投稿者 global-ai-media 
カナダで発生した銃撃事件において、容疑者がOpenAIのアカウント停止処分を回避し、別アカウントでChatGPTを利用していた事実が明らかになりました。この事例は、AIサービスにおける「悪用対策」の限界と、企業が講じるべきガバナンスの難しさを浮き彫りにしています。本稿では、AIのTrust & Safety（信頼と安全）の現状を整理し、日本企業が向き合うべきリスク管理について解説します。
アカウント停止のすり抜けとプラットフォームの限界
OpenAIなどのAIプラットフォーム事業者は、暴力的なコンテンツの生成や犯罪への悪用を防ぐため、利用規約（Terms of Use）違反者のアカウントを停止（BAN）する措置を講じています。しかし、今回明らかになったカナダ・タンブラーリッジでの事件に関する報道は、そうした対策が必ずしも万全ではないという現実を突きつけました。容疑者は一度アカウントを停止された後、別のアカウントを作成することで、再びAIサービスへのアクセスを確保していたとされています。
これは、現在の多くのAIサービスにおける本人確認（KYC）のレベルが、金融機関のような厳格さを伴っていないことに起因します。一般的に、メールアドレスや電話番号認証（SMS認証）による重複登録防止策は講じられていますが、別回線や使い捨ての連絡先を用いれば、技術的に回避することは難しくありません。AIの普及とアクセシビリティを優先すればセキュリティのハードルは下がり、逆に厳格なID管理を行えばユーザビリティが損なわれるというトレードオフの中に、現在のAIサービスは置かれています。
生成AI特有の「デュアルユース」リスクへの対応
生成AI技術は、業務効率化や創造性支援といった有益な用途（民生利用）だけでなく、サイバー攻撃コードの生成や犯罪計画の立案といった悪意ある用途（軍事・犯罪利用）にも転用可能な「デュアルユース（両用性）」技術です。そのため、AIモデル自体に有害な出力を拒否するガードレール（安全装置）が組み込まれていますが、ユーザーそのものを完全に遮断することは困難です。
日本企業が自社のプロダクトやサービスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む際、この「ユーザー排除の難しさ」は無視できない課題となります。例えば、カスタマーサポートAIや対話型キャラクターなどを提供する場合、悪意あるユーザーが不適切なプロンプト（指示）を入力し、サービスの評判を落とすような応答を引き出そうとする「プロンプトインジェクション」攻撃や、犯罪利用を試みるケースが想定されます。プラットフォーム側（OpenAIなど）の対策だけに依存せず、アプリケーション層でも独自のフィルタリングやモニタリング体制を構築する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本国内でAI活用を進める企業は、以下の点に留意してガバナンス体制を強化すべきです。
- 多層的な防御策の実装：
自社サービスに生成AIを組み込む際は、APIプロバイダー側の安全対策に加え、入力と出力の両方に対する独自のフィルタリング処理を実装し、不適切な利用を早期に検知・遮断する仕組みが必要です。 - ログの保存とトレーサビリティの確保：
万が一、自社のAIサービスが犯罪や不正に利用された場合に備え、捜査機関や監査に対応できるよう、ユーザーの利用ログを適切に保存・管理する体制が求められます。日本の個人情報保護法を遵守しつつ、不正検知のためのデータ活用規定を整備することが重要です。 - 「完全な排除は不可能」という前提のリスク管理：
アカウントBANによる対策には限界があることを認識し、人間による監視（Human-in-the-Loop）や、異常な利用頻度・パターンを検知するシステムの導入など、運用面でのカバーを計画に組み込むべきです。
AIの進化は早く、攻撃側の手法も高度化しています。技術的な対策だけでなく、法務・コンプライアンス部門と連携し、利用規約の整備や有事の対応フローを確立しておくことが、持続可能なAI活用の鍵となります。