2026年7月3日、国家インターネット情報弁公室（国家網信弁）は『インターネット情報サービス管理弁法（改正草案意見募集稿）』を発表し、初めて「スマート情報サービス」の章を新設した。2023年の『生成AIサービス管理暫定弁法』と比較すると、今回の改正草案は、AIサービス提供者に対して技術の基本原理と訓練データの出所の公表を義務づけ、利用者にスマート情報サービスの利用を強制することを明示的に禁止している。

大規模モデルが事前学習データとして20兆トークンを超えると喧伝しながら、その出所をひた隠すことが常態化し、あらゆる種類のアプリで「ありとあらゆるものに無理やりAIを重ねる」行為が横行し、デフォルトでオンになってオフにしにくい混乱が生じているなか、新規則の施行は、中国のAI規制の論理が「包摂的で慎重な姿勢」から「透明性と操作防止の両立」へと全面的に移行したことを意味する。AI起業家や開発者にとって、これはもはや巨視的な文書などではなく、製品設計、コンプライアンスコスト、そしてビジネスモデルに直結する生存をかけた試練である。

規制の粒度が飛躍的に向上：データの出所と動作メカニズムの公表が義務に

中国のAI規制の粒度は飛躍的に向上している。2023年7月に施行された『生成AIサービス管理暫定弁法』は、データ面において「法律に従い事前学習、ファインチューニング等の学習用データ処理活動を実施する」ことのみを求める最低限の規範にすぎなかった。しかし、今回の『改正草案』第56条は、スマート情報サービス提供者に対し、関連技術の基本原理、目的と意義、主要な動作メカニズム、訓練データの出所などの情報を公表することを明確に義務づけている。

これは、透明性が緩やかな推奨事項から厳格な参入障壁へと変わったことを意味し、関連情報を公表していないAI製品は、リリースできない、または販売停止になるリスクに直面する。

規制の次元	『生成AIサービス管理暫定弁法』（2023年）	『インターネット情報サービス管理弁法（改正草案）』（2026年）
データ出所の公表	法律に従い学習データ処理活動を行い、合法的な出所のデータを使用する	技術の基本原理、主要な動作メカニズム、訓練データの出所等の情報の公表を義務付け
コンテンツ標識	ディープシンセシス規定に従って標識を実施	生成・合成されたコンテンツに対して顕著な標識を義務付け
利用者の選択権	明確な強制規定はなし	利用者へのスマート情報サービスの利用強制を禁止
操作防止とガバナンス	未成年者の過度な依存を防止	アルゴリズムを用いたネット世論秩序への介入を厳禁し、ネット暴力情報特徴データベースを構築

20兆トークンをどう追跡するか：スタートアップチームのコンプライアンス台帳

訓練データの出所の公表義務化は、AIスタートアップチームにとって清算不可能な「つじつま合わせ」となる。現在、中国の主要な大規模モデルは、データ開示において総じて「規模を重視し、出所を軽視する」傾向にある。例えば、通義千問 Qwen2.5-Max の場合、智源コミュニティなどの機関が公開しているところによると、その事前学習データは20兆トークンを超える。Kimiなどのモデルの技術レポートでも、データはウェブページやコードなどを網羅していると説明されている。しかし、これらの情報は技術レポートにおける巨視的な説明にとどまっており、一般消費者向けに具体的なデータ出所リストや著作権フィルタリングの状況を詳細に公示しているケースは極めて少ない。澎湃新聞は2025年初めに主要な大規模モデル7種類を実測した際、プライバシーの丸裸状態が共通の欠陥であり、情報開示の透明性が著しく不足していると指摘した。

オープンソースのデータセットやウェブクローラーに依存する中小の起業家や個人開発者にとって、新規則施行後は完全な「データリネージ（系統）」台帳を整備しなければならない。数十兆トークンに及ぶデータの追跡可能性と著作権フィルタリングの仕組みには、膨大な法務コストと計算リソースが必要となる。公表できない、または公表内容に不備があれば、製品は即時に販売停止となるリスクに直面する。これにより業界の参入障壁は実質的に引き上げられ、コンプライアンスの基盤構築能力を欠くチームは、スタートラインで淘汰されることになる。

