EU「デジタル・オムニバス」でAI法の厳格適用が2027年末へ後ろ倒し——条件付きで生体データ学習に道、企業はガバナンス再設計が急務です

今日の深掘りポイント

• 何が起きたか：EUが「デジタル・オムニバス」を公表し、AI法（AI Act）の厳格規定の適用開始を2027年末まで先送りする方向と報じられました。特定条件下で生体データをAI学習に用いる道筋も示されたとされています。
• なぜ重要か：欧州の競争力と基本権（プライバシー）保護の綱引きが露わです。高リスクAI（生体認証、法執行、重要インフラ等）の管理責務が遅れる一方、データ活用は前進し、リスク管理の空白が生まれやすくなります。
• どこに影響か：データガバナンス、モデルガバナンス、サプライチェーン（データブローカー・学習パートナー）、SOCの監視対象（MLOps・データ配管）が直接影響を受けます。中小含む欧州拠点の事業者は設計変更が不可避です。
• 何をすべきか：延期を「先送りの口実」にせず、高リスク相当の内部統制を前倒しで実装し、データ来歴・法的根拠・モデルの監査可能性を再設計すべきです。生体データ学習の条件付許容はGDPR適合を前提に厳格運用が必要です。

はじめに

EUはデジタル規制の簡素化を狙う包括パッケージ「デジタル・オムニバス」を公表し、AI法の厳格規制の適用を2027年末まで延期、さらに条件付きで生体データをAIトレーニングに用いる道を示したと報じられています。報道では、中小企業の行政負担の年2.25億ユーロ削減効果が示される一方、AI法の将来像はなお不透明だとされています。Biometric Updateはこの動きが生体認証・法執行・重要インフラを含む高リスクAIの運用者に課される義務の時期に影響し、データ利用の余地を広げる可能性を伝えています。

このニュースは短期の取引材料というより中期の構造転換の兆候です。実現可能性と信頼性は比較的高い一方、施行までの猶予があるため即時の法的インパクトは限定的です。しかし、制度設計の方向転換はアーキテクチャや調達・契約、SOCの監視設計を今から変えないと間に合わない性質のものです。

深掘り詳細

事実整理：報じられているパッケージの要点

• デジタル・オムニバスの公表により、AI法の厳格な規定（特に高リスクAIに関する義務）の適用が2027年末まで延期される方向が示された、との報道です。Biometric Update
• 特定条件下で、生体データをAIトレーニングに利用可能とする方向が報じられています。同報道は、生体認証・法執行・重要インフラ等の高リスクアプリケーションにおける運用者が引き続きリスク評価等の義務対象となる点を確認しています。
• 中小企業の負担軽減として、年2.25億ユーロのコスト削減効果が示されています（出所：同報道）。
• なお、GDPRの下で「生体データ」は特別カテゴリの個人データに該当し、原則として厳格な処理根拠や保護措置が必要です。利用可能性が拡張されるとしても、GDPR適合（合法的根拠、目的限定、最小化、透明性等）は不可欠です。GDPRの定義はEUR-Lexの原文で確認可能です（Art.4(14)、Art.9）［参考：GDPR原文（EUR-Lex）］(https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj)。

注記：デジタル・オムニバスの正確な条文や立法プロセスの進捗は、今後の公式文書での確認が必要です。本稿は上記報道に基づく現時点の整理です。

インサイト：延期は「緩む規制」ではなく「求められる先行実装」

• 実務の現場で起きること
  • 高リスクAIの義務が後ろ倒しになると、短期的に開発・PoCは加速します。一方、のちに適合を求められるため、いま作るものが将来の負債（再学習・再評価・文書化のやり直し）になりかねません。結果として、早期にAI法相当の内部基準を採用した企業のほうが総所有コスト（TCO）は低くなります。
  • 生体データ学習の「条件付き許容」は、GDPRの特別カテゴリデータの扱いと正面からぶつかります。匿名化が真に不可逆でない限り、依然として個人データです。埋め込み（embedding）や特徴量化も再識別可能性があればGDPRの規制下にとどまります。透明性・DPIA・法的根拠の文書化の負荷はむしろ増えます。
• 競争戦略の視点
  • 規制の猶予は「モデルの欧州市場投入までの時間を稼ぐ」反面、将来の適合コストを織り込めないベンダーの淘汰要因になります。いまからデータ来歴・モデル来歴（Model Card/Tech Docs）・評価ログの「追跡可能性」を組み込んだサプライヤーだけが長期契約を取りにいけます。
• リスクガバナンスの再設計ポイント
  • データガバナンス：データ来歴（取得元・同意・移転根拠）と削除・訂正要求の反映可能性を、MLパイプラインに直結すること。後付けは困難です。
  • モデルガバナンス：攻撃耐性（データ汚染・モデル抽出）評価を年次＋イベントドリブンで運用し、改版ごとに技術文書と適合性評価の準備度を更新すること。
  • SOC/IR連携：MLOpsを「観測対象」と定義し、学習・推論の監査ログをSIEMに取り込んだうえで、AI特有のTTPに対する検知ユースケースを整備すること。

脅威シナリオと影響

以下は本件に関連して増幅しうる脅威の仮説です。具体のTTPはMITRE ATT&CK（Enterprise）を主参照し、AI特有の攻撃はMITRE ATLASの概念も併記します。

• シナリオ1：生体データ供給網の汚染（データ・サプライチェーン）

  • 概要：第三者データブローカーやアノテーション業者が提供する顔・声データにバックドアを混入。学習済みモデルに特定パターンでの誤認識を誘発。
  • 該当TTP：Supply Chain Compromise（T1195）、Data Manipulation（T1565）、Adversary-in-the-Middle（T1557）
  • ATLAS観点：Data Poisoning、Backdoored Model
  • 影響：高リスクAI（入退室管理、監視等）の誤作動増大。認証・監視の信頼性低下が事業継続リスクに直結します。

