投稿者 global-ai-media 
元子役のマラ・ウィルソン氏が、自身の写真がAIによって児童虐待画像に加工された被害を告発しました。生成AIの「民主化」は、クリエイティブな可能性を広げる一方で、誰もが容易に他者の尊厳を傷つけるコンテンツを作成できる環境を生み出しています。本稿では、この深刻な事例を起点に、日本企業がAIサービスを開発・導入する際に直面する倫理的リスクと、講じるべきガバナンス策について解説します。
生成AIの「民主化」がもたらした新たな脅威
かつて、写真や映像を巧妙に偽造するには高度なPhotoshopスキルやVFX技術が必要でした。しかし、昨今の生成AI（Generative AI）の進化、特に画像生成モデルの普及により、そのハードルは劇的に下がりました。テキストでの指示（プロンプト）や、わずかな参照画像を入力するだけで、実在の人物を精巧に模した偽造画像（ディープフェイク）を作成できてしまうのが現状です。
元記事で触れられているマラ・ウィルソン氏の事例は、インターネット上に公開されているごく一般的な写真が、本人の意図とは無関係に、児童性的虐待記録物（CSAM）や非合意的な性的画像（NCSI）の素材として悪用されるリスクを浮き彫りにしました。これは、著名人に限らず、SNSに写真をアップロードしている一般市民、そしてその子供たちにも及ぶ「無差別なリスク」と言えます。
プラットフォーマーとしての日本企業の責任
日本国内でも、画像生成AIを活用したマーケティングツールや、ユーザーがコンテンツを生成できるエンターテインメント・サービスの開発が進んでいます。ここで企業が強く認識すべきは、「自社の提供するAIツールが、悪意あるユーザーによって加害の道具に使われるリスク」です。
もし、自社のプロダクトがCSAMやNCSIの生成に使用された場合、その社会的・法的責任は計り知れません。被害者への甚大な精神的苦痛はもちろんのこと、プラットフォームを提供する企業としても、ブランドイメージの毀損（レピュテーションリスク）や、サービスの停止、あるいは法的制裁を受ける可能性があります。特に日本社会においては、企業のコンプライアンス違反や倫理的欠如に対する視線は厳しく、一度の「炎上」が事業継続を脅かす事態になりかねません。
技術的ガードレールと利用規約の再定義
AI開発・提供企業には、「Safety by Design（設計段階からの安全性確保）」が求められます。具体的には、学習データの選定段階でのフィルタリングはもちろん、生成時の入力プロンプトと出力画像の両方に対する厳格なフィルタリング機能（ガードレール）の実装が不可欠です。
また、技術的な対策には限界があるため、利用規約やガイドラインの整備も重要です。日本では肖像権やプライバシー権が判例によって保護されていますが、AIによる生成物が法的にどう扱われるかは議論の過渡期にあります。そのため、法律の最低ラインを守るだけでなく、企業として「何を許容し、何を禁止するか」という倫理規定を明確に打ち出す姿勢が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で留意すべきポイントは以下の通りです。
- リスクシナリオの具体化： 業務効率化や新規サービスのメリットだけでなく、「最悪の場合、どのように悪用されうるか」というレッドチーム（攻撃者視点）的な検証を企画段階で行うこと。
- 多層的な防御策の実装： 生成AIのAPIをそのまま利用するのではなく、不適切なコンテンツを遮断するモデレーションAPIや、キーワードフィルタリングを組み合わせ、多層的な安全策を講じること。
- 「人間中心」の監視体制： すべてをAIによる自動監視に任せるのではなく、機微な判断が求められる領域には人間による監視（Human-in-the-Loop）を組み込むリソース配分を行うこと。
- 透明性とアカウンタビリティ： 万が一、問題が発生した場合の通報窓口の設置や、迅速な削除プロセスの整備を行い、ユーザーと社会に対する説明責任を果たせる体制を構築すること。
AIは強力なツールですが、その「強さ」は諸刃の剣です。日本企業ならではのきめ細やかな配慮と厳格なガバナンスをもって、安全で信頼されるAI活用を主導していくことが期待されます。