この透明性により、原資料を読む意思のある人なら誰でも、提出内容と報告内容を比較できる機会が生まれました。

ガイスト教授はまさにそれを実行。32本の文書すべてをChatGPTとPerplexity AIにアップロードし、主要テーマや意見の相違点について独自に要約を作成しました。彼のAI生成要約と政府のAI生成要約の違いは非常に示唆的です。

専門家レポートは一貫して、カナダのAI課題を「研究」ではなく「実行」の問題として捉えています。テーマが商業化、導入、インフラ、グローバル競争力のある運用へのスケールであれ、メッセージは同じです。「カナダは世界トップクラスの研究力を持つが、それを超えて進めていない」。一方、政府の要約は各政策の柱を並列の優先事項として提示し、すべてが同等に重要であるかのように描写。トレードオフはほとんど認められず、専門家レポートに流れる緊急性は体系的に削ぎ落とされています。

スピードについても同様です。専門家レポートはスピードを戦略的変数と位置づけ、迅速な国がリードし、躊躇する国は他国が築いたものを規制するだけになると指摘。複数のレポートが、政府自身の調達サイクルの遅さ、資金決定の遅延、官僚的な承認プロセスを問題視しています。しかし、政府の要約にはカナダ自身のペースが競争力やデータ主権、グローバルAI規範形成能力を損なっている可能性への言及は一切ありません。

資本アクセスや政府調達に関しては、意見の乖離はさらに顕著です。専門家レポートは、カナダがAI企業をスケールできないのは国内資本の不在という構造的制約によるもので、これは小さな懸念ではなく根本的なボトルネックだと指摘。一部専門家は、助成金依存が市場規律を失わせ、顧客や収益、スケールを生み出せていないと主張。複数のレポートは、政府調達こそがより効果的な産業政策のレバーになるとし、「ビジネス獲得の競争」を促すべきだと提言しています。政府の要約は資本課題に間接的に触れるだけで、政治的選択には踏み込んでいません。

消えた「信頼性と安全性」論争

専門家レポートと政府要約の最大の乖離は、信頼性と安全性に関する部分かもしれません。

AIの安全性は一般コンサルテーション回答の中で支配的なテーマとなり、政府は明らかにガバナンスフレームワーク、義務的監査、透明性要件、リスクベース規制をAI国家戦略に組み込もうとしています。市民がガードレールを求めるのは当然です。

しかし、専門家レポートはそのガードレールの構築方法について統一されていません。ほぼ全員が「信頼性が導入の鍵」と認めるものの、実装方法で意見が分かれます。迅速な規制導入を主張する専門家もいれば、過度に広範な規則が導入の遅れやカナダ企業の競争力低下、カナダが管理・開発していない技術まで規制対象となることに警鐘を鳴らす専門家もいます。ソロモン大臣自身も「ライト・タイト・アンド・ライト（軽く、厳格に、適切に）」という規制哲学を表明し、過剰規制が企業や資本をより友好的な地域に流出させるリスクを認めています。

こうした意見の相違は、政府の要約ではほぼ消え去り、信頼性が確立された合意目標として描かれています。実際には、現実的なトレードオフや正当な反対意見が存在する政策領域であるにもかかわらずです。これは合意ではなく、選択的な要約によって作られた「合意の見せかけ」に過ぎません。

Kiteworksの視点から見ると、この信頼性と安全性の議論は、政府政策を超えて広がる重大なギャップを浮き彫りにしています。AIを導入するすべての組織が同じジレンマに直面しています。AIによる生産性向上を実現しつつ、機密データを守るガバナンスコントロールをどう維持するか。その答えはAIアクセスを制限することではありません。カナダのコンサルテーションデータが示す通り、そのアプローチは利用を地下化させるだけです。必要なのは、AI導入をガバナンスの枠組み内で可能にするセキュアなインフラの構築です。つまり、機密データがAIツールを通じて流れる際に完全な可視性、きめ細かなアクセス制御、包括的な監査証跡を備えたプライベートデータネットワークを導入し、「制御不能なAIリスク」ではなく「管理されたAI活用」に「イエス」と言える環境を整えることです。

AIがAI政策を要約するとき、要約者を監督するのは誰か？

この話には、政策論争を超えた、より深いAIデータガバナンスの問題が潜んでいます。

カナダ政府は、国家AI政策を形作るインプットの要約にAIを使いました。これは再帰的な信頼問題を生み出します。つまり、規制されるべきツールが同時に分析を担うツールでもあるということです。そしてこのプロセスは、企業が機密コンテンツをAIで処理する際に直面するのとまったく同じ疑問を投げかけます：

• 透明性： AI分析を導くためにどのようなプロンプトが使われたのか？合意点を探すよう指示されたのか、意見の相違を表面化させるよう指示されたのか？バランス重視か、意見分布の忠実な再現か？市民には分かりません。
• 可監査性： 64,600件の生データがどのようにテーマ別要約へと変換されたかを示す監査証跡は公開されていません。政府以外の誰も、要約がインプットを正確に反映したか、体系的にフィルタリングされたかを検証できません。
• 再現性： 4つの異なるAIモデルが使われましたが、出力は相互検証されたのか？一致したのか？意見が分かれた場合はどう調整されたのか？レポートには記載がありません。
• 説明責任： AI生成の要約が専門家の警告を官僚的な文章に和らげた場合、誰が責任を負うのか？モデルか？プロンプトエンジニアか？大臣室か？証拠保管の連鎖は不透明です。

