影響度を基準とするのが妥当だと考えるが、その評価方法には慎重な検討が必要であると捉えている。例えば、医療や公共インフラのように明確なリスクがある分野は判断しやすいが、教育や福祉のように影響が長期的に現れる分野では、どのようにリスクを測定すべきか難しい。また、影響度が高いからといってAIの導入を制限しすぎれば、技術革新の機会を逃す可能性がある。リスクの高い業務でも、人間の監督を前提とした限定的なAI活用の方法を模索するべきではないか。さらに、影響度評価に加えて、技術の成熟度やエラー発生時のフォールバック体制も考慮すれば、より柔軟な分類が可能になるのではないか。影響度を中心に据えつつ、どのように客観性や技術的実現性を組み込むべきか、さらに考える必要がある。