投稿者 global-ai-media 
OpenAIが新たなリスク対策責任者の採用を進め、一方で著名作家による著作権訴訟が相次いでいるという事実は、AI技術が「実験的な導入期」から「社会的な責任を問われる成熟期」へ移行したことを示しています。本記事では、このグローバルな動向が日本企業のAI戦略、特にガバナンスとリスク管理体制にどのような実務的影響を与えるかを解説します。
「能力の向上」から「不測の事態への備え」へ
OpenAIが「Head of Preparedness（準備・対策責任者）」の探索を開始したというニュースは、単なる人事情報以上の意味を持っています。これは、AIモデルの能力が飛躍的に向上する中で、開発企業自身が「未知のリスク」に対する警戒レベルを一段引き上げたことを示唆しています。
ここで言う「Preparedness」とは、単なるコンプライアンス（法令遵守）ではありません。AIが自律的にサイバー攻撃を行ったり、化学・生物兵器の開発を支援したり、あるいは大規模な社会的混乱を引き起こすような「破滅的リスク」に対する先制的な防御策を指します。生成AIの能力向上に伴い、従来はSF的と捉えられていたリスクが、現実的なセキュリティ課題として経営アジェンダに上がり始めているのです。
著作権リスクと日本企業の立ち位置
同時に報じられている「著名作家による著作権侵害訴訟」は、学習データに関する法的・倫理的な議論が依然として決着していないことを浮き彫りにしています。米国ではフェアユースの解釈を巡り、司法の場での争いが続いています。
日本企業にとって重要なのは、日本の著作権法（特に第30条の4）とグローバルスタンダードのギャップを理解することです。日本の法律はAI学習に対して比較的寛容ですが、生成されたコンテンツ（出力物）をビジネスで利用する際には、既存の著作権を侵害していないかという「依拠性」と「類似性」の判断が求められます。また、法律上は問題なくとも、クリエイターの権利を軽視していると見なされれば、炎上リスクやブランド毀損につながる可能性があります。日本企業は「法律で許されているからやる」だけでなく、「ステークホルダーに説明責任を果たせるか」という視点を持つ必要があります。
「守り」を「攻め」の基盤にする
多くの日本企業において、リスク管理はブレーキ役と見なされがちです。しかし、OpenAIの動きが示すように、高度なAI活用には高度な安全対策が不可欠です。強力なエンジンを積むなら、高性能なブレーキとハンドル操作が必要になるのと同じ理屈です。
実務においては、AIの挙動を監視・評価する「MLOps（Machine Learning Operations）」の枠組みの中に、倫理的・法的なチェックを行う「LLMOps」や「AI TRiSM（信頼性・リスク・セキュリティ管理）」の要素を組み込むことが求められます。安全性が担保されているからこそ、社内データの深い連携や、顧客向けサービスへの大胆な展開が可能になるのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本の経営層やAI実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「AIガバナンス」を経営課題として定義する
リスク対応を法務部門やIT部門任せにせず、経営層が関与するクロスファンクショナルなチーム（法務、技術、事業、広報）でガイドラインを策定・運用してください。特に「何をしてはいけないか」だけでなく「どうすれば安全に使えるか」を定義することが重要です。
2. 「国内法」と「グローバルリスク」の使い分け
国内向けサービスであっても、学習モデルが海外製である場合や、将来的に海外展開を見据える場合は、より厳しい欧米の規制や著作権基準を意識した設計にしておくことが、将来的な手戻りを防ぎます。
3. リスク対応を競争力に変える
「著作権やセキュリティに配慮したクリーンなAI活用」は、今後BtoBビジネスにおける重要な差別化要因になります。信頼性の高いAIシステムを構築することで、顧客やパートナーからの選ばれる理由を作ることができます。