投稿者 global-ai-media 
カナダの銃撃事件に関連し、犯人がChatGPTの利用禁止措置を別アカウントで回避していた事実が明らかになりました。世界最高レベルの技術力を持つOpenAIであっても完全に防げない「悪用リスク」に対し、日本企業はどのように向き合い、実務的なガバナンスを構築すべきかを解説します。
アカウントBANの限界とセキュリティのパラドックス
OpenAIの報告によれば、カナダでの学校銃撃事件に関与した人物が、一度は問題のある利用によりChatGPTのアカウントを停止（BAN）されたものの、即座に2つ目のアカウントを作成して利用を継続していたことが判明しました。この事実は、AI事業者がどれほど高度な検知システムや利用停止措置を講じても、悪意あるユーザーによる「回避」を完全に防ぐことは技術的に困難であることを示しています。
生成AIの開発・運用現場において、有害な出力を防ぐ「ガードレール」技術は日々進化していますが、攻撃側もまた、プロンプトインジェクション（AIへの指示を工夫して制限を突破する手法）や別アカウントの作成といった手段で対抗します。日本企業が自社プロダクトにLLM（大規模言語モデル）を組み込んで顧客に提供する場合、「リスクをゼロにする」ことよりも、「リスクは存在するという前提で、いかに被害を最小限に抑え、迅速に検知するか」という多層防御の考え方が重要になります。
サービス提供者としての責任範囲と本人確認のジレンマ
この事例は、AIサービスにおける本人確認（KYC: Know Your Customer）と利便性のトレードオフという、根深い課題も浮き彫りにしています。厳格な本人確認を行えば、アカウントを作り直しての不正利用は困難になりますが、同時にユーザー体験（UX）を損ね、サービスの普及を妨げる要因にもなり得ます。
日本の商習慣において、多くのBtoCサービスはメールアドレスやソーシャルログインのみで利用開始できるのが一般的です。しかし、AIが生成する情報が「物理的な危害」や「犯罪計画」に加担するリスクが顕在化した今、企業は提供するAIサービスの性質に応じて認証レベルを見直す必要があります。特に、金融、医療、セキュリティに関連するAIサービスを開発する場合、電話番号認証や多要素認証など、個人の特定性を高め、追跡可能性（トレーサビリティ）を確保する仕組みの導入は、コンプライアンスの観点からも検討すべき事項と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルでのAI悪用事例を踏まえ、日本企業が生成AIを活用、またはサービスとして提供する際に留意すべき要点は以下の通りです。
1. 「技術的防御」と「法的備え」の両輪
入力フィルタリングなどの技術的な安全対策は必須ですが、今回の事例のように回避される可能性があります。そのため、利用規約（ToS）において「禁止される利用方法」を日本の法律に準拠した形で具体的かつ網羅的に明記し、万が一の際の免責事項やアカウント停止権限を法的に強固にしておくことが不可欠です。
2. インシデント対応フローの確立
自社のAIチャットボット等が犯罪や不正に利用された場合を想定し、ログの保全方法や、警察・法執行機関からの照会があった場合の対応フローを事前に整備しておくべきです。特に日本ではプロバイダ責任制限法などの枠組みとの整合性を考慮し、法務部門やAIガバナンス担当者を含めたシミュレーションを行っておくことが推奨されます。
3. 従業員利用における「シャドーIT」対策
視点を社内利用に向けると、従業員が業務で禁止されている生成AIツールを個人のアカウント（私用スマホなど）で利用し、情報漏洩や不適切な出力を業務に利用してしまうリスクも同様に「回避」の文脈で語れます。単に禁止するだけでは抜け穴を探されるため、安全な代替ツールの提供や、リスクリテラシー教育といった「性善説だけに頼らない」組織的なガバナンスが求められます。