投稿者 global-ai-media 
OpenAI社が公表したレポートにより、中国に関連するアクターが日本の高市早苗氏を標的とした世論操作のためにChatGPTを利用しようとした事実が明らかになりました。この事例は、生成AIが悪意ある「影響工作（Influence Operations）」に利用されるリスクが、もはや海外の話ではなく日本の目前にあることを示しています。本記事では、このニュースを起点に、生成AIによる偽情報リスクの現状と、日本企業がとるべき防御策およびガバナンスの在り方について解説します。
「言葉の壁」崩壊によるセキュリティリスクの変質
かつて日本は、日本語というハイコンテクストで複雑な言語の特性により、海外からのサイバー攻撃やソーシャルエンジニアリング（人間の心理的な隙や行動のミスにつけ込む攻撃手法）に対して一定の防御壁を持っていました。しかし、今回OpenAI社が報告した高市早苗氏に関する事例は、大規模言語モデル（LLM）の高度な翻訳・生成能力がその「言葉の壁」を無効化しつつあることを示唆しています。
LLMを用いれば、海外の攻撃者はネイティブレベルの自然な日本語で、SNSへの大量投稿やフェイクニュースの生成を短時間かつ低コストで行うことが可能です。これは政治の世界に限らず、ビジネス領域においても深刻な脅威となります。競合他社や悪意ある国家主体が、日本企業のブランド毀損や株価操作を狙い、生成AIを用いて根拠のない噂や誹謗中傷を拡散させる「ブラックPR」のリスクが現実味を帯びています。
プラットフォーマーの検知能力と「いたちごっこ」の限界
今回の事例における重要なポイントは、OpenAI社がこの試みを検知し、阻止したという点です。主要なAIベンダーは、自社モデルが政治的プロパガンダや偽情報の生成に悪用されないよう、厳格なセーフティガード（安全装置）やモニタリング体制を敷いています。しかし、これは裏を返せば、商用APIを利用している限り、プロバイダー側で不審な挙動が監視されていることを意味します。
一方で、攻撃者が検閲のないオープンソースのLLMや、ダークウェブ上で流通する「ジェイルブレイク（脱獄）済み」のモデルを使用した場合、プロバイダーによる阻止は期待できません。企業のリスク管理担当者は、「大手ベンダーのAIを使っていれば安全」というわけではなく、AIによって生成された外部からの攻撃に対する防御策（ソーシャルリスニングの強化や、AI生成テキストの検知技術の導入検討など）を講じる必要があります。
日本企業における「AIガバナンス」の再定義
日本企業がAI活用を進める際、これまでは「自社の従業員がAIを使って何をするか（著作権侵害や情報漏洩の防止）」という内部リスクに焦点が当たりがちでした。しかし、今回の事例は「外部のAIが自社に何をするか」という外部リスクへの備えも同等に重要であることを示しています。
また、広報やIR（インベスター・リレーションズ）の現場では、AIによって生成された高度な偽情報が拡散した際のクライシスマネジメント体制を見直す必要があります。従来の炎上対応マニュアルでは、AIによる「量」と「質」を兼ね備えた波状攻撃に対応しきれない可能性があるためです。ファクトチェックの迅速化や、真正な情報発信元としてのデジタル署名技術（Originator Profileなど）への関心も今後高まっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務家は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. クライシスマネジメントのアップデート
自社や経営陣が生成AIによるディープフェイクや偽情報の標的になることを想定し、広報・法務・セキュリティ部門が連携した対応フローを策定してください。特に海外展開している企業は、地政学リスクと連動したAI攻撃に注意が必要です。
2. 「攻撃側」の視点を持ったセキュリティ評価
自社でLLMを用いたチャットボットやサービスを開発する場合、レッドチーミング（攻撃者の視点でシステムの脆弱性を検証する手法）を実施し、自社サービスが偽情報の生成や拡散の踏み台にされないか厳しくテストすることが求められます。
3. 従業員のリテラシー教育の強化
従業員がAI生成のフィッシングメールや偽ニュースに騙されないための教育が必要です。「日本語が不自然だから詐欺」という従来の判断基準はもはや通用しないことを周知し、情報の真偽をソースベースで確認する習慣を組織文化として定着させることが重要です。