投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に対し、その能力を模倣（クローン）しようとする大規模なアクセス攻撃が観測されました。これは「モデル蒸留」と呼ばれる手法の悪用事例であり、低コストで高性能なモデルを作成できる反面、知的財産権の侵害や規約違反のリスクを孕んでいます。本記事では、このニュースを起点に、日本企業がAI開発・活用において意識すべき「モデル蒸留」の可能性と、それに伴う法的・技術的リスクについて解説します。
Geminiを標的とした「モデル抽出攻撃」の実態
Ars Technicaなどの報道によると、GoogleのGeminiに対し、その挙動をコピーすることを目的とした10万回を超える集中的なプロンプト入力（攻撃）が確認されました。攻撃者は、Geminiからの出力を教師データとして利用し、独自の軽量モデルをトレーニングしようとしていたと見られます。
この手法はセキュリティ分野では「モデル抽出（Model Extraction）」や「モデルスティーリング（Model Stealing）」と呼ばれます。攻撃者は、膨大な開発コストと計算リソースを投じて作られた巨大な「教師モデル（この場合はGemini）」の知識を、API経由の入出力ペアを通じて、安価な「生徒モデル」に転写しようとします。これにより、正規のライセンス料を支払うことなく、本家に近い性能を持つAIモデルを不正に構築することが可能になってしまいます。
「モデル蒸留」は諸刃の剣：効率化の切り札か、規約違反か
今回の事件で悪用された技術の根本にあるのは「モデル蒸留（Model Distillation）」という概念です。誤解を避けるために補足すると、蒸留そのものは違法な技術ではなく、現代のAI開発において極めて重要なプロセスです。
例えば、パラメータ数が数千億規模の巨大モデル（LLM）は高性能ですが、推論コストが高く、応答速度も遅くなりがちです。そこで、特定のタスクに関しては巨大モデルの知識を小さなモデルに教え込ませ（蒸留し）、軽量で高速なモデル（SLM：Small Language Model）を作る手法が一般化しています。日本国内でも、業務特化型のAIをオンプレミスやエッジデバイスで運用したいというニーズに対し、この蒸留技術は非常に有効です。
しかし、問題となるのは「権利関係と利用規約」です。GoogleやOpenAIなどの主要なAIベンダーは、利用規約（ToS）において「出力結果を使用して競合するAIモデルを開発すること」を明確に禁止しています。今回の事例は、この規約に違反し、無断で商用モデルの知的財産を「タダ乗り」しようとした点にあります。
日本企業が直面するリスクと法的・倫理的課題
日本企業がこのニュースから読み取るべきリスクは2つあります。一つは「加害者（あるいは共犯）」になってしまうリスク、もう一つは「被害者」になるリスクです。
まず前者についてですが、日本の著作権法第30条の4は、情報解析（AI学習）目的での著作物利用に比較的寛容であるとされています。しかし、これはあくまで著作権法上の話であり、API利用時に同意した「契約（利用規約）」が優先されるケースがほとんどです。「開発コストを下げたい」という理由で、安易に商用LLMの出力を学習データとして利用し、自社モデルを開発することは、契約違反による訴訟リスクや、完成したプロダクトの差し止めリスクを招きます。また、出自が不明瞭な「高性能かつ安価なモデル」を採用する場合、それが盗用されたモデルである可能性も否定できず、サプライチェーン全体でのコンプライアンス意識が問われます。
後者は、自社で開発・ファインチューニングした特化型AIモデルが盗まれるリスクです。特に金融、製造、医療など、日本企業が強みを持つ独自データを学習させたモデルをAPI公開する場合、同様の抽出攻撃を受ける可能性があります。自社の競争力の源泉である「知恵」が、安価にコピーされてしまうのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がとるべきアクションと実務的な示唆は以下の通りです。
- 利用規約の厳格な確認と遵守：自社でLLMを開発・追加学習（ファインチューニング）する際、教師データとして他社モデルの出力を使用する場合は、そのモデルのライセンス（商用利用可否、学習利用の制限）を法務部門と連携して必ず確認してください。
- 「蒸留」の正規利用によるコスト削減：リスクを強調しましたが、許諾された範囲（またはオープンソースでライセンスが緩いモデル）での「蒸留」は、日本企業の「現場へのAI実装（コスト削減・高速化）」において強力な武器になります。エンタープライズ契約内で蒸留が許可されているプランの活用を検討すべきです。
- 自社モデルの保護（APIセキュリティ）：自社で開発したAIを外部に提供する場合、単なるレートリミット（回数制限）だけでなく、不自然な網羅的プロンプト入力を検知・遮断するAI特化型のセキュリティ対策（AIファイアウォールなど）を導入し、モデル抽出攻撃への防御策を講じる必要があります。