投稿者 global-ai-media 
米国防総省と有力AI企業Anthropicの間で、AIモデルの利用制限（ガードレール）を巡る契約上の摩擦が報じられています。この対立は特殊な軍事事例に見えますが、実は日本企業がLLMを業務システムに組み込む際に直面する「ベンダーポリシーへの依存リスク」と「自社ガバナンス」の課題と同根のものです。
安全性を重視するベンダーと、完全な制御を求めるユーザー
生成AIの開発において、Anthropic社は「Constitutional AI（憲法AI）」を提唱するなど、安全性や倫理的整合性を最優先するアプローチで知られています。今回の米国防総省（DoD）との対立は、まさにこの「ベンダーが設定した安全ガードレール」と「ユーザー（この場合は軍）が求める無制限かつ確実な遂行能力」の衝突です。
通常、LLMプロバイダーは自社のブランド毀損や法的リスクを避けるため、爆発物の製造法や差別的発言、特定人物への攻撃などを生成しないよう、厳格なフィルタリング（ガードレール）を設けています。しかし、国防や安全保障、あるいは高度なサイバーセキュリティ防衛の現場では、「攻撃的なシナリオ」をシミュレーションする必要があります。ベンダー側の画一的な安全基準が、プロフェッショナルな現場では「業務の阻害要因」になり得るという事実が、この一件で浮き彫りになりました。
企業実務における「過剰なガードレール」のリスク
この問題は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。例えば、金融機関のコンプライアンス部門が「不適切な取引記録」をAIに解析させようとした際、その記録に含まれる反社会的な文言にAIの安全フィルターが反応し、回答を拒否（Refusal）するケースが想定されます。
また、医療・製薬分野や法務分野においても、専門的かつセンシティブな内容を扱う際、汎用的なクラウドAIの安全基準（多くは米国西海岸の文化的・倫理的規範に基づく）が、日本国内の商習慣や専門業務の文脈と合致しないことがあります。「安全なAI」を使っているつもりが、必要な時に機能しない「過剰に制限されたAI」になってしまうリスクです。
SaaS型利用の限界と「主権」の確保
OpenAIやAnthropic、GoogleなどのAPIをSaaSとして利用する場合、ユーザー企業は基本的にベンダーの利用規約（Acceptable Use Policy）と、ブラックボックス化された安全フィルターに従う必要があります。これは、AIの挙動に関する決定権（主権）をベンダーに委ねている状態です。
今回のDoDの事例は、ミッションクリティカルな領域において、外部ベンダーのポリシー変更やフィルタリングの影響を受けない「専用環境（プライベートインスタンス）」や、自社でファインチューニング可能な「オープンモデル」の活用の重要性を再認識させます。特に機密性の高い情報を扱う日本企業においては、モデルの挙動を自社のガバナンス基準に合わせて制御できる環境構築が、今後ますます重要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向から、日本の経営層やプロダクト責任者は以下の点を考慮すべきです。
- 「拒絶」リスクの評価：導入しようとしているAIモデルが、自社の業務データ（特にクレーム処理、事故報告、コンプライアンス監査などネガティブな内容を含むもの）に対して、過剰に反応し回答を拒否するリスクがないか事前に検証すること。
- モデルの制御権の確保：基幹業務や高セキュリティ領域においては、汎用APIへの完全依存を避け、Azure OpenAI ServiceのProvisioned ThroughputやAWS Bedrockの専用モデル、あるいはLlama等のオープンモデルを自社環境（VPCやオンプレミス）で運用し、ガードレールを自社で設定・調整できるアーキテクチャを検討すること。
- 契約とSLAの確認：ベンダー側の安全ポリシー変更によって、昨日まで動いていたプロンプトが今日から動かなくなるリスクがあります。契約段階でポリシー変更の通知義務や、固定バージョンモデルの利用可能性（ライフサイクル）を確認すること。
AIは強力なツールですが、その「ハンドル」と「ブレーキ」を誰が握っているのかを意識することが、持続可能なAI活用の第一歩です。