AnthropicとGoogleの安全性協議、Trump政権のAI枠組みに圧力

OpenAI、Anthropic、Google、Metaは8月4日、新たな自主的AI安全性枠組みを初めて検討するため、White Houseに招集された。この会合では、より迅速でオープンなモデル開発を支持する企業とともに、AnthropicとGoogleの政策上の隔たりが同じ場で扱われることになる。

当面の論点は、フロンティアモデルをリリース前に審査する連邦政府のプロセスだ。フロンティアモデルとは、特定の時点で利用可能な最も高性能な汎用システムを指す。Donald Trump大統領は6月、最長30日間の任意審査期間を含むこのプロセスを設計するよう政府当局者に命じた。

しかし、この会合の意味は技術的な協議にとどまらない。Anthropicは、危険な能力に対する義務的なテストと、より厳格な統制を求めてきた。一方、OpenAI、Meta、Nvidiaなどは、モデルのパラメーターを検査・再利用できるオープンウェイト開発を擁護している。

この対立によって、自主的な枠組みは連邦政府の影響力を試す場となる。Washingtonは、ライセンス制度を創設せずに、ますます高性能化するシステムへの可視性を確保したい。研究所側は、リリース日程、セキュリティ開示、政府契約へのアクセスに影響し得るルールに関与したいと考えている。

White HouseがAI企業に検討を求めた内容

この会合により、連邦政府によるモデル監督は、大統領令上の構想から、監督対象となる企業とともに形作る運用プロセスへと移行する。

非公開協議に関する報道によると、White Houseは複数の主要AI開発企業の代表者を招き、完成した枠組みを検討させた。OpenAI、Anthropic、Google、Metaが参加予定者に含まれていた。

この枠組みは、高度AIのイノベーションと安全保障に関する6月2日の大統領令に由来する。同令は、対象となるフロンティアモデルを開発するAI企業との自主的な取り決めを策定するよう連邦当局者に指示している。

大統領令の下で、開発者はモデルが対象モデルの基準を満たすかどうかを政府に問い合わせることができる。参加企業はその後、より広範なリリースに先立ち、連邦評価者に保護されたアクセスを提供できる。

このアクセスは、モデルが他の信頼できるパートナーに提供されるまで、最長30日間続く可能性がある。同令はまた、審査をめぐる機密保持、サイバーセキュリティ、内部者リスク、知的財産の保護も求めている。

この審査は、モデルが広く利用可能になる前に国家安全保障上の懸念を特定することを目的としている。特に重要インフラやサイバーセキュリティに関わる作業では、開発者が信頼できる早期アクセス・パートナーを選ぶ助けにもなり得る。

同令は、このプロセスがモデルリリースに対する義務的なライセンス、事前承認、政府許可を創設するものではないと明記している。この一文は、政権が掲げる境界線を示している。

ただし、「自主的」という呼称だけでは、枠組みが実務上どのように機能するかは決まらない。連邦機関はAIサービスを購入し、機微な導入を承認し、機密環境へのアクセスを管理している。こうした権限は、自主基準に大きな商業的拘束力を与え得る。

企業は法的には審査を見送る自由を維持できるかもしれない。それでも、その判断について政府顧客、クラウドパートナー、重要インフラの運営者から問われる可能性はある。

この招待は、数か月にわたる政策策定の後に行われた。Trumpは3月に国家立法枠組みを発表し、国家安全保障と重要インフラを対象とする別個の指令も出した。

OpenAIは7月、政権が8月初旬までに枠組みを完成させる目標を支持すると公表した。同社の連邦安全性提案は、共通のテスト基準とより強力な連邦評価能力を中心とする国家的アプローチを求めている。

したがって、この会合は単なる次のラウンドテーブル以上の意味を持つ。当局者は、企業が実際に参加するかどうかを左右する手続き、定義、保護措置について合意を求めている。

その詳細には、どのモデルが該当するのか、評価者が何を受け取るのか、セキュリティ上の所見をどのように機密に保つのかが含まれる。また、当局者に未解決の懸念が残る間に企業がリリースできるかどうかも含まれる。

これらのルールが曖昧なままであれば、参加は選択的になり得る。研究所は、審査が信頼性をもたらす場合にはモデルを提出し、競争圧力の中でリリースに臨む際にはそれを回避するかもしれない。

