投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により、災害時における偽情報の作成と拡散がかつてないスピードと規模で進行しています。本記事では、グローバルな報道事例を起点に、災害大国である日本において企業が直面するリスク、そして組織として講じるべきガバナンスや技術的対策について解説します。
AIによる誤情報生成の「低コスト化」と「高品質化」
近年、生成AI（Generative AI）の進化により、災害や緊急時における誤情報（Misinformation）や偽情報（Disinformation）の拡散リスクが世界的に高まっています。従来のフェイクニュースは、画像編集技術や組織的なボット運用が必要でしたが、現在ではLLM（大規模言語モデル）や画像生成AIを用いることで、誰でも安価に、かつ本物と見分けがつかない質の高い偽コンテンツを作成できるようになりました。
特に災害時は、人々の不安や「情報を共有して助けたい」という善意が働きやすく、扇情的な偽画像や救助要請を装った偽テキストがSNS上で爆発的に拡散される傾向にあります。これはプラットフォーム側のコンテンツモデレーション（投稿監視）の限界を超えつつあり、情報の受け手である個人や企業の判断を惑わせる深刻な要因となっています。
日本企業におけるリスク：BCPとブランド毀損
日本は自然災害が多く、SNSがインフラとしての役割を強く担っている特殊な環境にあります。この状況下で、AIによる誤情報は企業活動に二つの大きなリスクをもたらします。
一つは、事業継続計画（BCP）への影響です。災害発生時、企業は従業員の安否確認やサプライチェーンの状況把握を急ぎますが、AIによって生成された「偽の被災状況」や「交通網の寸断情報」がノイズとして混入することで、意思決定が遅れる、あるいは誤った初動対応を取るリスクがあります。
もう一つは、ブランド毀損と詐欺被害のリスクです。生成AIを用いれば、実在する企業のロゴや公式発表の文体を模倣した「偽の義援金募集」や「偽の支援物資要請」を容易に作成できます。自社が関与していない詐欺行為に名前が悪用された場合、事実確認と否定に追われ、本来の災害対応リソースが削がれるだけでなく、社会的な信用の低下を招く恐れがあります。
技術とリテラシーによる対策：OP技術とガバナンス
こうしたリスクに対し、技術的な対抗策も進んでいます。グローバルでは「C2PA」のようなコンテンツの来歴証明技術の標準化が進んでおり、日本国内でも「Originator Profile（OP）」技術の実証実験が行われています。これは、Web上のコンテンツが「誰によって作成され、改ざんされていないか」を検証可能な形で付与する仕組みです。
しかし、技術の実装には時間がかかります。現段階で企業に求められるのは、AIガバナンスと従業員のリテラシー向上です。具体的には、社内の情報収集フローにおいて「一次情報の確認」を徹底すること、そして画像やテキストがAI生成である可能性を常に疑う「クリティカル・シンキング」の文化を醸成することが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
災害時のAI誤情報問題は、単なる社会現象ではなく、企業の危機管理に直結する課題です。日本企業は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. BCP（事業継続計画）への「AI誤情報」対応の組み込み
災害時の情報収集において、SNS上の情報を鵜呑みにせず、信頼できるクロスチェック先（公的機関、報道機関、有料のニュースベンダーなど）を事前に定めておくことが重要です。AIによるディープフェイクを前提とした訓練も有効です。
2. 発信者としての信頼性担保（オリジネーター・プロファイル等の検討）
自社が発信する情報が「本物」であることを証明するために、電子署名やOriginator Profileなどの技術動向を注視し、Webサイトやプレスリリースへの導入を検討する時期に来ています。
3. 生成AI活用の倫理規定とガードレール
自社でAIサービスやチャットボットを開発・提供する場合、そのAIが誤情報を生成・拡散しないための「RAG（検索拡張生成）」の活用や、ハルシネーション（幻覚）対策の実装が不可欠です。AIが災害時に不適切な回答をしないよう、システム的なガードレールを設けることは、開発者としての社会的責任（Responsible AI）でもあります。