投稿者 global-ai-media 
BBCが報じた「AIによる故人の再現（デスボット）」の実証実験は、生成AIによる個人の人格・知識の再現技術が実用段階にあることを示唆しています。本記事では、この技術的背景を解説しつつ、日本企業が直面する「技能継承」や「パーソナルアシスタント」への応用可能性、そしてクリアすべき倫理・法的課題について考察します。
個人の人格をAIで再現する「デジタルクローン」の現状
BBCの記事では、ジャーナリストが自身のテキストメッセージ、メール、音声データなどをAIに学習させ、死後に自分と対話できる「チャットボット（デスボット）」を作成する実験が取り上げられました。これは、いわゆる「Grief Tech（グリーフテック）」と呼ばれる領域の話ですが、技術的な本質は、LLM（大規模言語モデル）を用いた「特定個人のペルソナ（人格）の再現」にあります。
技術的な観点から見れば、これは驚くべき魔法ではありません。ベースとなるLLMに対し、個人の過去のログをファインチューニング（追加学習）させたり、RAG（検索拡張生成）によって個人の記憶データベースを参照させたりすることで、特定の口調、思考パターン、知識を持ったAIエージェントを構築することは、現在の技術スタックで十分に可能です。しかし、技術的な実現可能性と、それを社会やビジネスでどう扱うかは全く別の問題です。
日本企業における現実解：技能継承とエキスパートAI
「故人の再現」という文脈は、倫理的・心理的なハードルが高く、日本国内で直ちに主要なビジネスになるとは考えにくい側面があります。しかし、この「特定個人の知識と振る舞いを再現する」という技術特性は、日本企業が抱える深刻な課題である「技能継承（技術伝承）」の解決策として極めて有望です。
少子高齢化が進む日本において、熟練技術者やベテラン社員の退職に伴うノウハウの喪失は経営リスクそのものです。従来のマニュアル化やWikiへの書き起こしでは、文脈に依存する「暗黙知」や、その人ならではの「判断プロセス」までは継承できませんでした。しかし、熟練者の過去のメール、日報、会議録音、ドキュメントをAIに学習させ、「熟練者クローンAI」を社内アシスタントとして構築できれば、若手社員が「もし〇〇さんならどう判断するか？」を対話形式でシミュレーションすることが可能になります。
法的・倫理的リスクと日本独自の考慮点
一方で、この技術を導入する際には、技術的な精度以上に、ガバナンスと法的リスクへの対応が不可欠です。BBCの記事でも触れられている通り、AIが故人の意図しない発言をするリスク（ハルシネーション）や、遺族への心理的影響は無視できません。
日本の法制度において、個人情報保護法は原則として「生存する個人」を対象としていますが、故人のデータが遺族の個人情報と紐付く場合や、プライバシー侵害、名誉毀損の問題が生じる可能性は残ります。また、ビジネスで利用する場合、従業員のライフログをどこまでAI学習に利用してよいかという「データ利用の同意」や「著作権」、そしてAIが生成したアウトプットに対する責任の所在（AIが誤った指示を出して事故が起きた場合など）を明確にする必要があります。
特に日本の組織文化では、「空気」や「文脈」が重視されるため、AIが生成する回答のトーン＆マナーが組織の文化にそぐわない場合、現場で拒絶されるリスクもあります。単にデータを学習させるだけでなく、出力に対する厳格なガードレール（安全性・倫理性の制御）の設定が、実務適用の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
1. 「個の再現」を「組織知の永続化」へ転換する
個人の人格再現技術を、エンターテインメントや追悼目的だけでなく、組織内の「ハイパフォーマーの思考プロセスの民主化」や「退職者のナレッジ保全」として捉え直すことで、具体的なROIが見込める施策となります。
2. データの「質」と「権利」の整理を急ぐ
AIの精度は学習データの質に依存します。社内のチャットログやメールをAI活用するためには、就業規則やプライバシーポリシーの見直しを含め、従業員との合意形成プロセスを今のうちから整備しておく必要があります。
3. ハルシネーション対策を前提としたUX設計
特定の人物を模したAIは、ユーザーが過度に信頼してしまう傾向があります。「これはAIによる推論であり、本人の発言ではない」という明示や、回答の根拠となるドキュメントを提示する機能（引用元の明示）を実装し、あくまで人間の判断支援ツールとして位置づけることが、リスク管理上重要です。