この可能性が、本稿の中心的な緊張関係を生む。Washingtonは正式な事前承認なしに早期警告を得たい一方、開発者はリリースの統制を手放さずに協力したいと考えている。

AnthropicとGoogleの立場が枠組みに重要な理由

この枠組みは、評価には同意しながらも、オープンモデル、義務的テスト、連邦政府の権限について大きく対立する企業を包摂しなければならない。

Anthropicは、モデルが定義された能力の閾値を超えた場合には、より強い義務を課すべきだと主張してきた。同社のアプローチは、リスクの高まりを追加的なテスト、セキュリティ、ガバナンス措置と結び付けている。

同社の2026年6月版Advanced AI Frameworkには、深刻なリスクの評価と重大な安全性インシデントの報告に関する規定が含まれる。安全策は、モデルの能力に応じて強化すべき要件として扱われている。

Google DeepMindもFrontier Safety Frameworkを維持している。この枠組みは、特にサイバーセキュリティ、生物学的脅威、自律型AI研究に関して、より強い緩和策を必要とするモデルを能力の閾値で特定する。

両社は構造化された評価を支持しているが、同列には扱えない。Googleは、消費者向け、クラウド、研究、オープンモデルにまたがる幅広いポートフォリオを展開している。Anthropicは、安全性方針と高リスク用途の制限を中心に、より集約的な対外的アイデンティティを築いてきた。

両社の立場は、オープンウェイトシステムをめぐるより広範な議論とも交差する。オープンウェイトでは、外部の開発者がモデルのパラメーターをダウンロードし、適応できる。ただし、必ずしも学習データや完全なソースコードが含まれるわけではない。

支持者は、オープンモデルが技術力を広く分配し、研究へのアクセスを改善し、少数のベンダーへの依存を減らすと述べる。また、防御側が地域ごとのセキュリティ要件に合わせてシステムを検査・改変できるとも主張する。

批判者は、高度なウェイトを公開すれば、危険な能力の封じ込めが難しくなり得ると指摘する。いったんウェイトが流通すれば、開発者はそれを確実に撤回したり、クラウドベースの安全策を強制したりできない。

Anthropic CEOのDario Amodeiは、高性能なシステムに対する義務的テストを提唱してきた。また、チップの密輸と、挙動を別のモデルに移す手法であるモデル蒸留を対象とする、より厳格な統制も支持している。

OpenAIはより複合的な立場にある。連邦政府によるテストを支持し、持続可能なフロンティア・ガバナンスを訴えてきた。また、適切な安全保障条件の下でオープンなAIエコシステムを維持することへの業界の支持にも加わっている。

このため、AnthropicとGoogleをめぐる議論は、「安全性を重視する企業」と「イノベーションを重視する企業」の対立に還元できない。主要な研究所はすべて評価を実施し、一部の用途を制限し、技術情報の公開について判断している。

本当の対立は、自主的なコミットメントがどこで終わるかにある。また、政府の所見がいつアクセスの遅延、配布制限、情報開示の契機となるべきかという問題でもある。

既存の連邦政府との関係は、こうした疑問を具体的なものにしている。2024年、U.S. AI Safety InstituteはAnthropicおよびOpenAIと研究・テスト協定を締結した。

これらのテスト協定により、政府の研究者は覚書に基づきモデルへの早期アクセスを受けられた。一般的なライセンス制度なしで協力する先例となった。

新たな枠組みは、その論理をより広範な国家安全保障プロセスへと拡張するものだ。また、迅速な導入と規制負担の軽減を重視する政権による取り組みでもある。

この組み合わせは、難しい設計課題を生む。審査は深刻なリスクを見つけ出せるほど実質的でなければならない一方、企業がリリースを計画できるほど予測可能でなければならない。

研究所側はまた、機微な所見が競合他社や外国の情報機関に渡らないという確信を必要とする。モデル評価では、独自の能力、弱点、導入計画が明らかになる可能性がある。

政府の評価者には、こうした主張を独自に検証するための十分な情報が必要だ。整えられたシステムカードや企業が選んだデモだけでは、実質的なアクセスの代わりにはならない。

