投稿者 global-ai-media 
米国にてOpenAIに対し、不法死亡（wrongful death）に関する訴訟が提起されました。原告は、同社がプライバシー保護を理由に重要な会話ログの開示を拒んでいると主張しています。本件は単なる一企業の訴訟問題にとどまらず、AIサービスを事業に組み込む日本企業にとっても、データの透明性、証跡管理、そして有事の際の説明責任をどう果たすかという、極めて重い課題を突きつけています。
OpenAIへの訴訟が投げかける「データの透明性」という課題
報道によると、OpenAIはChatGPTに関連する不法死亡訴訟において、重要な会話ログを隠蔽しているとして告発されています。同社は「プライバシー保護」を理由に一部データの開示を拒んでいるとされますが、原告側はこれを「選択的なデータ開示」であり、真実を隠す行為だと批判しています。
この事案の詳細は法廷で争われることになりますが、AI実務の観点から注目すべきは「プラットフォーマー側のデータコントロール権」と「利用企業の監査能力」の非対称性です。AIがユーザー（従業員や顧客）とどのような対話を行ったのか、その全記録がブラックボックス化された場合、企業は法的リスクに対してあまりに無防備となります。
プライバシー保護と説明責任のジレンマ
生成AIの活用において、プライバシー保護と説明責任（アカウンタビリティ）はしばしばトレードオフの関係になります。日本国内においても、個人情報保護法への準拠は必須ですが、一方で製造物責任法（PL法）や不法行為責任が問われる事態が生じた場合、企業は「AIがなぜそのような出力をしたのか」「どのような対話が行われたのか」を客観的なデータで示す必要があります。
今回の訴訟のように、サービス提供側が「プライバシー」を盾にログ提出を拒んだ場合、AIを活用していた事業会社側が事実確認すらできなくなるリスクがあります。特に、メンタルヘルスケア、医療相談、金融アドバイスなど、人命や財産に直結する領域でAIを活用する場合、ログの欠損は致命的な経営リスクとなり得ます。
「ベンダー任せ」からの脱却と自社ガバナンス
多くの日本企業は、SaaS型の生成AIサービスを利用する際、ログ管理をベンダーの仕様に依存しています。しかし、今回のケースは「ベンダーがすべてのログを適切に、かつ必要な時に開示してくれるとは限らない」という現実を示唆しています。
実務的な対策として、API経由でLLM（大規模言語モデル）を利用する際は、リクエストとレスポンスの全ログを自社管理のデータベースやストレージに保存する設計（中継サーバーの設置など）が推奨されます。これは「MLOps（機械学習基盤の運用）」におけるモニタリングの一環であると同時に、法務・コンプライアンス上の防衛策でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例を踏まえ、日本企業がAI導入・運用において留意すべきポイントは以下の通りです。
- ログの自社保有と監査証跡の確保：
ベンダーのシステム内にのみログを残すのではなく、API利用時の入出力データを自社環境または監査可能な第三者環境に保存する仕組みを構築すること。これにより、ベンダー側のポリシー変更や開示拒否の影響を最小化できます。 - 利用規約とデータ所有権の確認：
契約するAIサービスの利用規約（ToS）において、紛争時のデータ開示プロセスや、生成されたデータの権利関係がどう規定されているかを法務部門と綿密に確認すること。 - 「Human-in-the-loop」の徹底：
特にセンシティブな領域（人命、健康、権利義務に関わる業務）では、AIの回答をそのままユーザーに届けるのではなく、専門家や担当者が内容を確認するプロセスを介在させること。また、AIの限界とリスクをエンドユーザーに対して明確に免責事項として提示することも重要です。 - インシデント対応フローの策定：
AIが不適切な回答をした、あるいは事故につながったと疑われる場合、どのログを参照し、誰が判断を下すのかという緊急時対応フローをあらかじめ定めておく必要があります。