投稿者 global-ai-media 
カナダで発生した事件に関連し、OpenAI社が「禁止したはずのユーザーが別のアカウントを作成して利用を継続していた」事実を認めました。この事例は、AIプラットフォームにおける「利用者の特定」と「利用禁止措置」の実効性に限界があることを浮き彫りにしています。日本企業がAIサービスを開発・運用、あるいは社内導入する際、この「完全ではない統制」という現実をどう受け止め、リスク管理に組み込むべきかを解説します。
プラットフォームによる「BAN」は万能ではない
OpenAIなどのAIプロバイダーは、利用規約（Usage Policies）に違反したユーザーに対し、アカウント停止（BAN）などの措置を講じています。しかし、今回のカナダでの事例が示すように、電話番号やメールアドレスベースの認証だけでは、悪意あるユーザーが別のアカウントを作成して復帰することを完全に防ぐことは困難です。
これはサイバーセキュリティの世界では周知の事実ですが、生成AIの文脈でも「いたちごっこ」は続いています。企業が自社プロダクトにLLM（大規模言語モデル）を組み込む際、あるいは従業員に利用させる際、「プラットフォーマー側で危険人物は排除されているはずだ」という性善説に基づいた前提は、リスク管理上脆弱であることを認識する必要があります。
本人確認（KYC）と利便性のトレードオフ
この問題の本質は、多くのコンシューマー向けAIサービスが、厳格な本人確認（KYC: Know Your Customer）なしに利用開始できる点にあります。金融機関のような公的証明書による確認を導入すれば「抜け穴」は塞ぎやすくなりますが、ユーザビリティを著しく損ない、サービスの普及を妨げます。
日本のWebサービス開発においても、このトレードオフは常に議論の的となります。AIを用いたサービスが、犯罪や深刻な権利侵害に利用されるリスク（デュアルユース）がある場合、従来のWebサービス以上に厳格な認証フローを検討するか、あるいは行動ログに基づく事後的な検知・追跡能力を高める必要があります。「誰が使っているか完全には特定できない」という前提でシステムを設計する姿勢が求められます。
日本企業における「シャドーAI」とガバナンス
視点を企業内部の利用に向けると、この事例は「シャドーIT（会社の許可を得ずに従業員がITツールを使うこと）」のリスクとも重なります。仮に企業が特定のAIアカウントを監視・制限したとしても、従業員が個人のスマートフォンや別のアカウント経由で業務データを入力してしまうリスクは残ります。
日本では、情報の持ち出しや漏洩に対して非常に敏感ですが、技術的なブロックだけでは限界があります。禁止措置を回避しようとする心理が働くためです。したがって、企業向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）を正式に契約し、シングルサインオン（SSO）によるID管理とログ監査を徹底することが、結果として「隠れて使う」動機を削ぐことにつながります。
法規制と技術的ガードレールのギャップ
欧州の「AI法（EU AI Act）」や、G7広島AIプロセスなどで議論されている国際的な指針では、AIの安全性確保が強く求められています。しかし、規制が求めているのは「リスクの低減」であり「ゼロリスク」ではありません。
今回の事例のように、警察の捜査が入って初めて「実は利用していた」と判明するケースは、AIプロバイダー側の検知能力にも限界があることを示唆しています。日本企業がAIプロダクトを提供する側になる場合、自社のガードレール（安全対策機能）が突破される可能性を考慮し、利用規約に免責事項を明記するだけでなく、異常検知のモニタリング体制を整えるなどの「運用によるカバー」が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を再確認すべきです。
- 技術的防御の限界を知る：アカウントBANやIP制限は容易に回避可能です。悪意ある利用者は「必ず抜け道を見つける」という前提で、多層的な防御策（入力フィルタ、出力フィルタ、人間による監視など）を検討してください。
- 厳格なID管理の重要性：社内利用においては、個人アカウントの流用を禁止し、企業管理下のID（SSO連携など）でのみAIを利用させる環境を整備してください。これにより、万が一の際のトレーサビリティ（追跡可能性）が確保されます。
- リスクベースのアプローチ：開発するAIサービスが社会的に重大な影響を与える可能性がある場合（医療、金融、防犯など）、電話番号認証以上のKYC導入や、利用パターンのリアルタイム監視など、コストをかけてでも安全性を優先する経営判断が必要です。
- 有事の対応フロー策定：自社のAIサービスが悪用された場合、あるいは自社社員がAIを悪用した場合に備え、ログの保全や法執行機関への協力体制など、コンプライアンス観点での対応フローを事前に策定しておくことが推奨されます。