投稿者 global-ai-media 
OpenAIが、銃乱射事件の容疑者が利用規約違反で一度アカウント停止されたにもかかわらず、別アカウントを作成してChatGPTの利用を継続していた事実を認めました。この事例は、AIプラットフォーム側の安全対策の限界と、利用者特定（ID管理）の難しさを浮き彫りにしています。日本企業がAIを自社サービスや業務に組み込む際、プラットフォーマー任せにできない「ラストワンマイル」のガバナンスとセキュリティ対策について解説します。
アカウント停止措置の限界とID管理の課題
生成AIの安全性を議論する際、これまでは「有害な回答をいかに生成させないか（アライメント）」というモデル自体の性能に注目が集まりがちでした。しかし、今回報じられたOpenAIの事例――重大な事件に関与した人物が、一度利用停止（BAN）措置を受けたにもかかわらず、単に別のアカウントを作成することで規制をすり抜けたという事実――は、より実務的で根本的な課題を突きつけています。
それは、Webサービスにおける「個人の特定」と「再発防止」の難しさです。メールアドレスや電話番号認証だけでは、悪意あるユーザーを完全に排除することは困難です。日本国内でAIを活用したチャットボットやWebサービスを展開しようとする企業にとって、これは対岸の火事ではありません。「不適切な利用をしたユーザーを排除する」という運用が、システム的に担保しきれないリスクがあることを前提にする必要があります。
モデルの安全性と「運用の安全性」は別物
多くの日本企業は、GPT-4などのLLM（大規模言語モデル）をAPI経由で自社プロダクトに組み込む際、モデルプロバイダー（OpenAIやMicrosoft、Googleなど）が提供する安全フィルターに依存する傾向があります。しかし、今回の事例が示唆するのは、プロバイダー側の対策だけでは「利用者の行動」までは完全に制御できないという点です。
特に、顧客対応（カスタマーサポート）やユーザー投稿型のAIサービスにおいては、以下の2つのリスクを区別して管理する必要があります。
- 入力・出力のリスク：差別的表現や犯罪を助長する内容の生成（これにはガードレール機能が有効です）。
- 利用者の振る舞いリスク：利用停止措置の回避、執拗なジェイルブレイク（脱獄）試行、なりすましなど。
後者はAIの性能というよりは、従来のアプリーケーションセキュリティやID管理（IAM）、不正検知の領域です。AI機能の実装に注力するあまり、こうした周辺のセキュリティ設計がおろそかになると、今回の事例のような「抜け穴」が生じ、企業のレピュテーションリスク（評判リスク）に直結します。
日本企業におけるコンプライアンスと「多層防御」
日本の商習慣や組織文化において、企業が提供するサービスが犯罪や反社会的行為に利用されることは、欧米以上に厳しい社会的制裁を受ける可能性があります。そのため、AI活用においては「多層防御」の考え方が不可欠です。
具体的には、LLMが持つ標準のフィルター機能に加え、入力前段でのキーワードフィルタリング、ユーザーの行動ログに基づいた異常検知、そして電話番号認証や本人確認（eKYC）の厳格化など、アプリケーション側での対策を組み合わせることです。また、万が一「すり抜け」が発生した場合のインシデント対応フロー（利用規約に基づく法的措置や当局への通報基準）を明確にしておくことも、日本企業のガバナンスとして求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの事例は、AI技術そのものの欠陥というよりは、運用とガバナンスの難しさを示しています。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
- プラットフォーマー依存からの脱却：OpenAI等の基盤モデル提供企業が全ての安全を保証してくれるわけではありません。自社サービス上のユーザー管理とアクセス制御は、自社の責任で設計する必要があります。
- ID管理と不正検知の強化：特にB2CサービスでAIを提供する場合、アカウントの作り直しによる規制回避を防ぐため、デバイスフィンガープリントや多要素認証など、AI以外のセキュリティ技術との統合が重要です。
- リスク許容度の再定義：「100%防ぐことは不可能」という前提に立ち、すり抜けが発生した際の検知スピードと事後対応（ダメージコントロール）のプロセスを整備することが、結果として信頼性の高いAI活用につながります。