AI開発原則を通じて、各国政府および国際機関など多様なステークホルダー間の対話の促進に向けた環境整備や、ベストプラクティスの共有、標準化団体などによる推奨モデルの作成・公表、AIの開発者コミュニティや研究開発を支援する政策的な支援などの役割が期待されている。
政府が推進するAI開発原則に関して、イノベーションを阻害するのではないかという意見もあるが、その可能性は低いと考える。
拘束的ではないソフトローとしてのガイドラインや、ベストプラクティスをステークホルダー間で国際的に共有することで、むしろイノベーションを推進し、リスク軽減を支援する役割が重要になっていくだろう。
次に、AIネットワーク化が社会・経済にもたらす影響では、AIネットワーク化が社会・経済にもたらすメリットやインパクト、リスクに関し、AIシステムの具体的なユースケースを想定したシナリオに基づき、シナリオ分析による評価を実施している。
先行的評価では、国際的な議論のためのAI開発ガイドライン案の検討に向けた評価として、対象とする10のユースケースを挙げている。
（1）災害対応（2）移動（車両）（3）健康（4）教育・人材育成（5）小売・物流（6）製造・保守（7）農業（8）金融（融資）（9）公共・インフラ（10）生活
である。
それぞれの先行的評価では、それぞれメリットをもたらすインパクトとリスクについて下記の2つの段階を評価する。
・AIシステムが他のAIシステムとは連携せず、インターネットなどを介して単独で機能し、利用者を支援する「AIシステム相互間の連携前の段階」
・AIシステム相互間のネットワークが形成され、利用者のメリットが飛躍的に増大する「AIシステム相互間の連携後の段階」
「移動（車両）」に関するユースケースでは、AIシステム相互間の連携後には、自動運転における他の運行車両などとの相互調整による速度や転蛇の自動制御や、交通量・流の制御、バスやタクシー運行の「リアルタイム最適化」に向けた提案や実施が可能になるとしている。
＜移動（車両）に関するユースケース＞
出所： AIネットワーク社会推進会議 報告書2017（案） 2017.6
