投稿者 global-ai-media 
米国でAIの急速な進化に対する懸念から開発の減速を求める声が上がる中、Googleのセキュリティ担当幹部がその姿勢を明確にした。イノベーションの速度を緩めることなく、セキュリティとエネルギー効率を担保する「責任あるAI」のアプローチだ。本稿では、この議論を起点に、日本企業が直面するAI活用のリスク管理と持続可能性について解説する。
イノベーションの減速は解決策ではない
生成AIの急速な普及に伴い、米国では一部の議員や専門家から、安全性への懸念を理由にAI開発の一時停止や減速を求める声が上がっている。これに対し、GoogleのRoyal Hansen氏（プライバシー・安全性・セキュリティエンジニアリング担当VP）は、開発を遅らせることは正解ではなく、むしろセキュリティとエネルギー効率に焦点を当てた開発体制の強化こそが必要だと主張している。
この議論は、慎重な姿勢をとる傾向が強い日本企業にとっても重要な示唆を含んでいる。国内ではリスクへの懸念から、PoC（概念実証）を繰り返すばかりで本番導入に至らない、いわゆる「PoC疲れ」や、導入そのものを見送るケースが散見される。しかし、グローバルな競争環境において「何もしない」こと自体が、将来的な競争力喪失という最大のリスクとなり得る。重要なのはブレーキを踏むことではなく、適切なハンドル操作とガードレール（安全策）の設置だ。
セキュリティ：従来の境界防御を超えた対策
Hansen氏が強調するセキュリティ課題は、企業実務において極めて具体的かつ切実なものだ。AI活用におけるセキュリティは、従来の情報漏洩対策だけでは不十分である。AIモデルに入力されるプロンプトを通じた攻撃（プロンプトインジェクション）や、学習データの汚染（データポイズニング）など、AI特有の新たな脅威ベクトルが存在するからだ。
日本企業が社内データの検索システム（RAG）や顧客対応チャットボットを構築する際、これらのリスクを「未知のもの」として恐れるのではなく、既存のセキュリティフレームワークに「AI固有のリスク管理」を組み込む必要がある。例えば、総務省・経済産業省が策定した「AI事業者ガイドライン」などを参考に、人間による監督（Human-in-the-loop）や出力結果のフィルタリング機能を実装することが、実務的な第一歩となる。
エネルギーとコスト：持続可能なAI運用のために
もう一つの重要な論点である「エネルギー」は、地球環境への配慮であると同時に、企業にとっては「運用コスト」の問題と直結する。高性能なLLM（大規模言語モデル）の運用には膨大な電力と計算リソースが必要であり、無制限な利用はクラウドコストの肥大化を招く。
日本国内の現場においては、「何でもできる超巨大モデル」を漫然と使うのではなく、用途に応じたモデルの使い分けが求められる。例えば、要約や翻訳といった特定タスクであれば、パラメータ数の少ない軽量モデル（SLM）や、蒸留（Distillation）されたモデルを採用することで、計算コストとエネルギー消費を大幅に抑制できる。これは、コスト意識の高い日本企業の商習慣とも合致する現実的なアプローチだ。
日本企業のAI活用への示唆
Google幹部の発言は、AIのリスクを技術の進歩とエンジニアリングによって解決しようとする姿勢を示している。これを日本のビジネス現場に適用する場合、以下の3点が重要な指針となる。
- 「開発か安全か」の二項対立を脱却する：リスクをゼロにしようとしてプロジェクトを止めるのではなく、許容可能なリスクレベルを定義し、モニタリング可能な状態でスモールスタートを切ること。
- AI特有のガバナンスを確立する：従来のITセキュリティに加え、AIモデルへの攻撃や誤回答（ハルシネーション）に対処するための品質管理プロセスを業務フローに組み込むこと。
- コスト対効果（ROI）をシビアに見る：流行りの巨大モデルを使うことが目的化していないか再確認し、業務内容に見合った適切なサイズ・コストのモデルを選定すること。
AI技術は依然として発展途上にあるが、その不確実性を管理（マネジメント）することこそが、これからの技術経営の核心となるだろう。