AI利用の強制禁止：アプリが機能を無理やり押し付けるトラフィック論理の破綻

草案は、利用者へのスマート情報サービスの利用強制を明確に禁止し、アルゴリズムを用いてネット世論秩序に介入することを厳禁している。この条項は、現在のインターネット製品に蔓延る「ありとあらゆるものに無理やりAIを重ねる」というトラフィック偏重の悪弊を直撃するものだ。

2026年4月、中国の大規模モデル事業者18社は共同で『新世代人工知能産業機能規範管理イニシアティブ』を発表し、「オフにできるAI原則」を打ち出して、隠されたスイッチや自動再起動といった悪質な手法を痛烈に批判した。これは、現在多くのアプリでAIアシスタントがデフォルトでオンになっていたり、多層的な隠しスイッチが設定されていたり、データを密かに収集してモデルを強化するといった乱脈ぶりが横行している現状を裏付けるものだ。

新規則の施行は、大手企業が「消せないフローティングウィンドウ」によってAIとのインタラクションデータを収集するトラフィックのフライホイール（弾み車）を、直接遮断することになる。AI起業家や開発者にとって、製品設計の論理は根本的な転換を迫られる。AI機能は、もはや利用者に押し付けられる負担であってはならず、真の利用者価値へと回帰しなければならない。製品インターフェースには、明確なワンクリックでオフにできる選択肢を設け、バックグラウンドでの動作を完全に停止させる必要がある。トラフィック獲得の論理は「強制的な露出」から「価値による誘引」へと変わり、AI製品の定着率とコア体験には、これまで以上に高い水準が求められる。

顕著な標識とネット暴力防止：生成インターフェースへの審査ロジック追加が必須に

2025年9月に正式施行された『人工知能生成合成コンテンツ標識弁法』および強制国家標準とあわせ、AIGCコンテンツの明示的・暗黙的な標識はすでに厳格な要件となっている。これは、AI生成のパイプラインに深度ある技術的改造が必要であることを意味する。APIを提供する開発者は、インターフェース層にコンテンツ安全審査ロジックを追加し、デジタル透かしやメタデータといった暗黙的な標識を埋め込まなければならない。同時に、生成されたコンテンツはネット暴力情報特徴データベースと連携して事前に遮断されねばならず、コンテンツガバナンスはもはや事後対応ではなく、製品インフラの一部となった。

コンプライアンス要件の高まりに伴い、AIコンテンツ検出ツールの応用シーンも拡大している。それらはマニアのための検証玩具から、プラットフォームの審査や企業コンプライアンスを支える補助的なインフラへと変貌し、規定どおりに標識されていないAI生成コンテンツの識別を支援し、コンテンツガバナンスのエコシステムを充実させるだろう。

調査結果を総括すると、トップクラスの大規模モデル製品でさえ、データ出所の詳細な公示においては依然として曖昧な処理にとどまっており、透明性が不足している。コンテンツ標識については、基本的なAIGC標識の実装は普及しているものの、暗黙的な透かしといった技術はまだ全面的にはカバーされていない。また、AI機能の停止のしやすさに関しては、完全にオフにすることが難しいという業界共通の課題が存在し、一部の統合環境下でのAIアシスタントは、依然としてデフォルトでオンになっている。業界全体として現時点では新規則の要求とはなお顕著な隔たりがあり、とりわけデータ出所の公示とAI機能の停止の可否においてコンプライアンス上のギャップが存在する。

コンプライアンス審査は、製品の研究開発段階に前倒しする必要があり、リリース後に法務部門が事後対応するようでは手遅れである。起業家は外部のAIツールを選定する際や、内製モデルを開発する際に、データの透明性と操作防止能力を中核的な評価指標として組み込まなければならない。透明性と操作防止という新たなコンプライアンスの枠組みにおいては、コンプライアンスコストを研究開発の土台にあらかじめ計上してこそ、AI製品が市場に投入される資格を得るのである。

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