投稿者 global-ai-media 
Google Geminiなどの主要AIモデルには厳格な安全対策が実装されていますが、ベネズエラのマドゥロ大統領に関するAI生成画像の拡散事例は、技術的な防御の限界を浮き彫りにしました。本稿では、この事例を端緒に、プラットフォーム側の規制の現状と、日本企業が直面するブランド毀損や偽情報リスクへの実務的な対応策を解説します。
プラットフォームの安全対策をすり抜ける生成AIの現実
The New York Timesの報道によると、Googleの生成AI「Gemini」において、ベネズエラのニコラス・マドゥロ大統領に関するAI生成画像が、プラットフォーム側の安全対策（ガードレール）にもかかわらず生成・拡散された事例が確認されました。Googleを含む大手AIベンダーは、偽情報（Misinformation）や政治的な操作を防ぐために厳格な利用規約と技術的なフィルターを設けていますが、現実にはこれらを完全に防ぐことは極めて困難であることが示唆されています。
この事例は、単なる海外の政治ニュースとして片付けるべきではありません。生成AIのモデル自体がいかに高度な倫理規定を持っていたとしても、ユーザーによる入力（プロンプト）の工夫や、文脈の解釈におけるAIの揺らぎによって、意図しない出力がなされるリスクが常に存在することを示しています。日本国内でAI活用を進める企業にとっても、プラットフォームが提供する安全機能に依存しすぎることの危うさを再認識させる出来事と言えます。
技術的限界と「いたちごっこ」の構造
なぜ、厳格なルールがあるにもかかわらず不適切な画像が生成されるのでしょうか。その背景には、生成AIに対する「脱獄（Jailbreak）」と呼ばれる手法や、敵対的プロンプト（Adversarial Prompting）の存在があります。これは、AIの安全フィルターを回避するために、直接的な表現を避けつつ、AIに特定の役割を演じさせたり、複雑な論理パズルの中に指示を隠したりする手法です。
ベンダー側も日々対策を強化していますが、攻撃側（悪意あるユーザーや研究者）とのいたちごっこが続いています。日本企業が自社サービスに画像生成AIやLLM（大規模言語モデル）を組み込む場合、「APIを利用しているから安全だ」という認識は改める必要があります。特に、ユーザーが自由に入力できるインターフェースを持つサービスでは、予期せぬ出力によって企業のブランド毀損やコンプライアンス違反が発生するリスクを見積もっておく必要があります。
日本企業におけるリスク：ブランド毀損と偽情報への対応
日本国内においても、生成AIによる偽情報や権利侵害のリスクは高まっています。政治的なディープフェイクだけでなく、企業にとっては以下のような実務的リスクが考えられます。
- 経営層のディープフェイク：CEOの声を模倣した音声や動画による詐欺、あるいは不適切な発言を捏造されることによる株価への影響。
- 製品・サービスの信頼性低下：自社製品が欠陥品であるかのようなリアルな生成画像がSNSで拡散されるリスク。
- 意図せぬ差別・バイアス：マーケティングや広告クリエイティブの生成において、AIが学習データに含まれるバイアスを増幅し、炎上案件となるケース。
特に日本の商習慣では「信頼」が重視されるため、一度の偽情報拡散が致命的なダメージになる可能性があります。また、著作権法第30条の4などの法改正によりAI開発・学習は促進されていますが、生成物の利用段階においては、依拠性や類似性が認められれば著作権侵害となる可能性がある点も、ガバナンス上の重要ポイントです。
真正性の担保技術：OPやC2PAへの注目
こうしたリスクへの対抗策として、技術的なアプローチも進んでいます。その一つが、コンテンツの来歴証明です。画像の作成者や編集履歴をメタデータとして埋め込み、改ざんを検知可能にする「C2PA」などの国際標準技術が注目されています。
日本国内では、Originator Profile（OP）技術研究組合などが主導し、インターネット上のコンテンツの発信者を証明する技術の実装が進められています。企業が公式に発信する情報については、これらの技術を用いて「真正な情報であること」を証明する手段を持つことが、今後の危機管理広報において標準的な要件となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および現在の技術動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーやAI実務者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「AIの安全性」をベンダー任せにしない
GoogleやOpenAIなどの基盤モデルを利用する場合でも、出力内容の最終責任は利用者（企業）にあります。特に顧客向けのサービスにAIを組み込む際は、独自のフィルタリング層を追加する、あるいは「人間による確認（Human-in-the-loop）」のプロセスを設けるなど、多層的な防御策が必要です。
2. 危機管理シナリオのアップデート
自社に関する偽情報やディープフェイクが拡散された際の対応フローを策定しておくべきです。従来のSNS炎上対応に加え、「AIによって生成された偽証拠」を技術的・法的にどう否定するか、広報と法務、技術部門が連携したシミュレーションが求められます。
3. ガバナンスと活用のバランス
リスクを恐れるあまりAI利用を全面禁止することは、競争力の低下を招きます。重要なのは「禁止」ではなく「適切なガードレール」の設定です。社内向けの業務効率化（RAGなど）と、社外向けの生成コンテンツ（マーケティング画像など）ではリスクレベルが異なります。それぞれのユースケースに応じたガイドラインを策定し、従業員のリテラシー教育を継続することが、最も実効性の高い対策となります。