投稿者 global-ai-media 
生成AIの性能競争が激化する一方で、「AIの安全性」に対する評価と格付けがグローバルな注目を集めています。主要なAI企業がユーザー情報の取り扱いや安全対策の枠組みにおいてどのような評価を受けているのか、その現状と日本企業がAIモデルを選定する際の判断基準について解説します。
性能だけでなく「安全性」が問われる時代へ
これまでAIモデルの評価といえば、ベンチマークスコアによる「推論能力」や「生成精度」が中心でした。しかし、企業での実運用が進むにつれ、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク、バイアス、そしてデータプライバシーといった「安全性（Safety）」が、導入可否を決める重要なKPI（重要業績評価指標）となりつつあります。
元記事で紹介されているような「AI Safety Report Card（AI安全性通信簿）」は、OpenAI、Google、Anthropic、Metaといった主要プレイヤーを、透明性、データ保護、悪用防止策などの観点から客観的に比較しようとする試みです。これは、単に「どのAIが賢いか」ではなく「どのAIなら組織として信頼できるか」を可視化する動きと言えます。
「クローズド」対「オープン」の安全性アプローチの違い
安全性評価を見る上で理解しておくべきは、各社の戦略の違いです。大きく分けて、API経由で提供される「クローズドモデル（プロプライエタリ）」と、モデルの重みが公開されている「オープンモデル」では、安全性の担保の仕方が異なります。
OpenAIやAnthropicなどのクローズドモデルは、モデルの内部構造がブラックボックスである代わりに、出力に対するガードレール（不適切な回答の拒否など）や、一貫したアライメント（人間の意図に沿う調整）が強力に管理されています。一方、Meta（Llamaシリーズ）などのオープンモデルは、透明性が高く自社環境で構築できる利点がありますが、安全対策の実装は利用企業側のエンジニアリング能力に依存する部分が大きくなります。
レポートカード上でのスコアの多寡は、必ずしも「優劣」だけを表すものではありません。例えば、安全性のスコアが極端に高いモデルは、過剰な防御により正当な業務上の質問まで拒否してしまう「過検知」のリスクを孕んでいる場合もあります。実務においては、安全性と利便性のトレードオフを見極める必要があります。
ユーザーデータの取り扱いとプライバシー
日本企業が最も神経を使うべきポイントの一つが、レポートでも触れられている「ユーザー情報の共有・利用」に関する項目です。多くのAIサービスでは、デフォルト設定において、ユーザーとの対話データがモデルの再学習（トレーニング）に利用される可能性があります。
グローバルな評価基準では、こうしたデータ利用ポリシーの明瞭さや、オプトアウト（利用拒否）設定の容易さがスコアに影響します。特に日本の個人情報保護法や、企業内の機密情報管理規定に照らし合わせた場合、モデル自体の性能よりも「入力データが学習されないことを技術的・契約的に保証できるか」が、導入の決定打となるケースが少なくありません。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAI安全性評価の動向を踏まえ、日本企業は以下の点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 単一ベンダー依存のリスク分散：
特定のAIモデルに依存しすぎると、そのベンダーの安全基準変更やサービス停止の影響を直接受けます。複数のモデルを使い分ける、あるいは切り替え可能な「LLMオーケストレーション」の仕組みを検討してください。 - 「安全性」の定義を自社用に具体化する：
「安全なAI」という曖昧な言葉ではなく、「著作権侵害リスクの低減」「個人情報の非学習」「差別的表現の排除」など、自社のビジネスにとって譲れない安全要件を定義し、それに合致したモデルを選定する必要があります。 - 透明性とガバナンスの確保：
AIガバナンスは、AI任せにするものではありません。総務省・経産省の「AI事業者ガイドライン」なども参考にしつつ、AIが予期せぬ挙動をした際に人間が介入できるプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むことが、最終的な安全網となります。
AIの進化は早く、今日の「最高評価」が明日もそうであるとは限りません。外部の評価指標を参考にしつつも、自社の実務と文化に即した「安全性のものさし」を持つことが、持続可能なAI活用の第一歩となります。