アラバマ州SB63 / 保険給付のAI単独判断禁止と技術定義の射程 雑感

Ⅰ　アラバマ州における医療保険のAI規制立法

　2026年2月19日、米国アラバマ州議会上院において、医療保険会社による人工知能の利用を規制するSB63法案が全会一致で可決された〔注1〕。施行日は2026年10月1日と定められており〔注2〕、上院メルソン議員が提出した本法案のシノプシスには、「現行法は健康給付プランの下でのサービス給付請求に関する事前承認や審査業務における人工知能の利用を規制していない」と明記されている。

1　専門家による最終判断の義務付け

　本法案の中核は、事前承認（prior authorization）の判断にAIを用いる保険会社が、給付の拒否・削減・留保という不利益的決定を下す際、必ず資格を有する医師または医療専門職がその最終判断を行わなければならないとする規定にある〔注3〕。AIはあくまで判断を補助するツールとして位置づけられ、単独で否定的決定を下すことは許されない。

　加えて、AI利用に際して保険会社は、単一の集団データセットのみに依存しないこと、被保険者ごとの病歴および個別の臨床的状況を考慮すること、そして結果が類似した臨床状況にある被保険者間で一貫したものとなるよう公平に運用されることを、アラバマ州保険局に対して毎年認定しなければならない〔注4〕。

2　開示義務とデータ管理

　手続的義務として、AI利用の事実を書面で目立つように開示することが保険会社に課される。団体プランではプランスポンサーへ、個人プランでは被保険者本人への開示が求められる〔注5〕。また、利用するAIが精度と信頼性を最大化するよう定期的に検証されていることの年次認定、および患者データがHIPAAの定める目的の範囲内でのみ使用されることの確保も義務付けられている〔注6〕。違反に対しては、州保険局が是正計画の賦課や懲戒処分を科しうる〔注7〕。

Ⅱ　技術定義の広範さがもたらす解釈上の疑義

　規制の枠組みとしての方向性は理解できるが、法の適用範囲を画する「人工知能」の定義には、実務上の強い懸念が残る。

1　条文上の定義

　SB63のSection 1(a)(1)によれば、人工知能とは次のように定義される。「データセットの入力に基づいて、人間のような知覚、認知、計画、学習、コミュニケーション、または身体的行動を要するタスクを実行し、実際のまたは仮想環境に影響を与えるための人間の大きな監督なしに学習経験に基づいてパフォーマンスを向上させることができる、ソフトウェアまたは物理的ハードウェアを含む機械ベースのシステム」〔注8〕。

2　定義の射程と曖昧さ

　この定義には、解釈上の困難が少なくとも二点存在すると筆者は考える。

　第一は、物理的ハードウェアを含みうるという記述である。データに基づいて自律的に機能調整を行うペースメーカーのような医療機器が、この定義に包摂されるのではないかという疑義が生じる。立法者がそこまで意図していたとは考えにくいが、条文の文言はそれを明確には否定していない。

　第二は、「人間の大きな監督なしに（without significant human oversight）」という要件である。逆に言えば、人間の監督が十分に存在する場合にはAIに該当しないことになる。医師がAIの出力を参照しつつ最終判断を行うシステムは、すでに人間の監督下にあると解しうる。そうだとすれば、本法案が規制しようとしているシステムの多くは定義を充たさないという解釈も成り立ちうる。規制の空洞化を招く可能性がある点は見逃せない。

　さらに、「人間のような知覚や認知」という文言が具体的に何を指すのかも条文上明らかでない。法律によって技術概念を定義しその挙動を統制しようとする試みは、静的な法文と動的な技術実装との間に不可避のズレを生じさせる。要件を広く設定すれば本来想定しなかった機器やシステムまで該当し、過剰な実務負担を招く。他方で要件を絞れば規制対象を逃がす。この問題は、施行規則策定の権限を付与されたアラバマ州保険局が〔注9〕、規則制定において解消すべき課題として残っている。

Ⅲ　ヒューマン・イン・ザ・ループの義務化という方向性

　SB63が採用した規制アプローチは、AIによる判断を全面禁止するのではなく、一定の手続的要件を課しつつその利用を認めるというものである。AI活用を前提として許容しながら、否定的決定の最終的な責任を医療専門職に帰属させるという構造になっている。

　この設計には一定の合理性がある。保険給付の審査においてAIが処理速度や一貫性の面で有用であることは否定しにくく、全面禁止は過剰な規制となりうる。他方、AIが専ら否定的結論を導くためのみに用いられるとすれば、被保険者の保護に支障が生じる。AIの活用は認めつつ、給付拒否という不利益処分の最終判断者として医療専門職を置くという均衡点は、立法政策上の合理的な選択と理解できる。

　年次認定制度も、保険局が継続的な監視機能を果たすための仕組みとして機能しうる。単発の規制にとどまらず、毎年の自己申告と保険局による審査を組み合わせることで、AI利用の実態を把握し続ける設計は、静的な規制よりも技術変化への対応力を持つという点で、立法技術として参照に値する。

Ⅳ　むすびにかえて

　SB63は、保険給付判断へのAI活用という現実の問題に対して、ヒューマン・イン・ザ・ループの義務化、開示義務と年次認定を組み合わせたコンプライアンス構造という具体的な解決策を提示した。意思決定の最終的な責任を人間に帰属させるという方向性は、被保険者保護の観点から支持されうる。

　他方、AI定義の曖昧さという問題は、本法の実効性に対して潜在的な疑問符を投じている。施行まで約8か月の猶予がある中で、保険局が施行規則においてどのような解釈を採用するかが、本法の実質的な射程を決定することになるであろう。詳細は、原典をご確認いただきたい。

　その他、州法レベルのAI規制についても以下にまとめている。目次を参照いただきたい。

（マガジン）「AIと法-雑感」

　※目次は以下を参照

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