投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの開発元であるOpenAIが、AIの壊滅的なリスクに対処する「Preparedness（準備）」部門の責任者を募集しているというニュースは、AI開発競争が新たな局面に入ったことを示しています。この動きを単なる「海外の巨大テック企業の話」として片付けるのではなく、日本企業が自社のAI活用におけるガバナンス体制を再考する契機とすべき理由について解説します。
OpenAIが掲げる「Preparedness」の意味するもの
OpenAIが「Head of Preparedness（準備部門の責任者）」を募集しているという報道は、生成AI業界における潮目の変化を象徴しています。ここで言う「Preparedness」とは、単にチャットボットが不適切な回答をするのを防ぐといったレベルの話にとどまりません。彼らが想定しているのは、将来的に開発されるさらに高度な「フロンティアモデル（最先端の大規模AIモデル）」が引き起こすかもしれない、サイバーセキュリティ上の重大な脅威や、化学・生物学的な悪用といった、いわゆる「壊滅的なリスク」への備えです。
これは、AIの性能向上だけを追い求める時代から、その強力な能力をいかに安全に管理・制御するかという「安全性（Safety）」と「整合性（Alignment）」が、技術開発の核心部分に組み込まれる時代へとシフトしたことを意味します。
グローバルな規制動向と「レッドチーミング」の常態化
この動きはOpenAI一社に限った話ではありません。GoogleやAnthropicなどの主要プレイヤー、さらには欧州連合（EU）のAI法案や、G7広島プロセスにおける国際的な指針においても、高度なAIモデルに対するリスク評価は必須要件となりつつあります。
特筆すべきは、「レッドチーミング」と呼ばれる手法の重要性が増している点です。これは、あえて攻撃者の視点に立ってAIモデルの脆弱性や有害な出力を洗い出すプロセスです。グローバルなAI開発の現場では、製品リリース前に外部専門家を交えた徹底的なレッドチーミングを行うことが、信頼性を担保するための「標準仕様」になりつつあります。安全対策を行っていることが、もはや倫理的な姿勢としてだけでなく、製品の品質の一部として評価されるようになっているのです。
日本企業における「リスク」の捉え方と実務対応
では、日本の実務者はこの動向をどう捉えるべきでしょうか。一般的な日本企業がOpenAIのように「人類存亡のリスク」を心配する必要は、現時点ではありません。しかし、「Preparedness（事前の備え）」という考え方は、国内でのAI活用においても極めて重要です。
日本企業が直面する現実的なリスクは、主に以下の3点に集約されます。
1. **ハルシネーション（もっともらしい嘘）による業務ミスや誤情報の拡散**
2. **機密情報や個人情報の予期せぬ漏洩**
3. **著作権侵害やバイアス（偏見）によるレピュテーションリスク**
「海外の話だから関係ない」と静観するのではなく、プロバイダー側（OpenAIなど）がリスク管理を強化しているのと同様に、ユーザー企業側も「AIを受け入れるためのガバナンス体制」を強化する必要があります。特に日本の商習慣では、一度の不祥事が企業ブランドに致命的なダメージを与えることが多いため、技術的な検証だけでなく、法務・コンプライアンス部門を巻き込んだガイドライン策定が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアが意識すべきポイントは以下の通りです。
1. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える
リスクを恐れてAIを一律禁止にするのは、競争力を放棄するに等しい行為です。OpenAIが専門部署を作るように、自社内にもAIのリスクを評価・管理するチーム（または担当者）を置き、「どの範囲なら安全に使えるか」を定義して積極的に活用を進める体制（ハンドル）を作ることが重要です。
2. 「Human-in-the-Loop（人間による確認）」の徹底
どれだけAIモデルの安全性が向上しても、最終的な責任は人間が負う必要があります。特に顧客対応や重要な意思決定のプロセスには、必ず人間が介在するフローを設計してください。これは日本の品質基準を守る上でも不可欠です。
3. プロバイダーの安全性評価を選定基準にする
今後、AIモデルやAPIを選定する際は、単なる性能やコストだけでなく、「そのベンダーがどのような安全対策（レッドチーミングの実績や学習データの透明性など）を行っているか」を選定基準の一つに加えるべきです。安全な基盤の上でこそ、持続可能なビジネスアプリケーションが構築できます。