stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
近鉄8A系電車
編成 > 奈良線・京都線所属車

難波線、大阪線（大阪上本町駅 - 布施駅間）、奈良線、京都線、橿原線、天理線で運用。阪神線や京都市営地下鉄烏丸線での運用は設計段階から想定していないため、乗り入れに対応する機器類は搭載しておらず、近鉄線内限定での運用である。ただし、大阪難波駅発着における折り返しのため、電留線のある阪神なんば線桜川駅までは回送列車として乗り入れることがある。
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|  | ← 大阪難波・京都近鉄奈良・天理・橿原神宮前 →  | ← 大阪難波・京都近鉄奈良・天理・橿原神宮前 →  | ← 大阪難波・京都近鉄奈良・天理・橿原神宮前 →  | ← 大阪難波・京都近鉄奈良・天理・橿原神宮前 →  | 所属 | 製造所 | 製造年度 | 営業運転開始日 | 備考 |
| 形式 | 　　＜ モ8A4形 | 　　　 サ8A3形 | 　　＜ モ8A2形 | 　　　 ク8A1形 | 所属 | 製造所 | 製造年度 | 営業運転開始日 | 備考 |
| 車両写真 |  |  |  |  | 所属 | 製造所 | 製造年度 | 営業運転開始日 | 備考 |
| 区分 | Mc | T | M | Tc | 所属 | 製造所 | 製造年度 | 営業運転開始日 | 備考 |
| 車両番号 | 8A401 | 8A301 | 8A201 | 8A101 | 西大寺検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 | 2024年10月7日 |  |
| 車両番号 | 8A402 | 8A302 | 8A202 | 8A102 | 東花園検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 | 2024年10月7日 |  |
| 車両番号 | 8A403 | 8A303 | 8A203 | 8A103 | 西大寺検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 | 2024年10月7日 |  |
| 車両番号 | 8A404 | 8A304 | 8A204 | 8A104 | 東花園検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A405 | 8A305 | 8A205 | 8A105 | 西大寺検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A406 | 8A306 | 8A206 | 8A106 | 東花園検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A407 | 8A307 | 8A207 | 8A107 | 東花園検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A408 | 8A308 | 8A208 | 8A108 | 東花園検車区 | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A409 | 8A309 | 8A209 | 8A109 |  | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A410 | 8A310 | 8A210 | 8A110 |  | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A411 | 8A311 | 8A211 | 8A111 |  | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 車両番号 | 8A412 | 8A312 | 8A212 | 8A112 |  | 近畿車輛 | 2024年度 |  |  |
| 搭載機器 | VVVF・PT |   | VVVF・PT | SIV・CP・BT |   |   |   |   |   |
| 重量 | 38.5 t | 29.0 t | 36.0 t | 35.0 t |   |   |   |   |   |
| 定員 | 120(110) | 130(130) | 130(130) | 120(110) |   |   |   |   |   |
2025年度、9本（4両×9編成）導入予定
ク8A1形
モ8A2形
サ8A3形
モ8A4形
編成 > 大阪線所属車

2025年度、2本（4両×2編成）を導入予定
編成 > 名古屋線所属車

2025年度、3本（4両×3編成）を導入予定
編成 > 南大阪線所属車

2025年度、3本（4両×3編成）を導入予定
行先表示器
1252系との連結
八卦洲大橋南駅

| 八卦洲大橋南駅 |
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 八卦洲大橋南駅ホーム
 八卦洲大桥南   はっけしゅうだいきょうみなみえき  Baguazhoudaqiaonan Station  
 ◄■  (1.370 km) 笆斗山►
 
所在地:  南京市棲霞区燕子磯街道太新路と廬山路の交差点
所属事業者:  南京地下鉄
所属路線:  ●1号線
キロ程:  0.0 km（八卦洲大橋駅起点）
駅構造:  地下駅
開業年月日:  2022年12月28日
テンプレートを表示
| 八卦洲大橋南駅> 各種表記 |
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繁体字：:  八卦洲大橋南站
簡体字：:  八卦洲大桥南站
注音符号：:  ㄅㄚ ㄍㄨㄚˋ ㄓㄡ ㄉㄚˋ ㄑㄧㄠˊ ㄋㄢˊ
広東語発音：:  Baat3 Gwaa3 Zau1 Daai6 Kiu4 Naam4 Zaam6
テンプレートを表示
八卦洲大橋南駅（はっけしゅうだいきょうみなみえき）は、南京市棲霞区燕子磯街道太新路と廬山路の交差点にある、南京地下鉄1号線の駅である。
南京地下鉄1号線の駅では最北端に位置する駅である。当駅の北西側に、1号線の車両基地である八卦洲大橋南車両検修場がある。
駅名

駅名については、事業着手当初は南京地下鉄集団は南京長江第二大橋公園のあたりに当駅が位置することから「二橋公園駅」の仮称を用いており、2020年1月15日に駅名が「八卦洲大橋南駅」に決定したことが発表された。
歴史

2022年12月28日1号線の駅として開業。
駅構造

地下2層構造の駅である。
駅構造 > のりば

| 番線 | 路線 | 方面 | 行先 |
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|  | 南京地下鉄1号線 | 玄武門・新街口・安徳門・南京南駅 方面 | 中国薬科大学 行き |
安田成美

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: この項目では、女優について説明しています。安田成美のアルバムについては「安田成美 (アルバム)」をご覧ください。
安田 成美（やすだ なるみ、1966年〈昭和41年〉11月28日 - ）は、日本の女優、ナレーター、歌手。
東京都文京区出身。キナシコッカ所属。明治学院大学文学部2部中退。夫はとんねるずの木梨憲武。
略歴

