投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTに関連する議論の中で注目される「ロックダウンモード（Lockdown Mode）」という概念を題材に、AIが不適切な助言を行わないための安全機構について解説します。特にリスクが高いメンタルヘルス領域での適用例をもとに、日本企業が自社サービスにAIを組み込む際のガバナンス構築と、ハルシネーション（もっともらしい嘘）によるリスクをどう管理すべきかを考察します。
「ロックダウンモード」とは何か：AIの暴走を防ぐ安全弁
生成AIの活用が進む中で、常に懸念事項として挙げられるのが「ハルシネーション（事実に基づかない回答の生成）」や「不適切なアドバイス」です。Forbesの記事で言及されている「ロックダウンモード」とは、AIモデルに対して特定の安全ルールやガイドラインを厳格に遵守させ、そこからの逸脱を許さない状態を指す概念です。
通常、LLM（大規模言語モデル）はユーザーの指示に可能な限り従おうとする性質（Helpfulness）を持っています。しかし、この性質が裏目に出ると、AIが専門外の医療アドバイスを行ったり、偏った思想を肯定したりするリスクが生じます。「ロックダウンモード」は、いわばAIに対して「創造性」よりも「安全性・正確性」を最優先するよう強制するモードと言えます。これは技術的には、システムプロンプトによる強力な制約や、強化学習（RLHF）の段階での厳格な調整によって実現されます。
メンタルヘルス領域における適用の重要性
この機能が最も真価を発揮し、かつ必要とされているのがメンタルヘルス（精神衛生）の領域です。ユーザーが「死にたい」「辛い」と吐露した際、AIが中途半端な共感を示し、医学的根拠のないアドバイスをすることは極めて危険です。
ロックダウンモードが適用されたAIは、こうした兆候を検知した瞬間、通常の「おしゃべりなアシスタント」としての振る舞いを停止（ロックダウン）します。その代わりに、事前に定義された安全な応答――例えば「私は専門家ではありません。専門の医療機関や相談窓口にご連絡ください」といった定型的な案内――に徹します。ここで重要なのは、AIが「自分で解決しようとしない」ことです。日本国内でもメンタルヘルスケアのアプリやチャットボットが増えていますが、薬機法や医師法に抵触しないためにも、こうした「回答拒否」または「エスカレーション（専門家への誘導）」の設計は不可欠です。
日本企業におけるビジネス活用への示唆
メンタルヘルスに限らず、企業のカスタマーサポートや社内ヘルプデスクにおいても、この考え方は極めて重要です。
例えば、金融商品の案内や契約約款の解釈など、コンプライアンス上のリスクが高い質問に対して、AIが「もっともらしいが間違った回答」を生成してしまえば、企業は法的責任を問われる可能性があります。また、日本企業特有の商習慣として、顧客に対して不確実な約束を避けることや、丁寧すぎるほどの正確性が求められる傾向があります。
したがって、実務でLLMを導入する際は、すべての質問に柔軟に答える汎用型を目指すのではなく、特定のリスクワードやトピックを検知した場合に即座に「ロックダウンモード」へ移行し、安全な回答パターンに切り替えるガードレール（防御壁）の設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ロックダウンモード」の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき教訓は以下の3点に集約されます。
1. 「答えない勇気」をシステムに実装する
AIの評価指標として「回答率」を重視しがちですが、リスクの高い領域では「正しく回答を拒否すること」こそが高性能の証です。自社のドメインにおいて、AIが絶対に即答してはいけない領域（No-Go Zone）を明確に定義し、それをシステムプロンプトやフィルタリング機能で強制力を持って実装する必要があります。
2. 期待値コントロールとユーザー体験のバランス
安全性を高めてロックダウンを厳しくしすぎると、AIは「わかりません」「お答えできません」ばかりを繰り返す使い勝手の悪いシステムになります。特に日本のユーザーは品質への要求レベルが高いため、単に拒絶するのではなく、「この質問には答えられませんが、こちらのリンクから担当者につなぎます」といった、代替案を提示するUX設計が重要です。
3. リスク管理を「技術」と「運用」の両輪で回す
LLMの挙動は確率的であり、100%の制御は不可能です。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングによる事前対策に加え、万が一不適切な回答が出た場合のログ監視体制や、人間による事後対応（Human-in-the-Loop）のフローを確立しておくことが、日本企業における信頼性の高いAI運用の鍵となります。