投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の安全性確保に欠かせない「ガードレール」機能ですが、その性能は言語によって大きく異なることが最新の研究で明らかになりました。英語圏で開発されたモデルを日本語環境で利用する際、グローバル基準の安全対策だけでは不十分な可能性があります。本記事では、多言語環境におけるガードレールの実態と、日本企業がとるべきリスク対策について解説します。
ガードレール機能における「言語間格差」の正体
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の企業導入が進む中、「ガードレール」と呼ばれる安全性確保の仕組みが重要視されています。ガードレールとは、暴力的な表現、差別的発言、機密情報の漏洩、ハルシネーション（もっともらしい嘘）などを防ぐための入出力フィルタリング機能を指します。
しかし、最新の研究動向として指摘されているのが、このガードレールの性能における「言語間格差」です。主要な基盤モデルの多くは英語のデータセットを中心にトレーニングされており、安全性のアライメント（調整）も英語が主体です。そのため、英語のプロンプト（指示文）に対しては堅牢に機能する安全フィルターが、日本語を含む他言語の入力に対しては脆弱になる、あるいは意図した通りに機能しないケースが確認されています。
「言い回し」による回避リスクと日本語特有の課題
研究では、単に言語が異なるだけでなく、「ポリシーの言い回し（Policy Phrasings）」によってもガードレールの挙動が変化することが示唆されています。これは、AIに対して安全性のルールを指示する際、どのような言葉を選ぶかによって防御力が変わることを意味します。
日本企業にとっての実務的な懸念点は、日本語特有の文脈や曖昧な表現です。例えば、英語では直接的な「攻撃的表現」として検知される内容が、日本語の婉曲的な表現や敬語を交えた丁寧な言い回しによって、ガードレールをすり抜けてしまう（ジェイルブレイクされる）リスクがあります。また、逆に日本の商習慣上は問題ない表現が、直訳的な解釈によって過剰にブロックされ、業務効率を阻害する「過検知」の問題も無視できません。
翻訳ベースの防御における限界
一部の実装では、日本語の入力を一度英語に翻訳し、英語の強力なガードレールでチェックしてから処理を行う手法がとられることがあります。これは一定の効果が見込めますが、万能ではありません。翻訳の過程で、日本語特有のニュアンスや、日本国内の法規制（個人情報保護法や著作権法など）に関わる微妙な文脈が欠落する可能性があるからです。
また、日本国内で独自にLLMを開発・チューニングする場合でも、安全性評価用データセット（レッドチーミング用データ）の多くが英語由来であることは課題です。日本の文化的・社会的背景を反映した評価データセットの整備は、まだ発展途上の段階にあります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIモデルを活用しつつ、日本国内で安全にビジネス展開を行うためには、以下の3点を意識した意思決定と開発体制が必要です。
1. グローバル基準を鵜呑みにしない独自検証
「大手ベンダーの最新モデルだから安全だ」という認識は危険です。英語でのベンチマークスコアが高いとしても、日本語環境、特に自社の特定ユースケースにおいてガードレールが機能するか、実データを用いた検証（レッドチーミング）が不可欠です。
2. 日本語特化のガードレール設計
モデル標準の機能に加え、入力前・出力後に日本語専用のフィルタリング処理（正規表現によるチェックや、日本語に特化した軽量モデルによる判定など）を組み合わせる多層的な防御策を検討してください。
3. 「人間参加型（Human-in-the-Loop）」の維持
AIによる自動判定は言語の壁によって精度が落ちる可能性があります。特にコンプライアンスに関わる重要な判断や、顧客対応の最終工程においては、完全にAI任せにせず、人間の専門家によるチェックプロセスを残すことが、信頼性を担保する最後の砦となります。