• シナリオ2：MLOps環境からのモデル・重みの窃取（モデル抽出）

  • 概要：学習パイプラインやモデルレジストリに侵入し、重み・特徴量・評価データを持ち出し。API経由でモデル抽出（Knockoff）を行うケースも。
  • 該当TTP：Valid Accounts（T1078）、Credentials from Password Stores（T1555）、Unsecured Credentials（T1552）、Data from Cloud Storage（T1530）、Automated Exfiltration（T1020）、Exfiltration Over Web Service（T1567）
  • ATLAS観点：Model Theft/Extraction
  • 影響：知財流出による競争力低下、攻撃側の対策回避（逆探知・検知回避）強化に利用されます。

• シナリオ3：生体テンプレート・埋め込みの不正相関付け（再識別）

  • 概要：埋め込みやテンプレートが別データと突合され、個人の再識別や属性推定に悪用。メンバーシップ推論により個人のデータが学習に含まれたかを推定。
  • 該当TTP：Exfiltration Over C2 Channel（T1041）、Application Layer Protocol（T1071）、Cloud Service Discovery（T1526）
  • ATLAS観点：Membership Inference、Attribute Inference
  • 影響：GDPR違反リスクと巨額制裁、ブランド毀損。規制猶予中でも民事・行政リスクは顕在です。

• シナリオ4：ディープフェイクによる音声・顔のなりすまし（認証バイパス）

  • 概要：条件付きで生体データ学習が広がる一方、攻撃側も高品質ディープフェイクを活用。音声・顔認証のバイパスを狙う。
  • 該当TTP：Impersonation（T1656）、Valid Accounts（T1078）
  • ATLAS観点：Evasion via Adversarial Examples/Deepfake
  • 影響：KYC/入退室・金融犯罪対策の破綻。高リスク領域の根幹を揺るがします。

全体影響として、規制適用の遅延は攻撃者の学習・試行期間を相対的に延ばします。一方、企業側は自主基準での防御成熟度を上げる余地があります。延期を活用してAI特有のTTPに基づく検知ユースケースの充実と評価基盤の整備を前倒しすることが、最大の差別化要因になります。

セキュリティ担当者のアクション

• データ来歴と法的根拠の「一体管理」
  • 生体データを含む全学習データについて、取得元・同意/例外根拠・利用目的・保持期間・越境移転根拠（SCC 等）を台帳化し、MLパイプラインに連結します。削除請求の反映（再学習や重みの影響緩和）手順を定義します。
• 「条件付き学習」ポリシーの技術化
  • 匿名化/仮名化の基準、再識別リスク評価、最小化（必要最小限の特徴量化）、目的外利用の自動ブロックを技術的統制として実装します。埋め込み等の変換データも個人データ足りうる前提で運用します。
• 高リスク相当の内部統制を前倒し適用
  • リスクマネジメントファイル（RMF）、技術文書、データ品質管理、ログ義務、ヒューマン・オーバーサイト、事後モニタリング、インシデント報告の各要素を社内基準化し、プロダクトごとに適用します。後からの追補はコスト高です。
• MLOpsの可視化と検知ユースケース
  • モデルレジストリ、特徴量ストア、学習・評価・配備の各段階で監査ログを標準化し、SIEM連携します。ATT&CK/ATLASに基づく検知（T1195/T1565のデータ汚染、T1078/T1567のモデル流出等）をユースケース化します。
• サプライヤー・データ契約の再設計
  • データブローカー/アノテーション/合成データ提供との契約に、来歴開示、再同意取得義務、削除連鎖（pass-down）、侵害通知SLA、毒性検査とバックドア検査の証跡提出を明記します。
• モデルとデータの安全保管
  • 機密計算（TEE/GPU側の保護）や鍵分離、最小権限、短命トークン、秘密情報の検出・封じ込め（T1552/T1555対策）を導入します。重要モデルの暗号化配布・整合性検証（署名）を徹底します。
• レッドチーミングと評価の制度化
  • データ汚染・敵対例・モデル抽出・再識別のシナリオで年次＋メジャー改版時のレッドチーム評価を実施します。評価結果を経営層のリスク受容判断に接続します。
• 海外拠点・越境対応のアーキテクチャ
  • EU域内モデルとグローバルモデルの学習データ分離、重みの地域別分岐、機能フラグによる高リスク機能の地理的制御を設計します。将来の適合性評価・登録要求に備え、CEマーキング相当のドキュメントを前倒しで整えます。
• 指標（KRI）の運用
  • 例：来歴追跡可能な学習データ比率、削除請求のモデル反映所要日数、データ汚染検知率、モデル抽出試行の検知件数、再識別推定リスクの上限値など。経営の意思決定に耐える定量化を進めます。

最後に、今回の動きは規制の「緩み」ではなく、企業側の自律的ガバナンスへの期待の裏返しでもあります。猶予期間に投資した統制は、施行後の適合コストとブランド信頼の両面で確実に回収できます。先に動いた組織が勝ちます。

参考情報

• EU publishes ‘Digital Omnibus,’ leaving AI Act future uncertain（Biometric Update）: https://www.biometricupdate.com/202511/eu-publishes-digital-omnibus-leaving-ai-act-future-uncertain
• GDPR 原文（EUR-Lex）定義・特別カテゴリ（Art.4, Art.9）: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
• MITRE ATT&CK（Enterprise）: https://attack.mitre.org/
• MITRE ATLAS（AI脅威ランドスケープ）: https://atlas.mitre.org/