投稿者 global-ai-media 
スペイン政府がX（旧Twitter）、Meta、TikTokに対し、AI生成された不適切な画像（ディープフェイク）の拡散に関する調査を開始しました。わずか2週間足らずで約300万枚もの画像が生成・拡散されたという事実は、生成AIのリスク管理における新たな局面を示唆しています。本稿では、この事例をもとに、日本企業がAIを活用・提供する際に直面する「プラットフォームとしての責任」と「ガバナンス」について解説します。
300万枚の衝撃とプラットフォーマーへの圧力
Wall Street Journalが報じたところによると、スペイン政府はX、Meta、TikTokの大手プラットフォーム3社に対し、AIによって生成されたヌード画像（いわゆるディープフェイクポルノ）の拡散に関する調査を開始しました。政府閣僚の発言によれば、わずか2週間未満という短期間に約300万枚もの画像がオンライン上で急増したとされています。
このニュースが示唆するのは、生成AI技術の「民主化」がもたらす負の側面、すなわち悪意あるコンテンツの生成速度と量が、従来の人力による監視体制を遥かに凌駕しているという現実です。欧州ではデジタルサービス法（DSA）などの枠組みにより、プラットフォーマーに対して違法・有害コンテンツの削除やリスク軽減措置を厳格に求めており、今回の調査もその流れを汲むものです。
「道具の提供者」から「管理責任者」へ
かつて、テクノロジー企業は「場を提供しているだけ」という立場を取ることが可能でしたが、生成AI時代においてその論理は通用しなくなりつつあります。特に、自社のプラットフォーム上でAI生成機能を提供する場合や、APIを通じてサードパーティ製AIツールの出力を許容する場合、企業はより重い責任を負うことになります。
生成AIは、正当な業務効率化やクリエイティブ活動に革新をもたらす一方で、個人の尊厳を傷つけるコンテンツを容易に大量生産できてしまいます。スペインの事例は、AIが生成したコンテンツが実在の人物（特に未成年者や著名人）の権利を侵害した場合、その画像が拡散したプラットフォーム自体が法的・社会的制裁の対象になることを改めて浮き彫りにしました。
日本国内の法規制と企業リスク
日本国内に目を向けると、2023年に施行された「性的姿態撮影等処罰法」において、AIを用いた性的画像の生成・拡散（ディープフェイク）も処罰の対象となり得る法的整備が進んでいます。また、総務省や経済産業省が主導する「AI事業者ガイドライン」でも、AI開発者・提供者・利用者のそれぞれに対し、人権侵害や不適正利用への対策を求めています。
日本企業が自社サービスに画像生成AIやLLM（大規模言語モデル）を組み込む場合、「意図しない出力（ハルシネーションや不適切なコンテンツ）」を防ぐための技術的なガードレール（防御策）の実装は必須要件となりつつあります。もし自社アプリのAI機能が悪用され、違法コンテンツの温床となれば、ブランド毀損だけでなく、運営者としての法的責任を問われるリスクがあります。
技術的対策とガバナンスの両輪
企業がとるべき対策は、利用規約の整備だけでは不十分です。実務的には、以下のような「MLOps（機械学習基盤の運用）」や「Trust & Safety」の観点からの実装が求められます。
- 入力フィルタリング：プロンプト（指示文）の段階で、暴力的・性的な表現や特定の個人名を弾く仕組み。
- 出力フィルタリング：AIが生成した画像やテキストをユーザーに提示する前に、不適切な要素が含まれていないか再判定するレイヤー。
- 電子透かし（Watermarking）：生成されたコンテンツがAI製であることを明示する技術（C2PA規格など）の採用。
これらはAzure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどの主要なクラウドAIサービスでも「Content Safety」機能として提供され始めており、これらを適切に設定・運用することがエンジニアやプロダクトマネージャーの責務となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のスペインでの調査事例は、対岸の火事ではありません。日本企業がAIを活用したサービスを展開、あるいは社内導入するにあたり、以下の3点を意思決定の指針とすべきです。
1. 「作らせない・広めさせない」設計の徹底
自社プロダクトに生成AIを組み込む際は、UX（ユーザー体験）の向上だけでなく、「悪用シナリオ」を想定したレッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）を必ず実施してください。不適切なコンテンツが生成されないよう、フィルタリング設定を最強度に保つことが、結果としてサービスを守ることにつながります。
2. グローバル基準のコンプライアンス意識
インターネットサービスは国境を越えます。日本国内の法律遵守はもちろんですが、EUのAI法やGDPR（一般データ保護規則）などの厳しいグローバル基準をベンチマークとしてリスク管理を行うことが、将来的な手戻りを防ぎます。特にBtoCサービスを展開する場合、欧州の動向は数年後の日本の規制を先取りしているケースが多いため注視が必要です。
3. 有事の際の即応体制（インシデントレスポンス）
どんなに強固なガードレールを設けても、AIの挙動を100%制御することは困難です。「問題のある画像が生成された」「差別的な回答をした」といったインシデントが発生した際、即座に該当機能を停止し、原因を究明・公表できるガバナンス体制を事前に構築しておくことが、企業の信頼性を担保します。