投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の実運用において、個人情報や著作権に関わるデータを「いかに効率的に削除するか」が重要な課題となっています。最新の研究事例である「Duet」を題材に、モデルの性能を維持したまま特定の記憶を消去する「機械学習アンラーニング（Machine Unlearning）」の技術動向と、日本企業が備えるべきAIガバナンスについて解説します。
なぜ「忘れる技術」がいま注目されているのか
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の開発競争において、これまでは「いかに多くのデータを学習させるか」に焦点が当てられてきました。しかし、企業や自治体での実導入が進むにつれ、現在は「いかに不適切なデータを事後的に取り除くか」という課題が浮上しています。
例えば、学習データに含まれていた個人情報（PII）の削除請求があった場合や、著作権上の問題で特定のコンテンツを利用できなくなった場合、あるいは有害なバイアスが含まれていることが発覚した場合です。従来、これらを完全に削除するには、該当データを除外してモデルを「最初から再学習（Retraining）」する必要がありました。しかし、膨大な計算リソースと時間を要するLLMにおいて、頻繁な再学習はコスト的に現実的ではありません。
そこで注目されているのが、モデルのパラメータを部分的に調整することで、再学習なしに特定データの影響を取り除く「機械学習アンラーニング（Machine Unlearning）」技術です。
「Duet」が解決するアンラーニングのジレンマ
アンラーニングには技術的に大きなハードルがあります。特定の情報を忘れさせようとすると、それに関連しない一般的な知識や言語能力まで損なわれてしまう「破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」と呼ばれる現象です。また、不完全な削除では、プロンプトエンジニアリングによる攻撃で削除したはずの情報が復元・推論されてしまう「リバースアタック」のリスクも残ります。
今回取り上げる「Duet」という手法は、これらの課題に対し、効率的かつ安全なアプローチを提示しています。詳細なアルゴリズムの解説は割愛しますが、Duetの核心は、モデルの汎用的な性能を維持（破滅的忘却の回避）しつつ、対象データのみをピンポイントで無効化し、さらに外部からの攻撃に対しても堅牢性を保つ点にあります。何より、フルスクラッチでの再学習と比較して圧倒的に少ない計算リソースでこれを実現できる点が、実務上極めて大きな意味を持ちます。
日本国内の法規制・商習慣とアンラーニング
日本においてこの技術が重要視される背景には、厳格化するプライバシー保護と、過渡期にある著作権法の解釈があります。日本の個人情報保護法（APPI）では、本人からの保有個人データの利用停止・消去等の請求権が認められています。AIモデル内部の重み（パラメータ）自体が個人データに該当するかどうかは議論の余地がありますが、出力結果として個人情報が生成される状態を放置することは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
また、企業秘密やノウハウを誤って学習させてしまった場合、それを「無かったこと」にする確実な手段が必要です。RAG（検索拡張生成）などの技術で「回答させない」制御は可能ですが、モデルの根本的な記憶から消去するアンラーニングは、より根源的なリスク低減策となります。特に製造業や金融業など、高い信頼性が求められる日本企業にとって、AIモデルの「修正可能性」を担保することは、導入の必須条件になりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
「Duet」のようなアンラーニング技術の進展を踏まえ、日本のビジネスリーダーやAI開発者は以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「再学習コスト」をリスク管理に組み込む
AIモデルを選定・開発する際、性能だけでなく「修正の容易さ」を評価軸に加える必要があります。万が一のデータ削除要請に対して、数千万円規模の再学習コストがかかるのか、それともアンラーニング技術で低コストに対応可能なのか、ベンダーやエンジニアと事前に確認しておくことが重要です。
2. データガバナンスと「削除ログ」の管理
どのデータを学習させ、どのデータを削除したかというトレーサビリティ（追跡可能性）の確保が、説明責任を果たす上で不可欠になります。アンラーニングを実施した場合は、その検証結果（本当に忘れられたか、他の性能が落ちていないか）をドキュメント化するプロセスをMLOps（機械学習基盤の運用）に組み込むべきです。
3. 法的・倫理的な「出口戦略」の策定
AIサービスをリリースする前に、「特定のデータについて削除要請が来たらどう対応するか」というフローを法務部門と策定してください。技術的に完全な消去が難しい場合でも、誠実な対応プロセスを用意しておくことが、日本社会における企業の信頼維持に繋がります。