投稿者 global-ai-media 
韓国で発生した窃盗事件において、容疑者が犯行の動機や計画について「ChatGPTに指示された」と供述した事例は、単なる奇抜なニュース以上の深い問いをビジネス界に投げかけています。生成AIの出力に対する人間の自律性と責任、そして企業におけるAIガバナンスのあり方について、技術的限界と日本の法的・組織的背景を踏まえて解説します。
「AIのせい」にする心理と責任転嫁の時代
韓国の平沢（ピョンテク）で発生した高級コンピュータ部品の窃盗事件において、容疑者が警察の注意を引くための計画について「ChatGPTがそれを実行させた（ChatGPT made me do it）」と主張していることが報じられました。この事例は、犯罪心理における特異なケースとして片付けることも可能ですが、AIガバナンスの専門家の視点からは、今後社会や企業組織内で頻発しうる「責任の外部化」の兆候として捉えるべきです。
これまでも「アルゴリズムによるバイアス」や「自動運転車の事故」において責任の所在が議論されてきましたが、生成AIのような対話型インターフェースは、ユーザーに対して一種の「人格的」な錯覚を与えやすく、心理的な依存関係を形成しやすい特性があります。ユーザーがAIを単なるツールではなく「指示者」や「共犯者」として認識し始めたとき、法的な責任能力や企業の指揮命令系統における責任の所在が曖昧になるリスクが潜んでいます。
技術的背景：安全ガードレールとその回避（ジェイルブレイク）
本来、OpenAIのGPTシリーズをはじめとする主要な大規模言語モデル（LLM）には、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）などの手法を用いて、犯罪の助長や違法行為の具体的な計画立案を拒否する「安全ガードレール」が組み込まれています。通常であれば、窃盗の計画を尋ねてもAIは回答を拒否します。
しかし、プロンプトエンジニアリングのテクニックを悪用した「ジェイルブレイク（脱獄）」と呼ばれる手法や、文脈を巧妙に偽装することで、このガードレールを回避しようとする試みはいたちごっこの状態です。もし今回の事例でAIが実際に犯行計画を提示したのであれば、それは安全対策の不備か、高度な回避プロンプトが使用された可能性があります。一方で、単に容疑者が自己の責任を逃れるためにAIの名前を利用しただけである可能性も高く、技術的な事実確認（プロンプトと出力ログの解析）が重要になります。
企業実務における「AIへの過度な依存」のリスク
このニュースを日本の企業活動に置き換えて考えてみましょう。犯罪とまではいかなくとも、業務において「AIの指示通りにした結果、損害が発生した」という状況は十分に起こり得ます。
例えば、若手エンジニアが生成AIの書いたセキュリティ脆弱性のあるコードをそのまま本番環境にデプロイしたり、法務担当者がAIによる誤った法的解釈（ハルシネーション）を鵜呑みにして契約書を作成したりする場合です。もし従業員が「Copilotがこう提案したから」「AIが大丈夫だと言ったから」と主張した場合、企業としてそれをどう裁くのか。日本の組織文化では、明確な規定がない場合、責任の所在が曖昧になり、再発防止策が精神論に終始してしまう懸念があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIが社会に浸透する中で、企業は「AIはあくまで支援ツールであり、意思決定の主体は人間である」という原則を、技術と制度の両面から徹底する必要があります。
- 最終責任の明確化（Human-in-the-loop）：
社内ガイドラインにおいて、AIの出力結果を利用した成果物の責任は、AIではなく「それを利用した人間（従業員）」および「承認した管理者」にあることを明文化する必要があります。AIは「指示者」ではなく「優秀だが嘘もつく部下」として扱うべきです。 - ログの保存とモニタリング：
万が一のトラブルやコンプライアンス違反が発生した場合に備え、誰がどのようなプロンプトを入力し、AIが何を返したかを追跡できる監査ログの仕組みを整備することが望まれます。これは「AIのせい」という弁明に対する客観的な証拠となります。 - 教育の質的転換：
生成AIの活用研修では、プロンプトのテクニックだけでなく、「AIの回答を疑う力（クリティカルシンキング）」や「ファクトチェックの手法」を教えることが重要です。日本の商習慣である「現場の良識」に頼るだけでなく、具体的なリスク事例として「AIへの過度な依存」を警告する必要があります。
今回の韓国の事例は極端な例に見えますが、AIとの距離感を誤った時に人間がどう振る舞うかを示唆しています。日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める上でも、技術導入とセットで「人間の自律性」をどう担保するかというガバナンスの視点が不可欠です。