投稿者 global-ai-media 
Google Geminiにおいて画像編集リクエストが拒否され続けるという報告がユーザーコミュニティで相次いでいます。一見すると単なるサービスの不具合に見えるこの事象は、生成AIのビジネス活用において避けて通れない「安全性（Safety）」と「有用性（Utility）」のトレードオフ、そしてプラットフォーマー依存のリスクを浮き彫りにしています。
突然の「編集拒否」が意味するもの
Googleのサポートフォーラムにおいて、Geminiでの画像編集機能を使おうとした際に「Image Editing Request Denied（画像編集リクエストが拒否されました）」というエラーが数週間にわたり発生し続けているという報告がなされています。この種のエラーメッセージは、システム的な障害（サーバーダウン等）である場合もありますが、多くの場合はAIモデルに組み込まれた「セーフティフィルター（ガードレール）」が作動した結果です。
生成AIの開発企業は、ディープフェイクの作成、著作権侵害、差別的表現、暴力的なコンテンツの生成を防ぐため、入力プロンプトや生成画像に対して厳格なチェック機構を設けています。しかし、この安全対策が強化されるあまり、無害な通常利用のリクエストまで拒絶してしまう「過検知（False Positive）」の問題が頻発しています。ユーザー側からすれば、なぜ拒否されたのかの具体的な理由（どのポリシーに抵触したのか）がブラックボックスであることが多く、業務利用における予見可能性を低下させる要因となっています。
セーフティフィルターと実務のジレンマ
企業が生成AIをプロダクトや社内業務に組み込む際、この「拒否されるリスク」は大きな課題となります。例えば、マーケティング部門が広告クリエイティブの微修正をAIで行うワークフローを確立していたとしても、プラットフォーマー側のポリシー変更やモデルのアップデートにより、昨日まで許可されていた編集が今日から突然「不適切」と判定され、業務がストップする可能性があります。
特に画像生成・編集領域では、実在の人物（著名人でなくとも）を含む画像の加工や、特定のブランドロゴ、肌の露出度などの判定基準が非常にセンシティブです。グローバルなプラットフォームであるGoogleやOpenAIは、米国を中心とした倫理基準や訴訟リスクをベースにガードレールを設計するため、日本の商習慣や文脈では問題ないと思われる画像であっても、グローバル基準の安全策によってブロックされるケースが散見されます。
日本企業における「ブラックボックス」リスクへの対応
日本国内の企業が生成AIを活用する場合、ベンダーが提供するAPIやWebインターフェースの背後にある「検閲ロジック」をコントロールできないことは、サービス品質維持の観点でリスクとなります。日本は著作権法第30条の4により、AI学習や解析に対して比較的柔軟な法制度を持っていますが、実務上の利用（出力物の利用）においては、プラットフォーマーの規約とガードレールに従わざるを得ません。
「Request Denied」という曖昧なエラーは、エンドユーザーに対し不親切な体験を提供することになります。自社サービスに生成AIを組み込む場合は、プラットフォーマーからのエラーレスポンスをそのまま表示するのではなく、適切なハンドリングを行うか、あるいは過剰な検閲が発生しにくい別のモデルへのフォールバック（切り替え）を検討する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例は、AIモデルの挙動が永続的かつ一定ではないことを示しています。日本企業が実務でAIを活用する際は、以下の点に留意すべきです。
- マルチモデル戦略の検討：特定の単一モデル（Geminiのみ、GPTのみ等）に依存すると、そのモデルのポリシー変更や過検知の影響を直接受けます。用途に応じて複数のモデルを使い分ける、あるいはオープンソースモデルを自社環境で運用し、独自のガードレールを設定するなどのリスク分散が有効です。
- Human-in-the-Loop（人間による確認）の維持：AIが不当にリクエストを拒否した場合や、逆に不適切な画像を生成した場合に備え、最終的な判断や修正を人間が行えるプロセスを業務フローに残しておくことが、現段階では不可欠です。
- エラーハンドリングの設計：API連携を行う開発者は、AI側からの「拒否」を想定したUI/UXを設計する必要があります。「システムエラー」として処理するのではなく、「ポリシー上の制約により生成できませんでした」とユーザーに明示し、プロンプトの修正を促すなどのガイドが必要です。