投稿者 global-ai-media 
BBCは最近、ソーシャルメディア上で障害者のAI生成画像が不適切な文脈で利用され、慈善団体から警告が発せられていると報じました。この事例は、生成AIを用いたコンテンツ制作における「倫理」と「真正性（Authenticity）」の問題を浮き彫りにしています。本記事では、このグローバルな事象を対岸の火事とせず、日本企業が広報・マーケティングやサービス開発において留意すべきAIガバナンスとリスク管理について解説します。
ソーシャルメディアにおけるAI画像の悪用と「搾取」の構造
BBCの報道によると、ダウン症や白斑（肌の色素が抜ける疾患）を持つ人々のAI生成画像が、ソーシャルメディア上で多数確認されています。これらは実際の当事者の写真ではなく、AIによって生成された架空の人物像ですが、問題はその利用目的です。
多くのケースで、これらの画像は「インプレッション稼ぎ（Engagement Farming）」に利用されています。障害を持つ人々の画像を提示し、同情や称賛（「美しいと思ったらシェアして」など）を誘うことで、「いいね」やフォロワー数を不正に獲得しようとする手法です。さらに、一部では特定の性的嗜好（フェティシズム）の対象として生成・消費されているという指摘もあり、障害者支援団体が「当事者の尊厳を傷つけ、ステレオタイプを助長する」として強い懸念を示しています。
技術的には、Stable DiffusionやMidjourneyなどの画像生成AIを使えば、誰でも容易にこうした画像を量産できてしまう現状があります。しかし、これは単なるプラットフォームの管理問題にとどまらず、ビジネスにおけるAI活用にも重い問いを投げかけています。
日本企業が陥りやすい「偽の多様性」のリスク
このニュースは、日本の企業活動、特にマーケティングや採用広報においても重要な示唆を含んでいます。近年、日本企業でもDE&I（ダイバーシティ・エクイティ＆インクルージョン）への意識が高まり、広告やウェブサイトで多様な属性の人々を起用するケースが増えています。
ここでリスクとなるのが、コスト削減や手軽さを理由に、生成AIで安易に「多様な人物像」を作り出してしまうことです。例えば、実際には存在しない「多様な社員」をAIで生成し、採用ページに掲載することは許されるでしょうか。あるいは、特定の商品ターゲット層に合わせて、実在しないマイノリティの人物像をAIで作ることは倫理的でしょうか。
これを安易に行うことは「多様性の偽装」と受け取られかねません。欧米ではすでに「AIによる多様性の捏造（Synthetic Diversity）」に対する批判が高まっており、日本国内でも消費者は企業の「真正性（ウソがないこと）」に敏感になっています。悪意がなくとも、AI生成画像の使用が「当事者の搾取」や「実態との乖離」と捉えられれば、深刻な炎上やブランド毀損（レピュテーションリスク）につながります。
プラットフォーム事業者とAIガバナンスの課題
自社でUGC（ユーザー生成コンテンツ）を扱うプラットフォームやコミュニティサービスを運営している日本企業にとっても、この問題は対岸の火事ではありません。ユーザーがAIを用いて生成した、一見すると「感動的」あるいは「芸術的」な画像が、実は特定の属性を持つ人々を差別的・搾取的な文脈で描いている可能性があります。
従来のコンテンツモデレーション（投稿監視）は、暴力や露骨な性描写の検出を主としてきましたが、今回のような「文脈依存の倫理的侵害」をAIだけで自動検出するのは困難です。画像自体には違法性がなくとも、それに付随するテキストや、画像を大量生成する行為自体がコミュニティの健全性を損なう場合があるからです。
AI生成コンテンツに対するラベリング（AI製であることの明示）や、C2PA（コンテンツの来歴証明技術）のような技術的対策も進んでいますが、最終的には「何が不適切か」という運営ポリシーの明確化と、人間の目による判断（Human-in-the-loop）が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のBBCの事例を踏まえ、日本企業の実務担当者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. マーケティング素材における「真正性」の確保
広告やオウンドメディアで人物画像を使用する際、AI生成画像を利用する場合は、それが「実在しないイメージ」であることを認識し、誤解を招かない配慮が必要です。特に、DE&Iに関連する文脈（障害、人種、年齢など）で安易にAI画像を使用することは、当事者不在のまま「多様性を消費」していると批判されるリスクが高いため、実写の起用やストックフォトの慎重な選定を優先すべきです。
2. 生成AI利用ガイドラインの策定と教育
社内のクリエイターやマーケティング担当者が、悪意なく不適切な生成を行わないよう、ガイドラインを整備する必要があります。「どのようなプロンプト（指示）が倫理的に問題となり得るか」「生成された人物像にバイアスが含まれていないか」を確認するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。
3. リスク感度のアップデート
「違法でなければよい」という考え方は、AI倫理の領域では通用しなくなりつつあります。法規制が追いついていない領域だからこそ、世論や国際的な人権基準（ビジネスと人権）に照らし合わせた自主規制が求められます。AIによる効率化を追求する一方で、それが「人間の尊厳」を損なっていないか、常に問い直す姿勢が、長期的な信頼構築につながります。