したがって、枠組みの信頼性は運用上の文言に左右される。重要なのは、「自主的」「安全性」「イノベーション」という言葉そのものではない。

重要なのは、閾値、証拠、アクセス、是正、開示を定義する文言だ。そこで合意がなければ、表面的な合意は相容れない実務を覆い隠しかねない。

自主審査でもAI競争を再編し得る

枠組みは、リリース時期、政府調達、企業の信頼に影響を与えるために、正式なライセンス権限を持つ必要はない。

AI企業は、モデル能力、価格、信頼性、流通、リリース頻度で競争している。30日間の審査期間は、この競争のあらゆる要素に触れる。

早期アクセスは、企業のリリース日程を政府評価者に晒す可能性がある。また、当局者が新たな安全策を必要とする脆弱性を特定した場合には、遅延を招くこともある。

参加する研究所はこうしたコストを負担する一方、競合他社は直接市場に進むかもしれない。これは、個別には合理的な選択が共通の安全目標を弱める囚人のジレンマを生む。

競合他社が危険な能力を慎重にテストすれば、すべての開発者が恩恵を受ける。同時に、ユーザー、投資家、パートナーが急速な進展を期待するなか、各開発者には先にリリースする誘因もある。

OpenAI CEOのSam Altmanは、システムの能力向上に伴い、開発を減速する必要性についてWhite House当局者と協議したと報じられている。主要研究所の従業員や研究者も、協調的なペース調整措置を支持してきた。

協調には独自のリスクもある。支配的な研究所とともに策定されたルールは、専任の政策チーム、安全な評価環境、政府との関係を持たない小規模開発者の参入障壁を高める可能性がある。

例外的なリスクをもたらすシステムだけを対象とするなら、対象モデルの閾値はこの負担を軽減できる。一方、曖昧な閾値は市場全体に不確実性を生み出しかねない。

連邦調達は、枠組みに別の執行経路を与える。政府機関は、政府審査を完了し、安全策を文書化し、インシデント報告義務を受け入れるベンダーを優遇できる。

重要インフラの顧客も同じシグナルに従う可能性がある。銀行、病院、公益事業者、防衛請負業者は、信頼性、データの取り扱い、ベンダーの説明責任を重視する。

こうした買い手にとって、自主審査はセキュリティ認証に似たものとなり得る。法令で義務付けられていなくても、参加は実務上の要件になるかもしれない。

この結果は、Anthropic、Google、OpenAI、Metaに異なる圧力をかけることになる。製品、流通経路、政府との関係は同一ではない。

GoogleはGeminiモデルをクラウド、生産性向上、検索、モバイルサービス全体に統合できる。OpenAIはChatGPT、エンタープライズAPI、Microsoftのインフラを通じて提供している。

AnthropicはClaude、クラウドパートナーシップ、企業導入に大きく依存している。Metaのオープンウェイト戦略は、しばしば直接的なホスト管理の範囲を超える別の経路でモデルを配布している。

リリース前のクラウドアクセスを軸に設計された枠組みは、中央集権型の提供者には適合しやすい。決定的な行為が継続的なホスト型デプロイではなく公開そのものであるため、オープンウェイトには対応しにくい。

政府はオープンモデルを公開前に試験できる。しかし、ウェイトがダウンロードされ、複製され、改変された後に、クラウド型の統制を再現することはできない。

この違いは、会合前からオープンソースをめぐる文言がロビー活動の焦点となっていた理由を説明する。これは開発者の好みをめぐる副次的な議論ではない。

連邦政府のプロセスが、配布方法を異なるリスク区分として扱うかどうかを左右する。また、オープンな公開に追加条件が課されるかどうかも決める。

枠組みがすべてのモデルに同一の手続きを適用すれば、デプロイ形態の違いを見落とすおそれがある。オープンウェイトにより重い要件を課せば、批判者はそれをクローズドモデルの既存企業を保護する措置だと呼ぶだろう。

どちらの選択も競争に影響する。クローズドな提供者は統制を維持し、利用データを収集できる一方、オープンな開発者はローカルでのカスタマイズとより広い技術的アクセスを可能にする。

したがってホワイトハウスは、能力と現実的な悪用経路を基準にリスクを定義しなければならない。企業のビジネスモデルだけでは、信頼できる安全性の判断基準にはならない。

これらの交渉を注視する企業は、どのモデルが機密情報に触れ、どの意思決定がそれらに依存しているかを記録すべきだ。検索可能なAIナレッジベースは、評価結果、モデルの変更、政策判断をチームが保存する助けになる。

