投稿者 global-ai-media 
OpenAIが中国の法執行機関に関連する人物による工作活動への協力を、ChatGPTが拒否した事例が報じられました。これはAIの安全対策（ガードレール）が機能している証拠であると同時に、生成AIが高度な攻撃に利用されうるリスクの現状を浮き彫りにしています。この事例を対岸の火事とせず、日本企業が自社サービスや社内システムにAIを組み込む際、どのようなセキュリティ観点とガバナンスを持つべきか、実務的視点で解説します。
「悪意ある利用」をAIはどう防いだのか
Bloombergの報道によると、OpenAIは中国の法執行機関に関連する人物が、オンラインでの世論操作（インフルエンス・オペレーション）を計画するためにChatGPTを利用しようとした際、システムがその要求を拒否したことを明らかにしました。これは、生成AIにおける「アライメント（人間の意図や倫理観に沿うようにAIを調整すること）」と安全対策が、国家レベルのアクターによる悪用に対しても一定の防波堤として機能したことを示唆しています。
大規模言語モデル（LLM）は、メールの作成やコード生成といった業務効率化に役立つ一方で、フィッシングメールの作成や偽情報の拡散計画といった悪意ある目的にも利用可能です。今回の事例では、OpenAIが実装している安全フィルターや監視メカニズムが、プロンプト（指示文）に含まれる有害な意図を検知し、出力をブロックしました。
日本企業が直面する「デュアルユース」のリスク
このニュースは、日本国内でAI活用を進める企業にとっても重要な示唆を含んでいます。生成AIは「デュアルユース（軍民両用）」技術としての側面を持っており、企業が開発した便利なAIチャットボットや検索システムが、意図せずしてサイバー攻撃や詐欺の手助けをしてしまうリスクがあるからです。
例えば、顧客対応用のAIボットが悪意あるユーザーによって「ジェイルブレイク（脱獄）」され、不適切な発言や差別的な内容、あるいは犯罪を助長するような情報を出力させられる可能性があります。日本では「おもてなし」や「利便性」を重視するあまり、AIの応答制限を緩く設定しがちですが、それがセキュリティホールとなる危険性を認識する必要があります。
「AIセーフティ」は品質の一部である
日本企業、特に製造業や金融業など高い信頼性が求められる業界では、AIの導入に際して「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」への懸念が先行しがちです。しかし、今回の事例が示すように、「悪意ある入力に対して適切に拒絶できるか」という堅牢性もまた、AIプロダクトの品質における重要な指標となります。
現在、総務省や経済産業省が主導する「AI事業者ガイドライン」においても、AIの安全性確保は重要項目として挙げられています。自社でLLMをファインチューニング（追加学習）する場合や、RAG（検索拡張生成）システムを構築する場合、単に「正しく答える」ことだけでなく、「答えてはいけないことに答えない」ためのガードレール設計が不可欠です。
レッドチーミングと継続的な監視の必要性
こうしたリスクに対応するため、グローバルなAI開発の現場では「レッドチーミング」が標準的なプロセスとなりつつあります。これは、攻撃者視点を持った専門チームがAIモデルに対して意図的に悪意ある入力を行い、脆弱性を洗い出すテスト手法です。
日本企業においても、AIを外部公開するサービスや重要な意思決定支援に使う場合は、開発段階でのレッドチーミングの実施や、運用時における入力・出力のモニタリング（ガードレールツールの導入など）を検討すべきです。また、APIを利用しているプロバイダー（OpenAIやGoogle、Microsoftなど）がどのような安全対策を講じているか、その約款や技術仕様を法務・セキュリティ部門と連携して確認することも、実務上の重要なステップとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの事例を踏まえ、日本企業が意識すべき要点は以下の3点に集約されます。
1. 防御力の評価を導入要件に含める
AIモデル選定やシステム構築の際、回答精度だけでなく「不適切な要求を拒否する能力」を評価基準に加えるべきです。特に顧客接点を持つAIの場合、ブランド毀損リスクに直結します。
2. セキュリティ・バイ・デザインの徹底
AI活用を「業務効率化」の文脈だけで捉えず、セキュリティプロジェクトとして位置づける必要があります。プロンプトインジェクション対策や、出力フィルタリングの実装を設計段階から組み込むことが推奨されます。
3. ガバナンス体制のアップデート
従来のITセキュリティ基準では、生成AI特有の振る舞い（確率的な出力、文脈による変化）に対応しきれない場合があります。AI利用ガイドラインを策定し、定期的に「攻撃者視点」でのリスク評価を行う体制を整えることが、持続可能なAI活用の鍵となります。