投稿者 global-ai-media 
あらゆる製品やサービスに「AI搭載（AI-Powered）」というラベルが貼られる昨今、米国では広告業界の自主規制団体がその実証性に厳しい目を向け始めています。単なるマーケティング用語としてのAI利用が招く「AIウォッシング」のリスクと、日本の景品表示法や商習慣に照らした際に企業が留意すべきポイントについて解説します。
「AI搭載」は魔法の言葉ではない：米国NADの事例
生成AIブーム以降、BtoB、BtoCを問わず、製品のセールスポイントとして「AI」を強調するケースが急増しています。しかし、その主張に技術的な裏付けはあるのでしょうか。米国の広告自主規制団体であるNAD（National Advertising Division）は、あるベビーモニター製品の「AI搭載（AI-Powered）」という宣伝文句に対し、その主張を裏付ける根拠があるかどうかの審査を行いました。
この事例で問われたのは、単にAIという技術が使われているかどうかだけではありません。「AIによって製品のパフォーマンスが具体的にどう向上したのか」という効果の実証性です。もし企業がAIの利用を謳うならば、そのAIが実際に機能し、消費者が期待するような具体的な利益（この場合はモニタリング精度の向上や誤検知の削減など）を提供していることを証明する必要があります。
日本国内における「優良誤認」とAIウォッシングのリスク
この動きは対岸の火事ではありません。日本国内においても、実態以上にAIの能力を誇張して宣伝することは、ブランド毀損のリスクだけでなく、法的リスクを伴います。特に意識すべきは「不当景品類及び不当表示防止法（景品表示法）」における「優良誤認表示」です。
例えば、実際には単純なルールベースのプログラムであるにもかかわらず、高度な機械学習モデルが自律的に判断しているかのように見せかけたり、AIを導入しただけで「業務効率が2倍になる」といった根拠の薄い数値を提示したりすることは、消費者を誤認させる行為とみなされる可能性があります。日本の公正取引委員会や消費者庁は、表示の裏付けとなる「合理的な根拠」の提出を求める権限を持っており、AI製品においても「なぜその結果が出るのか」「従来手法と比べて何が優れているのか」を説明できる状態にしておくことが不可欠です。
エンジニアとマーケターの乖離を防ぐ
AIプロダクト開発の現場でよく見られる課題として、開発側の認識とマーケティング側の表現の乖離（ギャップ）が挙げられます。エンジニアが「あくまで統計的な推論であり、100%の精度は保証できない」と認識している機能を、営業やマーケティング担当者が「AIが完璧に自動化」と謳ってしまうケースです。
このような事態を防ぐためには、製品リリース前のガバナンスプロセスにおいて、技術的な機能要件と対外的なメッセージの整合性をチェックする体制が必要です。AI（特にディープラーニングやLLM）は「確率的」に動作するものであり、決定論的なソフトウェアとは性質が異なります。その限界やリスク（ハルシネーションやバイアスなど）も含めて正確に伝え、過度な期待値をコントロールすることこそが、長期的な顧客信頼につながります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例および日本の法規制を踏まえ、AIを活用する日本企業は以下の3点を実務に取り入れるべきです。
1. 「AI」の定義と範囲の明確化
自社製品における「AI」が具体的に何を指すのか（機械学習なのか、LLMなのか、単純な自動化スクリプトなのか）を社内で定義し、顧客に対して誤解のない表現を選択してください。不必要な「AI」の乱用は避け、具体的な顧客価値（「手間が省ける」「精度が上がる」など）に焦点を当てた訴求を行うことが賢明です。
2. エビデンス（合理的根拠）の準備
「AIにより最適化」と謳う場合は、その最適化が実際に機能していることを示すテストデータやベンチマーク結果を準備してください。日本市場では特に「安心・安全」や「信頼性」が重視されるため、ブラックボックス化しやすいAIの挙動について、可能な限り説明責任を果たせるデータを揃えておくことがリスク管理になります。
3. 法務・開発・広報の連携強化
AIガバナンスは技術だけの問題ではありません。開発部門（技術的実態）、法務部門（法的リスク）、広報・マーケティング部門（対外表現）が連携し、製品発表前に「この表現は技術的に正しいか」「法的に守れるか」をクロスチェックするプロセスを構築してください。