出生地は東京都大田区大岡山。4歳の時に同じ東京都の荒川区に移り、中学入学と同時に文京区へ。文京区で育ったのは中学生の時からである。「美しく成るように」という意味で父が成美と名付けたという。
中学在学中にスカウトされ、1981年に花王ビオレのCMでデビュー。翌年にドラマ『ホーム・スイート・ホーム』でドラマ初出演。
1983年、『風の谷のナウシカ』のアニメ映画化にあたって募集されたイメージガールのオーディションで約7500人の中からグランプリを獲得。
1984年、同映画のイメージソングに採用されたシングル曲「風の谷のナウシカ」（作詞：松本隆、作曲：細野晴臣）で歌手デビュー。この曲は同名のアニメ映画『風の谷のナウシカ』のイメージソングとなり、オリコンシングルチャートでも10位にランクインされるヒットとなったが、映画本編には使用されていない。同年、デビュー曲「風の谷のナウシカ」を含む、ファーストアルバム『安田成美』（高橋幸宏プロデュース）を発売。
1988年、約4年ぶりとなるセカンド・アルバム『ジィンジャー』（大貫妙子プロデュース、小林武史、かしぶち哲郎、スティーヴ・ジャンセンが参加）を発売。
1989年に主演した『同・級・生』以降、トレンディードラマのブームに乗り主演ドラマが相次いでヒット。1992年に中森明菜とダブル主演した『素顔のままで』では最高視聴率31.9%の高視聴率を記録した。
1994年、NHK連続テレビ小説『春よ、来い』の主演を務めるも途中降板する。同年、映画『そろばんずく』で共演したとんねるずの木梨憲武と結婚。翌年に長男、1999年に次男を出産。
休業を経て2000年、日本テレビのドラマ『リミット もしも、わが子が…』で復帰。事務所を田辺エージェンシーから夫の木梨が代表取締役社長を務めるコッカ（現：キナシコッカ）に移籍。2001年『大河の一滴』で7年ぶりに映画主演を務めた。2004年、長女を出産、再び休業期に入る。
2004年頃から、夫と共に東京・麻布にて「3116 GALLERY CAFE」というカフェの経営を始める。
2006年4月、関西テレビのドラマ『さいごの約束』で復帰。
2016年、初エッセイ本『愛だナ!』を出版。2020年2月、エッセイ集「日々を編んでいく」を出版。タイトルにつながるように趣味は編み物。
エピソード > デビューの推薦人

写真家の山岸伸によると、安田の当時の担当マネージャーが「かわいい子がいるので会ってくれ」と申し入れがあり、市ヶ谷の喫茶店ルノアールで会うことになった。その後も彼女とたびたび仕事をともにしたことで、写真家としての生活が軌道に乗ったと感じていることをブログで述懐している。この時の写真は、写真集『安田成美』にも収録されている。山岸は、『風の谷のナウシカ』のイメージガールとして安田がデビューする際の推薦者の一人だったとも述べている。
エピソード > 突如のドラマ降板

→「春よ、来い (テレビドラマ) § 主役の交代」も参照
1994年度下期から1995年度上期にかけて放送されたNHKの連続テレビ小説『春よ、来い』で、1年間ヒロインを演じる予定であったが、撮影途中の1995年2月に「肉体的精神的な疲労による体調不良」を理由に突如降板した。この件に対し『春よ、来い』原作・脚本の橋田壽賀子が「飼い犬に手を噛まれた」と発言して波紋を呼んだ。代役は中田喜子が務めた。
2010年度下期に放送のNHK大阪放送局製作の連続テレビ小説『てっぱん』でヒロインの養母役で15年ぶりに出演することとなった。
エピソード > 妖精

子供のころに妖精を見たことがあるとテレビ番組で語っている。このエピソードを基に木梨が妖精のキャラクターを制作し、事務所と同名の「コッカ」と名付けた。
出演 > テレビドラマ

ホームスイートホーム（1982年8月27日 - 11月5日、日本テレビ） - 大島真記子 役
松本清張のゼロの焦点（1983年4月16日、TBS ザ・サスペンス） - 禎子（主人公）の妹 役
外科医 城戸修平（1983年5月10日 - 8月2日、TBS）
おさな妻 私を抱いて…16歳の初夜（1983年8月8日、テレビ朝日 月曜ワイド劇場） - 主演
さよならを教えて（1983年10月5日 - 12月28日、毎日放送） - 秋田なるみ 役
息子が恋人（1985年2月21日 - 3月21日、テレビ朝日）
刑事物語'85（1985年4月14日 - 9月29日、日本テレビ） - 久野芳恵 役
愛の風、吹く（1985年7月1日 - 9月27日、TBS テレビ小説） - 主演・安由子 役
ひとひらの雪（1986年1月2日、テレビ朝日） - 高村かおり 役
親にはナイショで…（1986年1月10日 - 3月28日、TBS） - 主演・高階えり子 役
ただ一度の人生（1986年4月23日、TBS） - ヒロイン・中里泉 役
ときめき ああ青函連絡船（1986年9月29日 - 10月10日、NHK総合 銀河テレビ小説） - 主演・長良美佐子 役
恋する時間です（1986年10月18日 - 12月20日、日本テレビ） - 太作文美 役
太閤記（1987年1月1日、TBS） - お市 役
親子ジグザグ（1987年4月10日 - 8月21日、TBS） - ヒロイン・安西梨花 役
気がつけばお相撲さんのお嫁さん（1987年10月3日、TBS） - 主演
ベッドでパパと呼ばないで（1987年10月13日・20日、テレビ朝日） - 主演
サラダ記念日（1987年10月18日、TBS 東芝日曜劇場） - 主演
親子ウォーズ（1988年1月9日 - 3月26日、TBS） - 主演・古場敦子 役
23時の女たち（1988年10月31日 - 11月3日、TBS）
恋愛できない症候群（1988年11月13日、TBS 東芝日曜劇場） - 主演
スタンドバイミーII 〜気まぐれ天使〜（1988年12月2日 - 23日、TBS） - 主演
同・級・生（1989年7月3日 - 9月25日、フジテレビ） - 名取ちなみ 役
ラベンダーの風吹く丘（1989年11月25日、NHK総合） - ヒロイン・母親 役
宝くじ（1990年4月22日、TBS） - 主演
キモチいい恋したい!（1990年7月2日 - 9月24日、フジテレビ） - 主演・谷本香菜 役
ラブストーリーは突然に（1991年3月25日、フジテレビ）
がんばれジャイアンツ4（1991年、TBS 東芝日曜劇場）
ヴァンサンカン・結婚（1991年7月4日 - 9月19日、フジテレビ） - 主演・片島朝子 役
松本清張作家活動40年記念・霧の旗（1991年11月23日、テレビ朝日 土曜ワイド劇場） - 主演・柳田桐子 役
源義経（1991年12月31日、日本テレビ） - ヒロイン・静御前 役
素顔のままで（1992年4月13日 - 6月29日、フジテレビ） - 主演・香坂（村上）優美子 役
ローマの休日（1993年1月4日、TBSスペシャルドラマ） - ヒロイン
並木家の人々（1993年1月14日 - 3月25日、フジテレビ） - 並木花 役
この愛に生きて（1994年4月14日 - 6月30日、フジテレビ） - 主演・植草曙美 役
連続テレビ小説（NHK総合）
春よ、来い <第1部>（1994年10月3日 - 1995年4月1日） - 主演・高倉春希 役
てっぱん（2010年9月27日 - 2011年4月2日） - 村上真知子 役
ドク（1996年10月17日 - 12月19日、フジテレビ） - 主演・長瀬雪 役
世にも奇妙な物語 春の特別篇「5分後の女」（1998年4月8日、フジテレビ） - 主演
リミット もしも、わが子が…（2000年7月3日 - 9月11日、日本テレビ） - 主演・有働公子 役
さいごの約束<2006春のヒューマンドラマスペシャル>（2006年、フジテレビ）
松本喜三郎一家物語 〜おじいさんの台所〜（2007年5月4日、フジテレビ） - 松本夕子 役
テレビ東京開局45周年記念ドラマスペシャル シューシャインボーイ（2010年3月24日、テレビ東京） - 塚田敬子 役
深夜食堂 第11話（2011年10月19日、TBS） - クミ 役
土曜プレミアム 一休さん（2012年6月30日、フジテレビ） - 伊予の局 役
ビブリア古書堂の事件手帖（2013年1月14日 - 3月25日、フジテレビ） - 篠川智恵子 役
スペシャルドラマ 一休さん2（2013年5月5日、フジテレビ） - 伊予の局 役
テレビ愛知開局30周年記念ドラマ スケート靴の約束〜名古屋女子フィギュア物語〜（2013年12月25日、テレビ愛知制作・テレビ東京） - 主演・水元さとみ 役
55歳からのハローライフ 第4話（2014年7月5日、NHK総合） - 堀切彩子 役
赤と黒のゲキジョー 前科ありの女たち（2014年11月28日、フジテレビ） - 主演・石神由紀子 役
24時間テレビスペシャルドラマ「母さん、俺は大丈夫」（2015年8月22日、日本テレビ） - 佐々木萌子 役
トットてれび（2016年4月30日 - 6月18日、NHK総合） - 黒柳朝 役
朝が来る（2016年6月5日 - 7月31日、東海テレビ） - 主演・栗原佐都子 役
みをつくし料理帖（2017年5月13日 - 7月8日、NHK総合） - 芳 役
みをつくし料理帖スペシャル（2019年12月14日 - 21日、NHK総合）
一億円のさようなら（2020年9月27日 - 11月15日、NHK BSプレミアム・BS4K） - 加能夏代 役
新春ドラマスペシャル 優しい音楽〜ティアーズ・イン・ヘヴン 天国のきみへ（2022年1月7日、テレビ東京） - 鈴木桂子 役
出演 > テレビアニメ