こうした記録は、調達サイクルより速くモデルが変化する際に重要になる。また、購入者がベンダーの保証と、自らのワークフロー内で観察された挙動を比較する際にも役立つ。

トレードオフは政府の事前承認なしに安全性を確保すること

この枠組みの中心的なトレードオフは、連邦評価機関が民間モデルの公開に対する非公式な拒否権を得ることなく、壊滅的なリスクを低減できるかどうかにある。

リリース前の試験には正当な目的があり得る。高度なモデルはソフトウェアの脆弱性を発見し、生物学的研究を支援し、接続されたシステム全体でツールを操作できる。

こうした能力は防御側や研究者を支援できる。一方で、保護策が失敗したりアクセス制御が弱かったりすれば、被害を拡大させる可能性もある。

政権の大統領令は、国家安全保障と重要インフラに焦点を当てている。最も広範な配布段階の前に、政府と開発者が協力するよう求めている。

このタイミングは重要だ。リリース後の試験では、ユーザーが出力をコピーし、APIを統合し、あるいはモデルウェイトをダウンロードした後になって初めて問題を特定する可能性がある。

しかし、早期の政府アクセスは憲法上、競争上、ガバナンス上の懸念を生む。当局者が安全性という言葉を使い、適法な言論、政治的コンテンツ、あるいは好ましくない製品をめぐって企業に圧力をかける可能性がある。

大統領令は、義務的なライセンス制度や許認可を退けることで、そのリスクを抑えようとしている。政権は、より広範なAI政策においても言論の自由を強調してきた。

ただし、免責条項だけで非公式な強制を防ぐことはできない。連邦契約や規制当局の好意を求める企業にとって、政府の公式要請を断ることは難しいかもしれない。

枠組みには、発見事項をエスカレーションするための文書化された手続きが必要だ。開発者は、誰がモデルを評価するのか、どの証拠が懸念を裏付けるのか、意見の相違がどのように審査されるのかを把握すべきである。

また、厳格な取扱規則も必要だ。評価資料には、モデルウェイト、アーキテクチャの詳細、未公開のベンチマーク、エクスプロイトの実演、内部の緩和策が含まれ得る。

審査プロセス内での侵害は、この制度が防ごうとする国家安全保障上の問題そのものを引き起こしかねない。内部脅威にも外部攻撃と同等の注意が必要だ。

政府の能力も別の制約となる。フロンティアモデルの評価には、専門研究者、安全なコンピューティング資源、継続的に更新される試験が必要になる。

研究所が静的なベンチマークに対して最適化すると、その価値は失われ得る。評価者には、ツール、長期的な計画、敵対的プロンプトと組み合わせた際にモデルがどう振る舞うかを調べる適応的な手法が必要だ。

CAISIとして知られるCenter for AI Standards and Innovationは、中心的な役割を果たす立場にある。CAISIは、商務省内にあった旧U.S. AI Safety Instituteから発展した。

OpenAIは、連邦政府における主要なフロンティア安全機関としてCAISIを強化するよう求めている。この立場は、多数の機関にまたがる分断された審査ではなく、専門性の集中を支持するものだ。

