投稿者 global-ai-media 
ソーシャルメディアを中心に、ChatGPTなどの生成AIを使って自身の写真をアニメ風やカリカチュア（似顔絵）風に加工して公開するトレンドが広まっています。個人としては楽しい体験ですが、この現象は「生体情報の安易な提供」という重大なプライバシーリスクを内包しています。本記事では、このトレンドを単なる流行として見過ごさず、画像認識（マルチモーダル）機能を持つAIの利用に伴うデータプライバシーと、日本企業が講じるべきガバナンスについて解説します。
「似顔絵生成」の裏側で起きていること
最近、海外を中心に「ChatGPTに自分の写真を読み込ませ、Pixar風や漫画風のスタイルに変換してもらう」という遊びが流行しています。技術的には、GPT-4V（ビジョン機能）やDALL-E 3のような画像生成モデルを組み合わせたマルチモーダルAIの活用例であり、一般ユーザーが生成AIの高度な機能を身近に感じる良い機会となっています。
しかし、セキュリティやプライバシーの観点からは、自身の顔写真という「極めてセンシティブな個人データ」をクラウド上のAIサービスにアップロードしているという事実に目を向ける必要があります。多くのユーザーは、生成された画像の面白さに気を取られ、入力したデータ（自分の顔）がどのように処理・保存・学習されるかについて無自覚な場合が少なくありません。
入力データの学習リスクと生体情報
主要なLLM（大規模言語モデル）プロバイダーは、プライバシーポリシーにおいてデータの取り扱いを規定しています。例えば、ChatGPTの個人向け無料版や一般プランでは、デフォルト設定でユーザーとの対話データがモデルの改善（学習）に使用される可能性があります。もし顔写真が学習データとして取り込まれた場合、理論上はその特徴量がAIモデルの一部として保持されるリスクがゼロではありません。
また、生成された画像をSNSで安易に公開することは、自身の顔画像とAIによる加工結果を紐付けて世界中に公開することを意味します。これは、昨今問題となっているディープフェイク（AIによる偽動画・偽画像）の生成に必要な学習用データセットを、悪意ある第三者に自ら提供してしまうことにも繋がりかねません。
日本企業における「Shadow AI」と肖像権のリスク
この問題を企業の文脈に置き換えてみましょう。従業員が業務中の息抜きや、社内報の作成、あるいはプレゼン資料のアイコン作成のために、安易に自身や同僚、あるいは顧客が写った写真を生成AIにアップロードして加工した場合はどうなるでしょうか。
日本では個人情報保護法に加え、「肖像権（人格権の一部）」が判例上認められています。本人の許諾なく写真をAIにアップロードし、生成物を公開・利用する行為は、法的なトラブルに発展する可能性があります。特に、企業が契約しているセキュアな環境（Enterprise版など）ではなく、従業員個人のアカウント（いわゆるShadow AI）でこれが行われた場合、企業はデータの流出経路を追跡できず、ガバナンスが効かない状態に陥ります。
「見えないデータ」への警戒感
画像にはExif情報（位置情報や撮影日時など）が含まれている場合があります。大手プラットフォームではアップロード時にこれらが削除されることが一般的ですが、全てのAIサービスがそうであるとは限りません。顔写真とともに位置情報やデバイス情報がサーバーに送信されるリスクも考慮すべきです。
日本企業はこれまで、テキストデータの漏洩（機密文書のコピペなど）には敏感になってきましたが、画像・音声・動画といったマルチモーダルデータの取り扱いに関するリテラシー教育はまだ途上です。「ただの似顔絵だから」という油断が、企業のセキュリティホールになる可能性があるのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトレンドは、企業におけるAIガバナンスに対して以下の実務的な示唆を与えています。
1. マルチモーダル入力を前提としたガイドライン策定
従来の「機密情報を入力しない」というテキスト中心のルールから一歩進め、「顔写真」「図面」「ホワイトボードの書き込み」などの画像データのアップロードに関する規定を明確化する必要があります。特に個人情報保護法における「個人識別符号」に準ずるデータ（顔データ等）の扱いには慎重さが求められます。
2. 「オプトアウト」設定の徹底と環境整備
業務で生成AIを利用する場合、入力データが学習に利用されない設定（API利用やEnterprise版の契約、オプトアウト申請）になっているかをシステム部門が確実に担保する必要があります。従業員任せにせず、組織として安全な「サンドボックス環境」を提供することが、Shadow AIの抑止につながります。
3. リテラシー教育のアップデート
従業員に対し、「無料のAIサービスに写真をアップロードすることは、生体情報を預けることと同義である」というリスク感覚を啓発する必要があります。便利さの裏にあるデータフローを理解させる教育が、技術的な制限以上に効果的な防御壁となります。