ナイン 完結編（中尾百合）
出演 > 映画

トロピカルミステリー 青春共和国（1984年、東宝）
そろばんずく（1986年、東宝）
犬死にせしもの（1986年、松竹）
南へ走れ、海の道を!（1986年、松竹富士）
光る女（1987年、東宝）
マリリンに逢いたい（1988年、松竹富士）
バカヤロー! 私、怒ってます 第2話「遠くてフラれるなんて」（1988年、松竹）
孔雀王（1988年、フジテレビジョン＝ゴールデン・ハーベスト）
226（1989年、松竹） -  田中久子 役
ZIPANG（1990年、東宝）
咬みつきたい（1991年、東宝）
ラストソング（1994年、東宝）
大河の一滴（2001年、東宝）
WATARIDORI（2001年公開、2003年日本版ナレーション、日本ヘラルド映画）
歓喜の歌（2008年、シネカノン） - 五十嵐純子 役
時をかける少女（2010年、スタイルジャム） - 芳山和子 役
最後の忠臣蔵（2010年、ワーナー・ブラザース） - ゆう（元夕霧太夫）役
HOME 愛しの座敷わらし（2012年、東映） - 高橋史子 役
任侠ヘルパー（2012年、東宝） - 蔦井葉子 役
王妃の館（2015年、東映） - ディアナ 役
Fukushima 50（2020年、松竹 / KADOKAWA）  - 浅野真理 役
すばらしき世界（2021年、ワーナー・ブラザース） - 西尾久美子 役
出演 > 映画 > 吹き替え

ピーター・パン2 ネバーランドの秘密（2002年） - ウェンディ・ダーリング 役
出演 > 劇場アニメ

昆虫物語 みつばちハッチ〜勇気のメロディ〜（2010年、松竹） - ハッチのママ役
アーロと少年（2016年） - アパトサウルスのママ 役
出演 > 舞台

シルヴィア（1997年）
リチャード三世（2008年 - 2009年）
ラヴ・レターズ（2010年）
英国王のスピーチ（2012年8月24日 - 9月9日、世田谷パブリックシアター / 9月14日 - 17日、森ノ宮ピロティホール） - エリザベス 役
ザ・空気 ver.2 誰も書いてはならぬ（2018年6月23日 - 7月16日、東京芸術劇場シアターイースト / 地方） - 主演・井原まひる 役
出演 > CM

花王「ソフィーナ」（1984年 - 1991年） - 主に高林由紀子のほか高橋惠子や賀来千香子らとの共演バージョンもあり。
リフトプロフェッショナル ハリ美容液（2015年）
資生堂
電電公社（現NTT）「オレンジライン」
ダイドードリンコ「ダイドーMコーヒー」
ムトウ「ラプティ」
日本コカ・コーラ「ジョージア缶コーヒー」
キッコーマン「丸大豆しょうゆ」 - 「『醤油』って（漢字で）書ける？」のセリフが有名。
クボタ 企業イメージキャラクター
三菱銀行（現：三菱UFJ銀行） 企業イメージキャラクター
タイレノール
ロート製薬「パンシロン新胃腸薬」「パンシロンQQ」「パンシロン胃腸内服液」「パンシロンNOW」
三菱電機（家電製品のイメージキャラクター）
山一證券（中国ファンド：CMソング）
オルビス
味の素「CooK Do」 - 安田が出演する以前は夫の木梨が出演していた。CM上での夫役は近藤芳正
コーセー
グランデーヌ（2001年 - 2003年）
モイスチュア スキンリペア（2004年 - 2006年）
トヨタ「シエンタ」（2006年 - 2010年）
ライオン「香りとデオドラントのソフラン」（2008年 - 2011年）
ミツカン「すし酢」「熟味酢」（2010年 - ）
亀田製菓「スーパーフレッシュ柿の種」（2011年 - ）
アサヒ緑健「緑効青汁」（2021年 - ）
出演 > ナレーション

