投稿者 global-ai-media 
イーロン・マスク氏率いるxAI社の対話型AI「Grok」が、性的な生成画像を理由にインドネシアで接続遮断されました。この事例は、AIモデルの「表現の自由」と「安全性」のトレードオフを浮き彫りにしています。本稿では、グローバルな規制動向と日本の法制度・商習慣を照らし合わせ、日本企業が生成AIを選定・活用する際に意識すべきリスク管理とガバナンスについて解説します。
「Grok」接続遮断が示唆する、AIモデルの安全性設計の違い
インドネシア政府によるxAI社の「Grok」へのアクセス遮断措置は、生成AI業界における重要な論点を再確認させる出来事となりました。報道によれば、同意のない性的画像（いわゆるディープフェイクポルノ）の生成が容易に行える状態にあったことが問題視されています。
Grokは、ChatGPT（OpenAI）やClaude（Anthropic）、Gemini（Google）といった競合モデルと比較し、「政治的な正しさ（ポリティカル・コレクトネス）による検閲を極力排除する」という設計思想を持っています。この「自由度の高さ」は一部のユーザーには魅力として映りますが、同時に今回のような悪用リスクや、各国の法規制との衝突を招く要因にもなります。
生成AIにおける「ガードレール（不適切な入出力を防ぐ安全機構）」の強度は、モデルによって大きく異なります。日本企業がAPI経由などでLLM（大規模言語モデル）を自社プロダクトや業務フローに組み込む際、この「モデル自体の思想と安全性」を理解しておくことは、機能要件以上に重要です。
日本における法的リスクと「ブランド毀損」の懸念
日本国内に目を向けると、AI開発・学習段階においては著作権法第30条の4により比較的柔軟なデータ利用が認められていますが、AIによる「生成・公開」の段階では、著作権侵害、名誉毀損、そしてわいせつ物頒布等の刑法上の責任が問われます。
特に企業利用において深刻なのは、法的責任以上に「レピュテーションリスク（評判リスク）」です。例えば、自社が提供するチャットボットや画像生成キャンペーンにおいて、バックエンドのAIが不適切な回答や画像を生成してしまった場合、ユーザーは「AIモデルの提供元」ではなく、「そのサービスを提供している企業」を非難します。
日本の消費者は、企業のコンプライアンスや倫理観に対して厳しい目を持っています。海外では「ベータ版だから」という言い訳が通用する場面でも、日本では品質への信頼を根底から揺るがす事態になりかねません。したがって、Grokのような「ガードレールが緩い」モデルを不用意に顧客接点に用いることは、日本市場においては極めてハイリスクな選択と言えるでしょう。
「検閲」か「安全」か：実務的な落としどころ
一方で、過剰なガードレールはAIの有用性を損なうこともあります（過剰拒否問題）。「ジョークが通じない」「正当な医療・解剖学的な質問まで拒否される」といった事態は、業務効率化の妨げになります。
実務的な解としては、以下の2層構造で考えることが一般的になりつつあります。
- ベースモデルの選定：用途に応じ、適切な安全性を持つモデルを選ぶ。顧客向けならGPT-4やClaudeなどの安全重視モデル、社内のアイデア出しならオープンソースの軽量モデルなど。
- 独自のフィルタリング層：モデルからの出力をそのままユーザーに見せるのではなく、Azure AI Content SafetyやAmazon Guardrailsのような、出力内容を判定・ブロックする中間レイヤーを自社で実装する。
日本企業のAI活用への示唆
今回のインドネシアでの事例は、決して対岸の火事ではありません。日本企業が安全かつ効果的にAIを活用するために、以下のポイントを押さえる必要があります。
- モデル選定におけるデューデリジェンス：性能（精度・速度）だけでなく、プロバイダーの「安全性に対する設計思想（Safety Alignment）」を確認すること。特に「検閲なし」を謳うモデルを商用利用する場合は、厳格なリスク評価が必要です。
- 責任分界点の認識：「モデルが勝手に出力した」という弁明は、国内の商習慣では通用しません。最終的なアウトプットに対する責任はサービス提供企業にあるという前提で、入力フィルタリングや出力監視の仕組み（MLOpsにおけるモニタリング）を構築してください。
- 独自のガイドライン策定：法律は技術の進化に遅れて追いつくものです。法規制の遵守は最低ラインとし、自社のブランドイメージに即した「AI倫理規定」や「利用ガイドライン」を策定し、それに沿った運用体制を敷くことが、持続可能なAI活用の鍵となります。