投稿者 global-ai-media 
米国での銃撃事件に関連し、ソーシャルメディア上でAIを用いて現場画像を「鮮明化」しようとする動きが議論を呼んでいます。画像の解像度を高めるAI技術は便利である一方、事実とは異なるディテールを勝手に描き足してしまうリスクを孕んでいます。本稿では、この事例を端緒に、日本企業がセキュリティ、報道、あるいは社内記録として画像を扱う際に留意すべきAIガバナンスと技術的限界について解説します。
AIによる「画質向上」が招く現実の歪曲
BBCの報道によると、米国ミネアポリスで発生した連邦捜査官による銃撃事件の現場画像に対し、ソーシャルメディアユーザーたちがAIツールを使用して画質の向上（アップスケーリング）を試みました。彼らの目的は、不鮮明な画像から事件の真相を読み解くことでしたが、結果としてAIによって生成された画像は、実際の状況とは異なる視覚情報を付与してしまう懸念が指摘されています。
昨今の生成AI技術、特に画像の超解像（Super-resolution）技術は飛躍的に進化しており、低解像度の画像を驚くほど鮮明に変換できます。しかし、ここで理解すべき重要な技術的特性は、AIは「隠れた真実を復元している」のではなく、「学習データに基づいて、ありそうな詳細を確率的に推測・補完している」という点です。
これを専門用語で「ハルシネーション（幻覚）」と呼びますが、画像処理においても同様の現象が起こります。例えば、ボケた影を「銃」として描画したり、潰れた文字を「架空の文字列」として再構築したりする可能性があります。事件現場のような、極めて高い事実性が求められるコンテキストにおいて、AIによる「推測」が事実として拡散されることは、深刻な誤解やデマを生むリスクがあります。
日本企業における実務リスク：監視カメラと証拠保全
この問題は、対岸の火事ではありません。日本国内の企業活動においても、画像の鮮明化技術はセキュリティ、製造ラインの監視、あるいはドライブレコーダーの解析などで活用が進んでいます。しかし、その利用方法を誤れば、法的リスクやレピュテーションリスクに直結します。
例えば、工場内での事故や、店舗でのトラブルにおいて、低画質の監視カメラ映像をAIで鮮明化し、それを「証拠」として従業員の処分や顧客対応を行ったとします。もし、その鮮明化された部分（人物の表情や手元の詳細）がAIによる「創作」であった場合、事実に反する処分を行ったとして、訴訟リスクや労働争議に発展する可能性があります。
日本の民事訴訟法においても、デジタルデータの証拠能力は重視されますが、加工されたデータが事実を正確に反映しているかどうかが争点となるケースが増えています。「AIでクリアに見えるようになったから事実だ」という安易な判断は、企業のコンプライアンス上、極めて危険です。
真正性の担保とC2PAなどの技術動向
こうしたリスクに対応するため、グローバルではコンテンツの来歴証明（Provenance）に関する技術標準化が進んでいます。Adobe、Microsoft、Intelなどが主導する「C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）」は、画像がいつ撮影され、どのような編集（AI処理を含む）が加えられたかを改ざん不可能な形で記録する技術です。
日本国内でも、報道機関や大手プラットフォームを中心に、こうした技術の導入検討が始まっています。企業が対外的に公開する画像や、重要な記録として保存する画像については、「オリジナルのデータ（Rawデータ）」と「AI処理後のデータ」を明確に区分管理し、どのプロセスでAIが介入したかを追跡できる体制（トレーサビリティ）を構築することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、AIの能力を過信することの危うさを示唆しています。日本企業が今後AIを活用していく上で、以下の3点を実務上の指針として推奨します。
1. 「解析」と「創作」の境界線を定義する
マーケティング素材を美しくするためにAIアップスケーリングを使うことは有用ですが、事故調査や本人確認などの「事実確認」のプロセスで安易にAI鮮明化を使用することは避けるべきです。利用目的ごとに、許容されるAI処理のレベルを社内ガイドラインで明確に定めてください。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による介在）の徹底
AIが生成・加工した情報は、必ず人間が元の文脈や他の証拠と照らし合わせて検証する必要があります。特にセンシティブな判断を行う際は、AIの出力のみを根拠に意思決定を行わないフローを構築してください。
3. デジタルフォレンジック視点の導入
セキュリティ部門や法務部門は、AIによって加工された画像や映像のリスクを理解する必要があります。有事の際に「元データ」が確保されているか、AIによる加工が事実に影響を与えていないかを検証できる体制、あるいは外部専門家との連携ルートを確保しておくことが、これからのリスクマネジメントには不可欠です。