エコだね 〜未来の子どもたちへ〜（2008年4月 - 2009年3月、TBS系）
地球絶景紀行（2010年4月 - 2015年3月、BS-TBS）
“死”を見つめる舞台へ〜日野原重明・99歳の挑戦〜（2010年11月3日、NHK総合）
目撃！日本列島「子どもたちを守りたい〜福島 放射線と戦う日々〜」（2011年10月1日、NHK総合）
てれび絵本「オチビサン」（2014年度 NHK Eテレ） - 朗読
地球ドラマチック（2023年4月 - 、NHK Eテレ）
受賞歴

『風の谷のナウシカ』イメージガールグランプリ（1983年）
第8回ヨコハマ映画祭 主演女優賞（1986年）
エランドール賞 新人賞（1987年）
第13回報知映画賞 最優秀主演女優賞（1988年『バカヤロー! 私、怒ってます』）
第12回日本アカデミー賞 優秀主演女優賞（1989年）
第3回高崎映画祭 優秀主演女優賞（1989年）
第2回日本ジュエリーベストドレッサー賞20代部門（1991年）
第1回橋田賞（1993年）
第25回日本アカデミー賞 優秀主演女優賞（2002年）
第2回ベストマザー賞（2009年5月10日）
第44回日本アカデミー賞 優秀助演女優賞（2021年）
音楽作品

※すべて徳間ジャパンから発売。
音楽作品 > シングル

| 発売日 | 規格 | 規格品番 | 面 | タイトル | 作詞 | 作曲 | 編曲 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1984年1月25日 | EP | ANS2008 | A | 風の谷のナウシカ | 松本隆 | 細野晴臣 | 萩田光雄 |
| 1984年1月25日 | EP | ANS2008 | B | 風の妖精 | 松本隆 | 細野晴臣 | 白井良明 |
| 1984年4月25日 | EP | 7JAS-5 | A | トロピカル・ミステリー | 松本隆 | 大村雅朗 | 萩田光雄 |
| 1984年4月25日 | EP | 7JAS-5 | B | 月のミューズ | 松本隆 | 大村雅朗 | 萩田光雄 |
| 1984年7月25日 | EP | 7JAS-9 | A | 透明なオレンジ | 松本隆 | 南佳孝 | 船山基紀 |
| 1984年7月25日 | EP | 7JAS-9 | B | 夢の散歩 | 松本隆 | 南佳孝 | 船山基紀 |
| 1984年10月25日 | EP | 7JAS-17 | A | 銀色のハーモニカ | 松本隆 | 細野晴臣 | 細野晴臣  萩田光雄 |
| 1984年10月25日 | EP | 7JAS-17 | B | 悪戯な小鳥 | 松本隆 | 大村雅朗 | 萩田光雄 |
| 1985年4月25日 | EP | 7JAS-30 | A | サマー・プリンセス | 松本隆 | 林哲司 | 大村雅朗 |
| 1985年4月25日 | EP | 7JAS-30 | B | Sueはおちゃめなパン屋さん | 鈴木博文 | 鈴木慶一 | 高橋ユキヒロ |
| 2024年1月31日 | 配信 |  | A | 風の谷のナウシカ (2024 ver.) |  |  |  |
| 2024年1月31日 | 配信 |  | B | 銀色のハーモニカ (2024 ver.) |  |  |  |
音楽作品 > アルバム

| 発売日 | 規格 | 規格品番 | アルバム |
| --- | --- | --- | --- |
| 1984年4月25日 | LP | 28JAL-9 | 安田成美 |
| 1988年3月25日 | LP CD | 28JAL-3148 32JC-280 | ジィンジャー ※大貫妙子初のプロデュース 思い出のロックンロール（作詞・作曲：Serge Gainsbourg、訳詞：大貫妙子）  浜辺のポートレイト  パパを愛したように  夢は夢の中へ  MOMO  夜のパティオで  ハイウェイ歩けば  突然彼を奪われて  初めての街  星の降る夜 |
| 1994年12月21日 | CD | TKCA-70552 | ジィンジャー ※大貫妙子初のプロデュース 思い出のロックンロール（作詞・作曲：Serge Gainsbourg、訳詞：大貫妙子）  浜辺のポートレイト  パパを愛したように  夢は夢の中へ  MOMO  夜のパティオで  ハイウェイ歩けば  突然彼を奪われて  初めての街  星の降る夜 |
| 1988年9月25日 | 8cmCD | 15JC-325 | 安田成美 "DIAMIND COLLECTION" CD MINI ALBUM 思い出のロックンロール  パパを愛したように  初めての街  星の降る夜 |
音楽作品 > アルバム > ベストアルバム

| 発売日 | 規格 | 規格品番 | アルバム |
| --- | --- | --- | --- |
| 1984年11月25日 | LP CD | 28JAL-21 35JC-103 | 全曲集 Side：A 風の谷のナウシカ  Sueはおちゃめなパン屋さん  透明なオレンジ  夢の散歩  寂しい優しさ  風の刺青（KAZE NO SHISEI）  水のナイフ Side：B 銀色のハーモニカ  蝶をちぎった少女  星屑たちのクルージング  風の妖精  月のミューズ  トロピカル・ミステリー  悪戯な小鳥 |
| 1989年9月25日 | CD | 30JC-444 | 全曲集 風の谷のナウシカ  トロピカル・ミステリー  透明なオレンジ  Sueはおちゃめなパン屋さん  寂しい優しさ  銀色のハーモニカ  水のナイフ  思い出のロックンロール  パパを愛したように  夜のパティオで  突然彼を奪われて  初めての街  星の降る夜  悪戯な小鳥  風の刺青（KAZE NO SHISEI） |
| 2013年5月8日 | CD | TKCA-73898 | 安田成美コレクション |
書籍

山岸伸 撮影『安田成美写真集』英知出版、1987年6月25日。
『愛だナ!』（2016年11月11日、発行：ジュウ・ドゥ・ポゥム 発売：主婦の友社）
『日々を編んでいく』（2020年2月5日、宝島社）
AI法