これらは仮定上の懸念ではありません。AIが機密コンテンツに関与する際、すべての企業が直面するデータガバナンス上の課題です。そしてカナダ政府の経験は、AIがデータをどのように処理したか（インプットだけでなくアウトプットやその変換過程まで）を可視化できるインフラがなぜ必要なのかを如実に示しています。

Kiteworksは、このギャップをAIデータガバナンスへの独自アプローチで解決します。機密コンテンツをデータセキュリティポスチャーマネジメント（DSPM）機能を備えたプライベートデータネットワーク経由でルーティングすることで、どのデータがAIシステムと共有されているかを正確に追跡し、機密区分に基づくポリシーで権限のないAIによる取り込みを防止し、すべてのAIデータインタラクションを記録する改ざん不可能な監査ログを維持できます。目的はAIをブロックすることではなく、AIが機密情報を処理する際に、何が起きたかを完全かつ検証可能な記録として残すことです。

エンタープライズAIガバナンスへのより広い教訓

カナダのコンサルテーション事例は、AI導入が加速する中であらゆる組織が直面する課題の縮図です。

市民も専門家も、重要な政策決定への実質的な意見反映を望んでいました。政府は大規模なコンサルテーションを実施し、AIで結果を分析。そのAI生成要約は、原資料と重要な点で乖離していました。そしてプロセス外の誰も、その乖離が意図的か偶発的か、あるいは大規模言語モデルが複雑さを一貫性に圧縮する過程で生じたものかを検証できません。

これをエンタープライズの文脈に当てはめてみましょう。法務部門がAIで契約交渉を要約し、財務部門がAIでデューデリジェンス文書を分析し、人事部門がAIで従業員フィードバックを処理し、コンプライアンス部門がAIで規制提出物をレビューする。すべての場合で同じ疑問が生じます。「要約は原資料に忠実か？何が除外されたのか？証明できるか？」

これらの疑問に適切に答えられる組織こそ、必要になる前にガバナンスインフラを構築していた組織です。つまり、機密性の高いコンテンツコミュニケーションを完全な監査証跡付きでガバナンスされたプラットフォームに集約し、すべてのAIデータインタラクションにゼロトラストアーキテクチャ原則を適用し、規制当局や取締役会、パートナーがますます求める検証可能な証拠保管の連鎖を維持することが必要です。

カナダが評価される点と、課題が残った点

政府の評価すべき点は、要約とともにすべての専門家レポートを公開したことです。この透明性こそ、データガバナンス推進派が求める「出典の明示」です。ガイスト教授が生データと処理後アウトプットを比較できたのは、原資料が公開されたからこそです。多くの政府や企業はこの一歩を踏み出さないでしょう。

一方で、AI分析自体のガバナンスには課題が残りました。AIモデルのプロンプトや検証・クロスチェック方法などの手法に関するドキュメントがなく、複雑かつ多様な政策インプットをAIで要約する際の限界への言及もありません。要約の正確性を独立検証する仕組みもなく、提出内容と報告内容のギャップに対する明確な説明責任の枠組みもありませんでした。

皮肉なのは、国家AI戦略を策定するためのコンサルテーション自体が、AIガバナンスの不十分さによって損なわれた点です。専門家が警告した「AIシステムの透明性・監査証跡・説明責任の必要性」というリスクが、その警告を要約するプロセスでまさに露呈してしまったのです。

まとめ

カナダのAIコンサルテーションは、AIを使って機密性の高い情報を処理・分析・要約するすべての組織への警鐘です。テクノロジー自体は機能し、数カ月分の分析を数週間で圧縮できます。しかし、ガバナンスインフラ―インプットからアウトプットへの変換過程の透明性、要約時に何がフィルタリング・強調されたかを記録する監査証跡、生データと処理後結論のギャップに対する説明責任―がなければ、結果は現実から静かに乖離し、事後的な検証が困難・不可能となります。

カナダのコンサルテーションに参加した専門家たちは、その使命を真剣に受け止め、率直かつ実践的な助言を提供しました。問題は、その意見が価値あるものであったかどうかではなく、AIを介した要約がそれを正確に反映していたか、そして誰かがそれを証明できるかどうかです。

Kiteworksにとって、これは私たちのすべての活動に通底する原則を再確認させるものです。機密コンテンツがAIシステムを通過する際、可視性は絶対条件です。完全な監査証跡、自動化されたゼロトラスト型データ保護ポリシーの強制、そしてインプットがアウトプットに忠実に反映されていることを検証できる能力が不可欠です。政府も企業もこのインフラを必要としています。AIが危険だからではなく、ガバナンスなきAIはブラックボックスだからです。そして、重要な意思決定がAI生成要約によってますます形作られる世界では、ブラックボックスはどの組織にとっても許容できないリスクとなります。

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追加リソース

• ブログ記事 ゼロトラストアーキテクチャ：信じるな、常に検証せよ
• 動画 Microsoft GCC High：防衛請負業者がよりスマートな優位性を求める理由
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