投稿者 global-ai-media 
「ChatGPTが私のオフィスの住所を勝手に教え、見知らぬ人物が実際に現れた」――。海外で報じられたこの事例は、生成AIのリスクが情報の誤りにとどまらず、物理的なセキュリティ問題に発展する可能性を示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、大規模言語モデル（LLM）が抱える「幻覚」と「プライバシー」の問題を整理し、日本企業がとるべきガバナンスと対策について解説します。
デジタル空間から物理空間への侵食
生成AI（Generative AI）のリスク議論において、これまでは主に「誤情報の拡散」や「著作権侵害」といったデジタル空間内で完結する問題が中心でした。しかし、今回注目すべき事例は、AIの出力がきっかけとなり、第三者が物理的な場所に現れるという「リアルな実害」が発生した点にあります。
大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい」回答を生成します。その過程で、学習データに含まれていた実在の個人情報（PII）をそのまま出力してしまう「記憶（Memorization）」の現象と、事実とは異なる住所や連絡先を勝手に作り上げてしまう「幻覚（Hallucination）」の現象が起こり得ます。今回の事例で深刻なのは、ユーザーがAIの出力を「事実」と信じ込み、実際に行動に移してしまった点です。これは、AIに対する過度な信頼（Over-reliance）が引き起こすソーシャルエンジニアリング的なリスクとも言えます。
日本企業における「RAG」活用の落とし穴
現在、多くの日本企業が社内データの活用やカスタマーサポートの自動化を目指し、RAG（検索拡張生成）技術の導入を進めています。RAGは、AIに社内ドキュメントなどの外部知識を参照させることで回答精度を高める手法ですが、ここにもリスクが潜んでいます。
もし、顧客向けのチャットボットが、誤った（あるいは公開すべきでない）担当者の氏名や連絡先、あるいは無関係な第三者の個人情報を「幻覚」として出力してしまったらどうなるでしょうか。日本では個人情報保護法（APPI）の遵守が厳格に求められるほか、企業の信頼失墜（レピュテーションリスク）は致命的です。「AIが勝手にやったこと」という言い訳は、消費者庁や個人情報保護委員会、そして世論には通用しません。
「忘れられる権利」とモデルの永続性
また、欧州のGDPR（一般データ保護規則）でも議論されている「忘れられる権利（削除権）」への対応も、技術的に難しい課題です。一度LLMのパラメータとして学習されてしまった個人情報を、特定の箇所だけきれいに「削除」することは、現在の技術では極めて困難です（Machine Unlearningの研究は進んでいますが、実用レベルでは課題が残ります）。
日本企業が独自のLLMを構築したり、追加学習（ファインチューニング）を行ったりする場合、学習データセットのクレンジング（個人情報の除去・匿名化）が不十分だと、モデル自体が永続的なセキュリティホールになるリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のリスクを踏まえ、AI活用を進める日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の点に留意してプロジェクトを推進する必要があります。
1. ガードレールの実装と出力制御
プロンプトエンジニアリングや「NeMo Guardrails」のようなガードレールツールを用い、AIが個人情報（住所、電話番号、メールアドレスなど）を含むパターンを出力しようとした際に、強制的にブロックまたはマスキングする仕組みを実装してください。特に顧客対面（BtoC）のサービスでは必須の要件となります。
2. RAG参照データの厳格なアクセス権管理
RAG構築時、AIが参照するデータベースに「本来公開してはいけない個人情報」が混入していないか、徹底的な監査が必要です。また、回答生成時に参照元のドキュメントIDを明記させるなど、情報の出所（トレーサビリティ）を担保する設計にすることで、万が一の際の追跡を可能にします。
3. 「AIの限界」をユーザー体験（UX）に組み込む
免責事項を小さく記載するだけでなく、住所や連絡先などのセンシティブな情報については「必ず公式サイトで確認してください」といった警告を動的に表示するなど、ユーザーがAIを盲信して物理的な行動に出ないようなUX設計が求められます。日本的な「おもてなし」の観点からも、誤った案内で顧客を迷わせない配慮が重要です。
AIは強力なツールですが、それを社会実装する際には、技術的な精度だけでなく、今回のような「物理的・心理的な安全性」までをスコープに入れたリスクアセスメントが不可欠です。