欧州連合 > EU法 > 規則 > AI法
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 欧州連合規則
 EEA適用対象
名称:  Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (Text with EEA relevance)
適用範囲:  全EU加盟国およびEEA
制定者:  欧州議会と欧州連合理事会の共同採択 (通常立法手続)
法源:  EU機能条約
EU官報:  L, 2024/1689
沿革
欧州議会 賛成票数:  523 / 618 (2024年3月13日可決)
欧州連合理事会 賛成票数:  27 / 27 (2024年5月21日可決)
制定日:  2024年6月13日
発効日:  2024年8月1日
適用日:  2025年2月2日より条文ごとに段階的に適用開始
立法審議文書
欧州委員会提案:  COM/2021/206  (Document 52021PC0206、2021年4月21日提案)
EESC 意見書:  EESC 2021/02482 (2021年9月22日提出)
CR 意見書:  COR 2021/02682 (2021年12月2日提出)
その他審議資料:  欧州中央銀行 意見書: CON/2021/40 (2021年12月29日提出)
関連法令
改正対象:  空港や航空機の警備に関する規則 (EC) No 300/2008 農林業用車両に関する規則 (EU) No 167/2013 二輪車・三輪車・人力の四輪自転車に関する規則 (EU) No 168/2013 船用機器指令 2014/90/EU 鉄道システムのEU域内互換性に関する指令 (EU) 2016/797 自動車などの型式認証に関する規則 (EU) 2018/858 欧州航空安全機関の設立などを定めた規則 (EU) 2018/1139 自動車などの型式認証に関する部分改正規則 (EU) 2019/2144 消費者団体訴訟指令 (EU) 2020/1828
現行法
AI法 (エーアイほう、別称: AI規則、英: the Artificial Intelligence Act)は、欧州連合（EU）による世界初の人工知能（AI）に関する包括的な規制法である。AI法は信頼性の高いAIの導入を促進しつつ、有害リスク度に応じて (1) 許容できないリスク、(2) 高リスク、(3) 限定的なリスク、(4) 最小限のリスクの4レベルに分類して異なる規制や義務を課す。違反時にはレベルごとに異なる制裁金が科される。
またリスク分類とは別に、「汎用AIモデル（英: general-purpose AI models、略称: GPAI）」を対象とした特別規定もAI法では追加で設けている。AI法の立法過程では、汎用AIモデルの代表例としてChatGPTやGemini（旧名: Bard）といった生成AIが欧州議会から名指しされ、差別や偽情報といった有害コンテンツの生成や、個人情報の不適切な取扱などの懸念が呈されている。
仮に日本や米国などのEU域外で設立された団体や他国民が開発したAIでも、それがEU域内に輸入されて販売・利用されればAI法の規制対象になる (いわゆる域外適用)。ただし、軍事・防衛や科学研究に特化したAIなど、一部条件に合致するAIは同法の規制対象から除外されている。
AI法は禁止事項や義務を規制当局からトップダウンで示すだけでなく、AIに従事する事業者が行動規範 (Code of Conduct)や実践規範 (Code of Practice)を自律的に定めて運用していくボトムアップのアプローチも併用している。またEU基準に適合したAIには民間非営利団体からCEマークが付与され、安全性が可視化される。EUの行政執行機関である欧州委員会内にAIオフィスが設置されており、こうした官民連携の調整・推進役を担っている。
AI法は2024年8月1日に発効し、条文ごとに段階的に適用を開始する。(1) 許容できないリスクのAIシステムは2025年2月2日に原則禁止となる。
規制対象の定義と規制内容

以下のとおり、AI法では「何」(システムの種類) および「誰」(AIに携わる者の種類) を規制対象に含めるのかを分類している。
なお、立法過程では当初法案から数千か所に修正が加えられており、AI「法案」を解説した文献は古い条文案に基づいていて正確性を欠く可能性があるため、参照時には留意が必要である。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類

システム全般
AIシステム
AI法における規制対象内
Weak or Narrow AI (ANI)
Strong or General AI (AGI)
汎用AIモデル (General-purpose AI models 、略称: GPAI)
システミックリスク (Systemic risk) を有するGPAI
システミックリスクを有さないGPAI
AI法における規制対象外
AI以外の一般的なソフトウェア
AI法が想定するAIと一般的なソフトウェアの相違点であるが、自律的な動作や予測・推奨コンテンツの生成といった特徴が挙げられ、このようなAIの要件定義は国際機関の経済協力開発機構 (OECD) で用いられているものと類似している。
AIシステム全般に対し、4段階のリスク度に応じた規制・義務をAI法では規定している。AI法ではこれを「リスクベースアプローチ」と呼んでいる。汎用AIモデル (GPAI) は5つ目のリスク分類ではなく、4段階のリスク分類とは別軸で捉えられている。
汎用AIモデルとは何かについて、AI法の立法者である欧州議会でさえも「確固とした定義はない」とことわりを入れている。その上で、アルゴリズムやその背景にある理論上の観点から "Weak or Narrow AI" (ANI) と "Strong or General AI" (AGI) にAI全般を二分している。特定目的に特化したAIであるANIとは、たとえば画像認識や音声スピーチ認識といった、特定の目的に沿ってデータを処理するAIシステムである。一方、多用途で影響力の大きいAGIは、たとえば自然言語 (プログラミング言語ではなく人々が日常的に会話や文書で使用する言語) で記述された大量のデータを読み取るだけでなく、ディープラーニング (深層学習) 技術によって文脈なども理解できる大規模言語モデル (LLM) などを備えており、こうした革新的な技術を用いている点でANIとは異なる。換言するとAGIとは、人間の知的なタスク処理を代行しうるシステムを指す。
こうした高度なタスク処理が可能なAGIのうち、特にテキスト文書やイメージ画像、動画などのコンテンツを生成できる能力を持つものを、AI法では「汎用AIモデル」と呼んでいる。欧州議会では汎用AIモデルの例として、ChatGPT (Microsoft社と提携関係にある団体OpenAIが開発) やGemini (旧称: Bard、Google傘下による開発) の名前を挙げている。このような汎用AIモデルは、さまざまなシステムやサービスの基礎・基盤としての重要な役割を担う一方で、倫理的・社会的な問題を引き起こすリスクが懸念されている。たとえば、人種差別や暴力、レッテル張りするようなコンテンツの生成、個人情報や機微情報の取扱不備、偽情報や詐欺情報の生成といった問題が具体的に挙げられる。
なお、AI「システム」とAI「モデル」は別個の概念としてAI法では用語を使い分けている。AIモデルはAIシステムに統合され (組み込まれ) た形で用いられる。そのためシステム開発プロセスの概念上はモデルが川上、システムが川下 (Downstream) の位置づけになっている。
以下、AIシステム別の定義や義務、規制行為を解説する。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > (1) 許容できないリスク

