投稿者 global-ai-media 
英国の通信規制当局Ofcomに対し、X（旧Twitter）上のAI生成ディープフェイク画像への規制権限行使を求める声が高まっています。この事例は、生成AIにおける「自由度」と「安全性」のトレードオフを浮き彫りにしており、AI活用を進める日本企業にとっても、ガバナンスとブランド毀損リスクを再考する重要なケーススタディとなります。
プラットフォームの責任を問う英国の動き
英国BBCの報道によると、X（旧Twitter）の生成AI機能「Grok」が悪用され、著名人などの画像からデジタル処理で衣服を除去したディープフェイク画像が生成・拡散されている問題に対し、英国の規制当局Ofcomへの圧力が強まっています。英国ではオンライン安全法（Online Safety Act）が成立しており、プラットフォーム事業者は違法コンテンツや有害コンテンツからユーザーを保護する義務を負っています。
このニュースの本質は、単なる「悪質なユーザーのいたずら」では済まされず、AIモデルを提供するプラットフォーマー自身が「そのような出力を防ぐ措置（ガードレール）を十分に講じていたか」という設計責任・管理責任が問われている点にあります。
「性能」と「安全性」のトレードオフ
生成AIの開発において、モデルの回答精度や自由度を高めることと、倫理的な安全装置（ガードレール）を設けることは、しばしばトレードオフの関係になります。XのGrokは、他の主要なLLM（大規模言語モデル）と比較して「検閲が少ない」「自由度が高い」ことを特徴としてアピールしてきましたが、今回の騒動はその方針が裏目に出た形です。
技術的な観点からは、プロンプト（指示文）による防御や、出力画像のフィルタリングといった安全対策は実装可能ですが、回避テクニック（脱獄／ジェイルブレイク）とのいたちごっこが続いています。企業が自社サービスに生成AIを組み込む際、「何でもできる」汎用モデルをそのまま使うことは、今回のような予期せぬリスクを招く可能性があります。
日本企業におけるリスクと「炎上」の力学
日本国内に目を向けると、法規制の整備状況は欧州とは異なりますが、企業が直面するリスクの質は極めて似通っており、あるいは社会的な制裁においては日本の方が厳しい側面さえあります。
日本では、法律違反以前に「公序良俗に反する」「不快である」という理由でSNSを中心とした批判が殺到し、サービス停止に追い込まれる「炎上リスク」が非常に高い土壌があります。もし日本企業が提供するAIチャットボットや画像生成サービスが、性的な画像や差別的なコンテンツを生成してしまった場合、法的な責任論の前に、ブランドイメージの失墜という甚大な経営ダメージを受けることになります。
また、日本の著作権法はAI学習に対して比較的柔軟ですが、生成物の公開・利用段階では依拠性や類似性が問われます。ディープフェイクのような肖像権・プライバシー侵害に関しては、近年特に社会的な目が厳しくなっており、企業には技術的な対策だけでなく、利用規約や運用体制を含めた厳格なガバナンスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の英国での事例を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. ガードレールの設計を要件定義に含める
AIモデルを選定・開発する際、性能だけでなく「何を出力させないか」という安全対策を機能要件の最優先事項として定義する必要があります。特にコンシューマー向けサービスでは、Azure OpenAI ServiceのContent Safety機能や、独自のフィルタリング層の実装が不可欠です。
2. 「レッドチーミング」の実施
リリース前に、あえて悪意のある攻撃者の視点でAIをテストする「レッドチーミング」を国内の文脈に合わせて実施することが重要です。日本の文脈特有の差別表現や、不適切な画像生成の可能性を洗い出し、事前に対策を講じるプロセスを開発フローに組み込むべきです。
3. ベンダー任せにしないリスク管理
「大手ベンダーのモデルだから安全だ」という過信は禁物です。モデルのアップデートにより挙動が変わることもあります。AIが生成したコンテンツに対する最終的な責任は、サービス提供者にあるという前提で、監視体制（Human-in-the-Loop）や、万が一問題が発生した際の迅速な停止手順（キルスイッチ）を整備しておくことが、AI活用を持続可能なものにします。