投稿者 global-ai-media 
OpenAI社は中国当局に関連するアクターがChatGPTを悪用し、日本の政治情勢に対する影響工作を試みていたことを報告しました。生成AIによって高度化・低コスト化する「認知戦」は、もはや国家間の問題にとどまらず、日本企業のブランド毀損や信用リスクにも直結します。本稿では、最新の事例をもとに、日本企業が講じるべきガバナンスと防衛策について解説します。
OpenAIが検知した対日「影響工作」の実態
OpenAI社が公表したレポートによると、中国当局に関連する人物らがChatGPTを悪用し、日本の政治指導層（記事では高市氏への言及あり）をターゲットにした影響工作（Influence Operations）を試みていたことが明らかになりました。具体的には、生成AIを用いてSNS上のコメントや記事を大量生成し、特定の政治的ナラティブを拡散しようとしたとされています。
これまでも「五毛党」などに代表される人海戦術による世論操作は存在しましたが、LLM（大規模言語モデル）の登場により、その戦術は一変しました。AIは24時間365日、疲れることなく、自然な日本語で、かつターゲットの属性に合わせて文体を変えながら投稿を作成できます。今回の事例は、OpenAIのセキュリティチームによって検知・阻止されましたが、これは氷山の一角に過ぎません。日本語という言語の壁が、もはや日本の防波堤にはなり得ないことを示唆しています。
生成AIが変えたリスクの「質」と「量」
技術的な観点から見ると、脅威アクターにとって生成AIは「攻撃コストの劇的な低減」と「質の向上」を同時にもたらすツールです。
従来、違和感のない日本語で誹謗中傷や偽情報を拡散するには、日本語に堪能な工作員が必要でした。しかし、現在のLLMを用いれば、海外のアクターであっても、日本の文脈やスラングを織り交ぜた高度な文章を瞬時に生成可能です。さらに、API経由で自動化することで、SNSのトレンド操作や検索エンジンのサジェスト汚染などを規模の経済を効かせて実行できるようになります。
これは「ディープフェイク」のような動画・音声だけでなく、テキストベースのコミュニケーションにおいても、真偽の判定が極めて困難な時代に突入したことを意味します。
政治だけでない：日本企業への波及とビジネスリスク
このニュースを「政治の世界の話」と捉えるのは早計です。同様の手法は、競合他社を貶めるためのネガティブキャンペーン、株価操作を狙った風説の流布、あるいは特定の製品に対するボイコット運動の扇動など、民間企業に対しても容易に向けられます。
例えば、新製品の発売に合わせて「重大な欠陥がある」という嘘のレビューが、生成AIによって数百、数千の異なるアカウントから投稿された場合、消費者がそれを見抜くことは困難です。また、経営幹部の架空の発言を捏造し、企業の社会的信用を失墜させる攻撃も想定されます。
日本の商習慣では「沈黙は金」とされることも多いですが、AIによる偽情報が拡散する速度は極めて速く、対応が遅れれば事実無根の情報が「事実」として定着してしまうリスクがあります。
日本企業が備えるべき「認知戦」への対策
では、日本企業はどのように備えるべきでしょうか。技術と組織の両面からアプローチが必要です。
まず、モニタリング体制の強化です。従来のソーシャルリスニングに加え、生成AI特有の不自然な投稿パターン（短時間での大量投稿、複数のアカウントでの同一フレーズの使用など）を検知できるツールの導入や、AIガバナンスチームによる監視が求められます。
次に、真正性の証明（Provenance）です。日本国内でも議論が進んでいる「オリジネーター・プロファイル（OP）」技術など、発信元が確かであることを証明する仕組みへの参画や実装を検討すべきです。自社の公式発表が「本物」であることをデジタル署名等で担保し、偽情報との差別化を図る準備が必要です。
そして、危機管理広報のアップデートです。偽情報の拡散を確認した際、どのタイミングで、どのように否定し、正しい情報を発信するか。AI時代に即したクライシスコミュニケーションのプレイブックを策定しておくことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる、日本の意思決定者への主な示唆は以下の通りです。
- 「日本語の壁」崩壊の認識： 言語による参入障壁は消滅しました。グローバルな攻撃者が容易に日本の市場や世論に介入できる前提でセキュリティ戦略を見直してください。
- AIプラットフォームとの連携： OpenAIが今回のように攻撃を検知・公表したように、利用しているAIプロバイダーがどのようなセキュリティ対策や悪用防止策（Red Teaming等）講じているかを確認し、信頼できるベンダーを選定することが重要です。
- 攻撃と防衛の両面でのAI活用： AIによる攻撃を防ぐには、AIによる検知が必要です。防御側のシステムにも積極的にAIを組み込み、異常検知の精度を高める必要があります。
- 従業員のリテラシー教育： 社員が外部の偽情報に惑わされないよう、AIが生成する情報の特性やリスクについて教育を徹底することも、組織防衛の第一歩となります。