許容できないリスク (英: Unacceptable risk) のあるAIは重大な危害を与えうるため、AI法 第5条第1項に基づいて禁止される。同条項の (a)号から (h)号で禁止される利用方法が具体的に列記されている。うち (e)号から (h)号の4項目は生体データ関連である。
(a)号: サブリミナル技術 - AI法の前文 (29) によると、音声または画像、映像を人間が意識的に知覚できない方法で表示させる、あるいは人の自律的な意思決定を歪める欺瞞的な技術を指す。
(b)号: 脆弱性の悪用 - 特定の年齢層、障害の有無、社会経済的地位といった個人ないし集団の特徴を悪用し、重大な損害などを与えうるシステム
(c)号: ソーシャルスコアリング - ソーシャルスコアリングとは、個人の日常生活の言動が監視され、社会全体にとってどの程度有益か社会信用がスコア (数値) で評価される仕組みである。AI法では、社会的行動や人格的特徴に基づいて人々を不当にランク付けするAIシステムのうち、特に分析データの元の文脈と乖離している、あるいはスコアリングによって不当・不公平な影響をおよぼすものを禁じる。
(d)号: 犯罪予測 - 犯罪捜査で用いられるプロファイリングなどによって、個々人が犯罪を犯すリスクを評価・予測するシステム (ただし犯罪に直結する客観的事実に基づいた人物評価の場合を除く)
(e)号: 顔画像のスクレイピング (データ収集・抽出) - インターネットあるいは監視カメラ (CCTV) から無差別に顔画像を収集して作成されたデータベース
(f)号: 感情推測 - 職場ないし教育機関で用いる場合は原則禁止 (ただし、治療目的といった医療上ないし安全上の理由を除く)
(g)号: 生体分類 (属性推定システム) - 人種、政治的意見、労働組合への加入、宗教・思想上の信条、性生活・性的指向を推測するシステム
(h)号: リアルタイム・リモート生体識別 (略称: RBI) - 警察などの法執行機関によるAI常時監視システムは原則禁止 (ただし行方不明者の捜索やテロ犯罪組織の容疑者の位置特定といった深刻な状況下は特例として除外する)
(a)号の欺瞞的なサブリミナル技術と (b)号の脆弱性の悪用については、情報法専門家による欺瞞的な (人を欺くような) システムデザインの観点からの論考がある。AI法成立以前にも欺瞞的なデザインは存在し、「ダークパターン」(Dark patterns) の総称で知られていた。ダークパターンの身近な具体例を挙げると、航空チケット予約サイトで追加オプションサービスがデフォルトで選択されているようなウェブデザインである。オプションを希望しないユーザーの一部はこれに気付かずに購入してしまう。こうした表層的なユーザーインターフェース (UI) のテクニックだけでなく、専門家の知見と技術なしでは見破るのが非常に困難なシステムアーキテクチャー (システムの根本的な設計) におよぶ欺瞞的なデザインが問題視されている。
AI法以前は主に2つの側面からこうした欺瞞的デザインへの対応を試みてきた。まず消費者保護や悪徳商法取締の切り口から、2005年制定の不公正取引慣行指令（英語版） (略称: UCPD) をはじめとする欧州消費者法（英語版）の改正である。もう一つの切り口が、2016年制定のEU一般データ保護規則 (略称: GDPR 、Regulation (EU) 2016/679) による個人データ保護や、さらにユーザーの保護範囲を広げた2022年制定のデジタルサービス法 (略称: DSA、Regulation (EU) 2022/2065) である。DSAの第25条(1)項はダークパターン対策が意識されており、ユーザーの自律的な意思決定を歪めるような欺瞞的デザインを禁じている。しかしDSAは条文の文言に曖昧さがあり、GDPRやUCPDといった他法と部分的に重複しうる。また日進月歩の欺瞞的デザインに対し、「オンライン・プラットフォーム」にしか適用されないDSAはどこまで有効なのか、疑問も呈されている。
一方AI法の第5条は、不公正取引慣行指令やDSAの第25条だけではカバーしきれないタイプの欺瞞的なデザインにも対応しうると考えられている。その一つが、アルゴリズムに深く根差した欺瞞的デザイン (Algorithmic manipulation) である。このタイプはたとえば、過去履歴に基づいてユーザーごとにカスタマイズしたコンテンツ表示されるアルゴリズムによって、無意識のうちに偏った情報にばかりユーザーが触れてしまう「エコーチェンバー現象」が問題視されている。もう一つのタイプが、システム依存を起こす欺瞞的デザイン (System dependency and control) である。その特徴として「ネットワーク効果」がある。ネットワーク効果とは、SNSのようなデジタル・プラットフォームがひとたび多くのユーザーを獲得すると、既存ユーザーが新規潜在ユーザーを呼び込む、あるいはオンラインショッピングのように新規出店者を呼び込む現象である。その結果、魅力的な代替サービスが新たに登場しても乗り換えづらくなってさらにユーザー数が増える連鎖現象が確認されている。
(c)号のソーシャルスコアリングもAIとの親和性が高い。これはAIが人の顔認証や言動分析に長けていることから、スコアリングに必要な監視データの解析に利用できるためである。低スコアの評価が下された個人は、利用できる教育機会や医療サービス、公共財に制限がかかるといった使い方が想定される。ただし倫理面で問題を抱えていることから、ソーシャルスコアリングの制度を導入しているのは世界的にも中国政府のみの状況である。
ところが社会全体ではなく、よりミクロなレベルで見るとたとえば配車サービスの米系企業Uberはトラブルのあった利用客をブラックリスト入りさせる仕組みを運用している。また米国ニューヨークでは、ソーシャルメディア上の言動を元に保険会社が保険加入者の保険料を個別設定する商慣行が認められている。こうしたミクロなレベルでは欧米諸国でもソーシャルスコアリングは行われているのが実態である。ソーシャルスコアリングにAIを活用するには、高い精度の監視データと解析能力が前提となるが、実際にはバイアスのかかったデータが混じったり、不当なスコアリング結果を出してしまう技術的な問題が指摘されている。これに対応すべくAI法第5条で不当なソーシャルスコアリングを行うAIが禁止された。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > (2) 高リスク

