投稿者 global-ai-media 
AIによる業務効率化が叫ばれる一方で、AIの安全性（Trust & Safety）を支える人間の精神的負担は見過ごされがちです。ジャーナリズムにおけるトラウマ管理の議論や、生成AIが作り出すコンテンツの影響力を踏まえ、日本企業がAIを開発・導入する際に直面する「Human-in-the-loop（人間参加型）」プロセスの課題と、労働安全衛生の観点を含めたリスク管理について解説します。
AIの安全性確保と「人間の眼」の不可欠性
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の品質は、膨大なデータ学習だけでなく、その後のファインチューニングやRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間からのフィードバックによる強化学習）に大きく依存しています。AIが有害な回答をしないよう制御するためには、皮肉なことに、人間がまず有害なデータ（暴力、差別、衝撃的な画像や文章など）を確認し、「これは不適切である」とラベル付けを行うプロセスが不可欠です。
元記事ではジャーナリズムにおけるトラウマやストレス管理について触れていますが、これはAI開発の現場とも密接に関連しています。報道記者が悲惨な事件に向き合うのと同様に、AIの「モデレーター」や「アノテーター」と呼ばれる実務者たちは、AIを安全にするためのフィルタリング作業において、精神的なストレスやトラウマを引き起こしかねないコンテンツにさらされ続けています。
日本企業における「見えないリスク」と外注管理
日本国内でLLMを活用したチャットボットや、画像生成AIを用いたクリエイティブ業務を内製化、あるいはSIerに発注する場合、この「データの毒性」と「作業者のメンタルヘルス」は看過できないリスクとなります。
例えば、カスタマーハラスメント（カスハラ）対策として、過去のクレームデータをAIに学習させ、自動応答やオペレーター支援を行うプロジェクトを想像してください。この学習データを作成・整理する段階で、担当者は生々しい暴言やストレスフルなテキストを大量に読み込む必要があります。欧米ではすでに、こうした作業を行う委託先（BPO）の労働環境が「AI倫理」の文脈で厳しく問われており、訴訟リスクにも発展しています。
日本の商習慣では、こうした「汚れ仕事」は下請け構造の中に隠れがちですが、サプライチェーン全体のコンプライアンスや人権デューデリジェンス（人権DD）が求められる昨今、発注元である企業の責任は免れません。
テクノロジーによる「心の防波堤」の構築
一方で、AIそのものを「ストレス軽減の防波堤」として活用するアプローチも進んでいます。Google Geminiなどの最新モデルを用いたソリューションでは、人間が内容を確認する前に、AIが画像のぼかし処理を行ったり、テキスト内の攻撃的な表現を要約・中和して表示したりする機能の実装が可能です。
企業が社内システムにAIを組み込む際は、単なる「自動化」だけでなく、従業員を精神的な攻撃や不快なコンテンツから守るための「シールド」としてAIを設計・配置することが、新しい時代の福利厚生およびリスク管理となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
- アノテーション作業の労働安全衛生：自社データを用いた追加学習（ファインチューニング）やRAG（検索拡張生成）の構築において、不快なデータを扱う工程がある場合、作業者のメンタルヘルスケアを計画に組み込むこと。これは労働安全衛生法上の「安全配慮義務」の一環とも解釈できます。
- 「AIによるフィルタリング」の積極活用：コールセンターやコンテンツ審査業務において、人間が直接生データに触れる前に、AIによる一次スクリーニングや「表現の緩和（トーンダウン）」を挟むワークフローを設計し、従業員のストレスを軽減すること。
- 倫理的な調達基準の策定：データセット作成やモデル評価を外部委託する場合、委託先が適切な労働環境を確保しているかを確認すること。安価な労働力に依存したAI開発は、将来的なブランド毀損リスク（レピュテーションリスク）につながります。
- AIリテラシー教育への「心理的安全性」の包含：AIの幻覚（ハルシネーション）やバイアスへの対応だけでなく、AIが出力する可能性のある予期せぬ不適切コンテンツへの対処法や、それに対する心理的な構えを教育プログラムに含めることが推奨されます。