投稿者 global-ai-media 
米国でAI生成された偽のテキストメッセージが証拠として採用され、無実の人物が拘束されるという事件が発生しました。この事例は、生成AIの高度化に伴い、従来の「デジタル証拠」の信頼性が根底から揺らぎ始めていることを示唆しています。日本企業においても、社内不正調査やコンプライアンス対応、本人確認などの実務において、どのような対策が必要になるのかを解説します。
AIが作成した「偽のチャットログ」が法的証拠になる恐怖
米国フィラデルフィアで、衝撃的なニュースが報じられました。ある女性が、元交際相手によって作成された「AI生成の偽テキストメッセージ」を根拠に、脅迫や保護命令違反の罪を着せられ、一時的に収監されたというのです。被害者によれば、裁判所や法執行機関は、提示されたテキストメッセージのスクリーンショットやログが「AIによって捏造されたものである可能性」を十分に検証することなく、証拠として採用してしまったといいます。
これまで「ディープフェイク」といえば、有名人の偽動画や音声合成による詐欺などが注目されてきましたが、この事例は「テキスト（文章）」の偽造が現実に深刻な被害をもたらすことを示しています。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化により、特定個人の文体や口癖を模倣し、あたかもその人が書いたかのような自然な会話ログを生成することは、今や技術的に極めて容易になっています。
見抜くことが困難な「テキストのディープフェイク」
画像や動画のディープフェイクであれば、不自然なゆがみやノイズを検知する技術が開発されつつありますが、テキストの場合はより判別が困難です。文脈の整合性が高く、誤字脱字のパターンまで学習させたAIモデルを使えば、人間の目視による真贋判定はほぼ不可能です。また、現在の多くのAI検知ツールも、テキストに関しては精度に限界があり、決定的な証拠にはなり得ません。
この事件が浮き彫りにしたのは、技術の問題以上に、それを受け取る側の「検証プロセスの脆弱性」です。デジタルデータは改ざんが容易であるにもかかわらず、多くの現場では「スマートフォンの画面に表示されているチャット履歴」や「提出されたスクリーンショット」を、事実として無批判に受け入れてしまう傾向が依然として残っています。
日本企業における実務リスク：社内調査とコンプライアンス
この問題は、決して対岸の火事ではありません。日本の企業社会においても、以下のような場面で同様のリスクが顕在化する可能性があります。
まず、ハラスメントや不正行為の社内調査です。現在、多くの企業コンプライアンス部門や人事部門では、従業員から提出されたメールやチャットツール（Slack、Teams、LINEなど）の履歴を証拠として事実認定を行っています。もし、悪意ある従業員が生成AIを使って「上司からのパワハラ発言」や「同僚の不正の自白」を精巧に捏造し、それをスクリーンショットとして提出した場合、企業側はそれを見抜けるでしょうか。誤った事実認定に基づき懲戒処分を行えば、後に訴訟リスクを抱えることになります。
次に、オンラインでの本人確認（eKYC）や契約手続きです。顧客対応や与信管理において、提出されたデジタルドキュメントの真正性をどう担保するかは、金融機関をはじめとする多くのサービス事業者にとって喫緊の課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIの普及は業務効率を飛躍的に高める一方で、情報の「真正性」を確認するコストを増大させます。日本企業は以下の観点から対策を進めるべきです。
1. 「性善説」からの脱却と検証プロセスの多重化
社内調査や取引において、提出されたデジタルデータ（特にスクリーンショットやコピー＆ペーストされたテキスト）を鵜呑みにせず、必ず「原本」となるシステムログやサーバー上のデータを照合するプロセスを標準化する必要があります。スクリーンショットはもはや証拠としての価値が低いと認識を改めるべきです。
2. 監査証跡（ログ）の保全と改ざん防止技術の導入
企業が管理するチャットツールやメールシステムにおいては、管理者であっても操作ログを削除・改ざんできないような設定や、ブロックチェーン技術などを活用した改ざん検知の仕組み（イミュータブルなログ管理）の重要性が増しています。これはAI活用というよりは、AI時代に必須となるITガバナンスの基礎と言えます。
3. アナログな事実確認の併用
デジタルデータの信頼性が揺らぐ中、最終的な意思決定においては、対面でのヒアリングや周辺状況の証言など、アナログな手段による裏付け調査の価値が相対的に高まります。AI技術が進化するからこそ、人間による多角的な判断プロセス（ヒューマン・イン・ザ・ループ）をコンプライアンス領域でも維持することが、冤罪や誤判断を防ぐ最後の砦となります。