高リスク (英: High risk) なAIシステムは以下の2カテゴリーに分類される。
第1カテゴリー【既存】: 身体などの安全性にかかわるリスク - AI法成立以前のEU諸法で安全面の観点から既に規制を受けていた製品。ここで言う「諸法」はAI法の附則 1 (Annex I) のSection AおよびBで計20本列記されており、玩具や船舶、エレベーターや医療機器などが規制製品対象に含まれる。これら諸法で「第三者による適合性評価義務の対象」と指定されている場合に限る。
第2カテゴリー【新規】: 基本的人権などにかかわるリスク - AI法成立で新たに規制を受ける領域。AI法の附則 3 (Annex III) で8領域が列記されているが、EU行政機関である欧州委員会による委任法令で別途、この8領域に追加・修正・削除が可能となっている。
生体認証
重要インフラの安全部品 (通信、交通、水道、ガス、電力など)
教育・職業訓練 (教育機関などへの入学割当、学習評価、テスト中の監視など)
労務 (人材選考採用、昇進・解雇・給与などの労務管理、職務分掌・役割分担の決定など)
公共性の高いサービスの利用判断 (公的給付金の個人審査、クレジットカードの個人信用調査、生命保険や健康保険の保険料率個別計算、警察・消防・救急車などの対応優先度決定など)
警察などの法執行 (犯罪被害者になるリスク評価、犯罪被疑者・再犯者の予測など)
移民・亡命・国境管理 (不法移民のリスク評価、ポリグラフ (心拍や呼吸測定機) による移民・亡命審査など)
司法手続および民主的手続 (司法当局による事実調査・法律解釈、選挙・住民投票に影響を与える行為など)
これらの領域にAIシステムが用いることは禁じられていない。しかしAIシステムの開発者や提供者にはリスク管理の手法文書化、リスク管理の組織体制構築、AIシステムの技術文書作成、AI学習データの品質管理、自動まかせにしない人的監視、異常検知と重大インシデントの当局報告、利用者がAIによる生成だと判別がつく透明性の担保といった義務が課される。具体的な義務は、AI法 第8条-第15条 (高リスクAIシステムが満たすべき要件)、第16条-第25条、第40条-第44条 (高リスクAIシステムの適合性評価手続)、第48条-第51条、第62条、第72条 (市販後モニタリング)、第73条 (インシデント報告義務)も参照のこと。EU域外の者が提供する場合はEU域内代理人を指定し、これらの義務遂行を委任する必要がある。
なお#立法の沿革で後述のとおり、AI法は当初法案から数千か所の修正が加えられており、特に高リスクAIシステム関連の条項は2023年12月9日合意の三者対話（英語版） (英: trilogue、トリローグ) で加筆修正が多数加えられている。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > (3) 限定的なリスク

限定的なリスク (英: Limited risk) のAIシステムの例として生成AI (ディープフェイク含む)、対話型AI (チャットボット)、感情認識システムなどが挙げられる。上述の (2) 高リスクではさまざまな義務が課されている一方、(3) 限定的なリスクでは利用者への透明化義務が課されているのみである。ここでの「透明化義務」は第50条にて規定されており、チャットボットであればユーザーがAIとやりとりしていることが分かるようにする。コンテンツ生成型のAIであれば、生成された画像や動画に電子透かしを入れる、ニュース記事内で明記するなどの方法で、AIの使用有無がコンテンツ閲覧者に判別がつくようにする。
第50条の透明化義務以外では、第95条で自主的な「行動規範」(Code of Conduct) に基づく開発・運用を求めている(#行動規範で詳述)。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > (4) 最小限のリスク

最小限のリスク (英: Minimal risk) しかないAIは、具体例としてスパムフィルタが挙げられる。EUの行政機関である欧州委員会によると、大半のAIは (4) 最小限リスクに分類される。このリスクレベルに該当するAIシステムは、原則として自由に利用が可能である。しかし (3) 限定的なリスクと同様、第95条の「行動規範」に基づく自主性が推奨されている(#行動規範で詳述)。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > 汎用AIモデル

AI法の草案作成当初は「汎用AIモデル」(general-purpose AI models、略称: GPAI) のリスクが十分に認識されていなかったことから、特別規定は盛り込まれていなかったが、法案提出から1年あまりが経過した後に欧州連合理事会が追加修正案を提出し、その後も修正を重ねて特別規定を設けることとなった。さらに汎用AIモデルのなかでも、「システミックリスク」(Systemic risk) を有するものについては追加の特別規定がある。汎用AI「モデル」はAI「システム」とは異なるため、上述の4つのリスクレベルで分類されない。ただし汎用AI「モデル」が他のAI「システム」に組み込まれ、(2) 高リスクと判定された場合は、上述のリスクレベル別の義務も併せて負うことになる。
汎用AIモデル全般
汎用AIモデル全般に課される義務は第53条・第54条で規定されており、以下のとおりである。
技術文書を作成し、最新の状態に更新 (文書に折り込むべき情報項目は附則11参照)
汎用AIモデルを組み込むAIシステムの提供者に対し、当該汎用AIモデルの能力と限界を周知する文書を提供 (文書に折り込むべき情報項目は附則12参照)
EU著作権法、特にDSM著作権指令で定められたテキストおよびデータマイニング (略称: TDM) の適法要件を遵守
汎用AIモデルが学習に使用したデータについて、包括的な概要を文書化・公開 (AIオフィスが提供する記入テンプレートを用いる)
EU域外が汎用AIモデルを提供する場合、域内代理人を指定
システミックリスク
システミックリスクを有する汎用AIモデルとは、学習に使用される計算能力が相当に高いことから、公衆衛生・安全・治安・基本的人権といった重要な領域に対してEU広域に影響をおよぼしうるもの (high-impact capabilities) を指す。第53条第1項に基づき、以下の措置を「追加」で講じる義務を負う。
モデル評価の実施
リスク評価と軽減対策
重大インシデント発生時の当局報告と是正対応
サイバーセキュリティ対策
何をシステミックリスクを有する汎用AIモデルに指定すべきかについては、第51条で「高い影響力」の基準が示されている。
第51条第1項の基準: 指標やベンチマークといった適切な技術ツール・方法論で評価
第51条第2項の基準: 学習に使用された累積計算量が浮動小数点演算 (FLOPS) で計測して 10^{25} (10の25乗) を超える場合
第1項については、EUの行政機関である欧州委員会が有識者などからの助言を受け、かつAI法の附則13 (Annex XIII) で定められた基準に基づいて、対象となる汎用AIモデルを指定できる。附則13にはモデルのパラメータ数、学習コストや学習時間の推定値といった技術的な定量指標のほか、登録ユーザー数といった社会的な影響度を測る指標などが挙げられている。また、AI提供者側 (事業者側) が上述の基準に該当すると自己認識した際には、2週間以内に欧州委員会に通知する義務を負う。
規制対象の定義と規制内容 > 規制対象システムの分類 > 適用対象外のAIシステム

第2条ではAI法の適用対象から除外される要件を定めているが、そのうちAI法全般の義務・規制から除外されるものは以下のとおりである。
軍事、防衛または国家安全保障目的に特化したAI (これ以外の目的も兼ねるAIは含まない)
科学研究開発目的に特化したAI
研究・開発段階にあって、市場未投入・未稼働の状態にあるAIシステムまたはAIモデル
フリー・オープンソース・ライセンスでリリースされているAIシステムのうち、リスクレベルが (3) 限定的ないし (4) 最小限に分類されるもの。
規制対象の定義と規制内容 > 規制適用者の分類