中央集権化は一貫性を高め得る。一方で、機密情報と意思決定を一つの機関に集中させる可能性もある。

独立した監視は引き続き必要となる。議会、監察総監、セキュリティ研究者、裁判所はいずれも、自発的協力がどのように進展するかを監視する役割を担う。

州法も別の層を加える。カリフォルニア州などはフロンティアモデルの透明性と安全性に関する要件を進めており、連邦の自発的プロセスを超える義務を生み出している。

ホワイトハウスは、矛盾する州規則を減らす全国的な枠組みを支持している。連邦基準がより弱く見えたり、執行可能な保護を欠いたりすれば、州は抵抗する可能性がある。

この対立は技術的な試験だけでは解決しない。連邦制、行政権限、市場構造、公共への説明責任が関わっている。

懐疑的な見方は単純だ。この会合は、企業がローンチ圧力の下でどのように行動するかを変えずに、共通の文言だけを生み出すかもしれない。

自発的な枠組みは、しばしば評判と継続的な関係に依存する。リリースの遅延が市場での地位や大きな収益を脅かすとき、こうしたインセンティブは弱まる。

反対のリスクにも注意が必要だ。名目上は自発的な制度が、議会の承認なしに不透明な承認プロセスへと変わる可能性がある。

どちらの結果も信頼を損なう。一方は安全性の見せかけを生み、もう一方は説明責任のない政府統制を生む。

信頼できる中間路線には、測定可能な約束、保護された評価アクセス、透明な手続き、明確な法的制限が必要だ。また、危機の前に参加者が理解できる結果も必要になる。

国防総省との対立が安全性交渉に影を落とす

Anthropicと国防総省の対立は、政府が規制者であると同時に顧客でもあるとき、抽象的な安全原則がより難しくなることを示している。

Anthropicは、Claudeを機密性の高い政府環境に配備した経験を持って2026年を迎えた。同社によれば、そのモデルは2024年から機密ネットワークで使用されていた。

同社は後に、自律型兵器と大規模な国内監視に関連する要請に抵抗した。この対立は、許容される軍事利用をめぐるより広範な争いへと発展した。

Anthropicは2月、交渉状況についてホワイトハウスや国防総省から直接の連絡を受けていないと述べた。同社の公式声明は、米国の国家安全保障への継続的な支援を強調した。

その後、OpenAIは機密環境への配備に関する独自の合意を発表した。同社は、国内の大規模監視と武力行使における人間の責任に関する制限を確保したと述べた。

OpenAIはまた、政府に対し、同等の条件を他の研究所にも利用可能にするよう促した。特にAnthropicとの対立を解決するよう求めた。

この経緯は新たな会合を複雑にする。Anthropicは、政府利用に関する同社の制限に以前異議を唱えた政権と、安全手続きを協議している。

この対立は、統制に関する競合する定義を示している。Anthropicは、重大な政府環境を含め、モデルがデプロイされた後もそれに従う制限を求めている。

政権は、戦闘員が使用するシステムに対する権限を軍の指導者が維持しなければならないと主張している。6月の国家安全保障指令も、企業が重要な能力を無効化できるようなベンダー依存を退けた。

両方の懸念には実務的な根拠がある。軍は、危機の最中に不可欠な配備済みシステムを一方的に変更できる請負業者に依存することはできない。

開発者もまた、モデルが違法な監視を支援したり、致死的な武力に関する判断から人間を排除したりする場合、深刻な法的・倫理的責任に直面する。

ホワイトハウスの枠組みは、リリース前のモデルリスクを対象としており、下流でのあらゆる利用を対象とするものではない。それでも国防総省との対立は、企業が連邦政府の保証をどう解釈するかに影響する。

脆弱性の開示を求められる研究所は、それを受け取る政府を信頼しなければならない。政府は、研究所が重要なリスクを隠したり、後になって予期しない制限を課したりしないと信頼する必要がある。

国防総省との対立の際、GoogleとOpenAIの従業員は公にAnthropicの立場を支持した。この反応は、制度間の競争が技術スタッフ間の共通の懸念を消し去るわけではないことを示した。

企業の経営陣は、依然として異なる契約や保護策を選べる。従業員の連帯は、業界全体の合意を意味するものではない。

したがってAnthropicとGoogleの足並みが最もそろうのは、あらゆる政策の細部ではなく、明確なレッドラインの必要性をめぐる点だ。Googleの事業領域と政府との関係は、異なるインセンティブを生み出す。

Metaは別の対照を加える。同社のオープンウェイトのリリースは、公開後の下流での改変を同社が統制する能力を低下させる。

これらのモデルは、開発者による当初のリリースと、その後に外部コミュニティで行われる適応を区別するよう枠組みに求める。モデルが外部コミュニティを通じて移動するにつれ、責任の所在を定めることは難しくなる。

国防総省の事例は、政府アクセスを自動的に安全なものと見なすべきではないことも警告している。国家安全保障機関は高度なセキュリティシステムを保有しながら、より広範な運用上の権限を追求することがある。

持続可能な枠組みは、目的上の制限を明記しなければならない。モデル評価のために共有されたデータが、調達をめぐる紛争、情報収集、競争政策へと密かに流用されるべきではない。

