投稿者 global-ai-media 
米国ワシントン州ベリンハムで、入札談合のスキャンダルにChatGPTが関与している可能性が報じられました。この事例は、生成AIが業務効率化のツールとしてだけでなく、高度な不正を隠蔽・実行するための手段としても利用され始めている現実を突きつけています。AI時代のコンプライアンスとガバナンスはどうあるべきか、日本の実務家が押さえるべき視点を解説します。
米国で浮上した「AIによる入札談合」の疑惑
米国での報道によると、公共事業の入札プロセスにおいてChatGPTが不正に関与した疑いが持たれています。詳細は調査中ですが、このニュースが示唆しているのは、これまで人間がアナログに行ってきた「談合（Bid Rigging）」という行為が、AIによってデジタル化・効率化されつつあるというリスクです。
通常、談合を行う業者は、競争を装うために複数の異なる提案書を作成する必要があります。しかし、人間が書くと文体や癖（筆跡ならぬ文章の指紋）が似通ってしまい、監査で発覚するリスクがありました。ここに生成AIが介在することで、全く異なる文体、構成、論理展開を持つ提案書を短時間で大量に生成することが可能になります。これは、不正の「実行コスト」と「発覚リスク」を劇的に下げることを意味します。
従来の見破り方が通用しなくなるリスク
日本の公正取引委員会や企業の調達部門は、過去の入札データや文書の類似性を分析することで談合の兆候を検知してきました。しかし、大規模言語モデル（LLM）の能力を活用すれば、「同じ意図を持ちながら、全く異なる表現の文書」を作成することは容易です。
例えば、「A社は技術力重視の提案」「B社はコスト重視の提案」といったペルソナをAIに設定させれば、一人の人間（あるいは一つの組織）が背後で糸を引いていたとしても、外形的には健全な競争が行われているように見せかけることができます。これは、従来のテキスト分析やパターンの照合による不正検知システムを無力化する恐れがあります。
日本の商習慣と組織文化における盲点
日本企業、特に建設やBtoBの受発注においては、長年の信頼関係や「あうんの呼吸」が重視される傾向があります。DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進により、入札や発注プロセスの電子化が進んでいますが、その裏側でAIが悪用された場合、デジタル化されたプロセスそのものが形骸化する危険性があります。
また、日本企業のAIガイドラインは現在、「自社従業員がAIを使って情報漏洩しないか」「著作権を侵害しないか」という内向きのリスク管理に焦点が当たりがちです。しかし、今回の米国の事例は、「取引先や競合他社がAIを使って不正を仕掛けてくる」という外向きのリスク、あるいは「自社の担当者がAIを使って不正な操作を行う」という内部不正の高度化にも目を向ける必要があることを示しています。
日本企業のAI活用への示唆
この事例を踏まえ、日本の経営層や実務担当者は以下の点について再考する必要があります。
- 調達・購買プロセスの再評価：
提出された文書の「多様性」だけで競争の健全性を判断するのは危険です。AIによる生成を前提とし、プロセスの透明性や、担当者のヒアリングなど、アナログな確認手段を適切に組み合わせる「Human-in-the-loop」の重要性が増しています。 - AI悪用を想定したガバナンス：
「AIを使わせない」のではなく、「AIが悪用された場合にどう検知するか」という視点が必要です。AI検出ツールの導入も一つの手ですが、それ以上に、不自然な入札行動や利益率の偏りなど、データに基づいた多角的なモニタリング体制が求められます。 - 性善説からの脱却：
日本のビジネスは性善説で成り立つ部分が多いですが、AIという強力なツールは、悪意ある個人の能力を増幅させます。セキュリティやガバナンスの設計において、「AIを用いた高度な偽装」が可能であることを前提としたシナリオプランニングを行うべきです。
AIは生産性を高める素晴らしい技術ですが、それは「善意の利用者」に限った話ではありません。リスクの解像度を高め、正しく恐れながら活用を進めることが、これからのAI実務者には求められています。