つづいてAIシステムやAIモデルに従事する者のうち、「誰」がAI法の規制を受けるのかを述べる。第2条で対象者が列記され、各用語は第3条で定義されている。
AI従事者全般 (Operator 、オペレーター)
AI提供者 (Provider 、プロバイダー) - 法人・個人を問わずAIシステムやAIモデルの「開発」者。あるいは自らの名前・商標で市場に「投入」する、あるいは「稼働」させる者。有償・無償も不問。
AI提供者の代理人 (Authorised Representative) - AI提供者から書面で委任を受け、義務を代行する者。EU域外の者が高いリスクAIシステムないし汎用AIモデルを提供する場合、EU域内代理人の指定が必須。
AI導入者 (Deployer、ディプロイヤー) - 自らの権限の下でのAIシステムの「利用」者。法人・個人は問わないが、あくまで個人的な目的であり職務以外の目的で利用する者は除く。
AI輸入者 (Importer) - EU域外のAIシステムをEU域内の市場に投入・提供する者で、EU域内に拠点を置く法人・個人。
AI販売者 (Distributor、頒布者、ディストリビューター) - AIシステムの特性に影響を与えず、EU域内利用を可能にする者のうち、上述の提供者や輸入者以外の法人・個人。
AIシステムを組み込んだ製品製造者 (Product manufacturers) - その製品が製造者の名前・商標で上市しており、その製品の中にAIシステムが組み込まれている場合。
「提供者」と「導入者」には十分な「AIリテラシー」が求められる (第4条)。ここでのAIリテラシーとは技術的知識や経験を有しており、適切な教育・訓練を受けており、AIシステムが使用される文脈に即した操作や使用ができる能力を指す。提供者や導入者はAIリテラシーを有する人員を確保しなければならない。ただし違反時の制裁金などは定められていない。
(3) 高リスクAIシステムを取り扱う場合、「提供者」は第16条から第25条などで、「導入者」は第26条・第27条でそれぞれ異なる義務が個別詳細に規定されている。高リスクAIシステムの提供者はたとえば、技術文書の作成やデータ管理の手順整備、ログの記録と重大インシデント発生時の報告体制の整備といった義務が課される。上市前にはEU適合性評価手続を受け、CEマークを取得する必要がある(#適合性評価で詳細後述)。(3) 高リスクAIシステムの「提供者」に課される義務のうち、第23条と第24条は「輸入者」と「販売者」にも関係する。CEマーク、EU適合性宣言および使用説明書関連が第23条と第24条である。一方、高リスクAIシステムの導入者は、たとえば自動まかせにしない人的監視体制の構築や、使用説明書に沿った利用などが義務として規定されている。
汎用AI「モデル」については、AI「システム」ではないことから、主に提供者の義務が定められている。
規制対象の定義と規制内容 > 規制適用者の分類 > 適用対象外の者

以下の者がAIシステムを利用する場合は、AI法で定められた規制や義務が適用されない。
EU域外の公的機関や国際機関が、EUないしEU加盟国に対して法執行や司法の国際協力の目的で利用する場合
職務に関連しない、ごく個人的な目的でAIシステムを利用する個人
適合性評価

(2) 高リスクAIシステムおよび汎用目的AIモデルの一部は、AI法が定める「適合性評価手続」(Conformity assessment procedure) を踏まなければならない。ここでの「適合性」とは欧州基準のサイバーセキュリティ対策などが適切にとられていることを表す (AI法前文 (78) 参照)。
EUの行政機関である欧州委員会は、欧州標準化委員会 (略称: CEN) や欧州電気標準化委員会 (略称: CENELEC) といった非営利の欧州標準化団体に適合性の基準 (つまりAI業界規格) を定めるよう要請する権限を有する。CENやCENELECが定めた規格に適合した場合、CEマーク (CE適合性マーク) がAIシステムに付与される。CEマークはAI以外にも幅広く用いられている認証マークの仕組みであり、玩具や医療機器の安全性担保やエコデザインなどの環境負荷軽減対策など、さまざまなEUの法令に対応している。AIシステムの特性に応じ、自己評価で適合性評価を行ってもよいケースと、適合性評価機関による第三者認証を求めるケースがある。
実践規範と行動規範

AI法では2つの「規範」が規定されている。
1つ目が汎用AIモデルを対象とした実践規範 (Code of Practice) である (第56条)。AI法では実践規範の内容は規定されておらず、欧州委員会内に設置されたAIオフィスの指揮の下、汎用AIモデルの提供者とEU加盟各国の所轄機関を招待して実践規範を策定することが奨励されているのみである。また市民社会組織、産業界、学界並びに川下提供者や独立専門家などから実践規範策定の支援を仰ぐことができる。欧州委員会はAI法の発効から3か月後の2024年11月、30ページ以上にわたる実践規範の草案初版を公開した。
2つ目は限定的リスクおよび最小限リスクのAIシステムを対象とした行動規範 (Code of Conduct) である (第95条)。これはAI法 第3章第2節 (第8条から第15条) で具体的に定められた高リスクAIシステムに求められる義務を、それ未満のリスクシステムにも事業者が自主的に守るよう促す目的で策定されるものである。AIオフィスと欧州AI委員会 (European Artificial Intelligence Board、略称: EAIB) の指揮の下、行動規範の策定参加者は提供者だけでなく導入者も加わり、外部専門家や利害関係者からも助言支援を仰ぐことができる。欧州AI委員会はEU加盟各国から1名代表を出して構成される会議体であり、欧州データ保護監察官（英語版） (European Data Protection Supervisor、略称: EDPS) もオブザーバー参加する。
AIを積極活用するデジタル・プラットフォームは複数のプレイヤーが複雑に連携しあって構築・運営されていることから、政府がルールを設定し、事業者がそれを遵守し、ユーザー個人はその恩恵を受け身の姿勢で待つという従来型のトップダウン的なガバナンス構造では、対応スピード面で限界に達しているとの識者見解もある。AI法の実践規範や行動規範のように事業者が自主的に策定に関与して、安全なAIの普及をボトムアップ的に促進するアプローチの必要性は、先進7か国首脳会議 (G7) でも2023年の広島サミットで議論されており、後に具体化されて「広島AIプロセス国際行動規範」の名称で文書化がなされている。