企業はこの点について書面による保護を求める可能性が高い。関係が変化したり政権交代が起きたりする際、口頭での保証の価値は限られる。

読者にとって、これは最も重要な歴史的参照点だ。連邦政府は中立的な研究所としてこの対話に入るわけではない。

それは規制者、顧客、安全保障上のパートナー、そして政治的主体でもある。こうした役割は実効的な監督を支え得るが、相反するインセンティブも生み得る。

枠組みが機能するかを示す三つのシグナル

次の試金石は、企業が協議を称賛するかではなく、最終的なプロセスが連邦政府の権限に明確な制限を維持しながらリリースを変えるかどうかだ。

第一のシグナルは、対象となるフロンティアモデルの定義が公表されることだ。その定義は、優遇されるアーキテクチャやビジネスモデルを名指しせず、測定可能な能力またはリスクの閾値を示すべきである。

正確な閾値は枠組みの正当性を強化する。それは審査が、すべての重要モデルに対する通常の承認手続きになるのではなく、例外的なリスクを対象としていることを示す。

曖昧または非公開の閾値は、この主張を弱める。企業ごとに異なる扱いを受ける可能性があり、小規模な開発者は自らの義務を予測しにくくなる。

第二のシグナルは、実際のリリース前審査の証拠だ。OpenAI、Anthropic、Google、Meta、または他の参加研究所が、広範なデプロイ前に新しいモデルを提出するかを注視したい。

重要なのは、審査の期間、試験範囲、結果である。文書化された問題を特定し修正する審査は、儀礼的な会合以上のことを証明する。

公表される説明は、エクスプロイトの詳細と独自情報を保護しなければならない。それでも、評価者がどのリスク区分を検討し、緩和策が変更されたかどうかは説明すべきだ。

短い協議の後、変更されずにローンチされるモデルがあったとしても、それだけでプロセスの失敗を意味するわけではない。ただし、連邦政府の監視が安全性に影響したことを示す証拠はほとんど得られない。

第三のシグナルは、枠組みがオープンウェイトのリリースをどのように扱うかだ。当局者は、ダウンロード可能なパラメータに、統制されたサービスを通じてのみ利用できるモデルとは異なる保護策を適用するかどうかを決めなければならない。

能力に基づく政策に、明確な配布上の考慮を組み込めば、この枠組みはより強固になる。すべてのオープンモデルを危険と見なすことなく、不可逆的な公開に伴うリスクに対処できる可能性がある。

オープンウェイトを一律に制限すれば、業界からの支持を弱め、競争上の懸念を招くだろう。一方で、配布の問題を完全に無視すれば、重大なセキュリティ上の問いが未解決のまま残る。

議会の措置が、いずれ自主的な制度の一部に取って代わる可能性はある。現時点では、行政府が既存の権限の下で手続きを整備している。

だからこそ、透明性がとりわけ重要になる。国民は、この枠組みの法的根拠、参加規則、不服申立ての仕組み、監督体制を知るべきだ。

開発者と企業の購入担当者も、モデルのリリース間に到来する政策変更に備える必要がある。調達チームは、システムカード、評価結果、契約上の制限、インシデント報告を追跡できる。

ナレッジワーカーも、関連する課題に直面している。モデルが有用であることは、それが機密記録、自動化された意思決定、あるいは接続されたツールに適していることを意味しない。

チームは、システムがどのデータを受け取り、どのような行動を取れるのか、失敗を誰が検証するのかを問うべきだ。これらの問いは、ホワイトハウスの参加の有無にかかわらず重要であり続ける。

AnthropicとGoogleの協議は、競争圧力に耐えられるプロセスを生み出すなら重要になる。会議の席での合意は、始まりにすぎない。

より重要な問いは、評価者が深刻な問題を発見した際に、開発者が遅延を受け入れるかどうかだ。並行して問われるのは、企業が異議を唱えたときに、当局者が法的な制約を尊重するかどうかである。

最初の対象モデルの定義、最初に完了した審査、そしてオープンウェイトに関する最初の判断に注目すべきだ。これらの出来事は、この取り組みが安全性のためのインフラなのか、それとも自主的なブランディングなのかを明らかにする。

AIを選定または導入する人にとって、今はベンダーの約束を記録し、社内の譲れない基準を定めるべき時期だ。どのシステムが機密性の高い知識にアクセスでき、どの行為に人間の承認が必要なのか。

ホワイトハウスは連邦レベルの基準を設定できるが、導入に関する判断は依然として各組織の責任である。その管理策が、政策上の約束が実際のワークフローに直面しても維持されるかどうかを決定する。