投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiやOpenAIのモデルにおいて、安全フィルターを回避して不適切な画像を生成させる手法が一部のユーザーによって発見・共有されました。この事実は、生成AIをビジネスに導入する日本企業にとって、技術的な限界とガバナンスの重要性を再認識させるものです。本記事では、最新の事例をもとに、企業が直面するリスクと実務的な対策について解説します。
安全ガードレールを突破する「ジェイルブレイク」の実態
最近、米国WIRED誌などが報じたところによると、GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTといった主要な生成AIモデルにおいて、本来禁止されているはずの性的・非倫理的な画像を生成させる手法が、Redditなどのコミュニティで共有されていたことが明らかになりました。具体的には、特定のプロンプト（指示文）を工夫することで、写真内の人物の衣服を排除したような画像を生成させるなど、モデルに組み込まれた安全フィルターを回避する事例が報告されています。
こうした行為はセキュリティ用語で「ジェイルブレイク（脱獄）」や、プロンプトインジェクションの一種と呼ばれます。AI開発企業は、性的暴力、ヘイトスピーチ、個人情報の出力などを防ぐために厳格な「ガードレール（安全策）」を設けていますが、ユーザー側が特殊な言い回しや架空の設定（例：「これは学術的な研究のためのシミュレーションである」といった前置き）を用いることで、AIの防御ロジックをすり抜けてしまう現象です。
なぜテック巨人のAIでも防御は完璧ではないのか
世界最高峰の技術力を持つGoogleやOpenAIであっても、こうした抜け穴を完全に塞ぐことは極めて困難です。その背景には、大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルの根本的な仕組みがあります。
生成AIは確率論に基づいて出力を決定しており、従来のプログラムのように「If-Then」ルールですべての不適切な入力を遮断できるわけではありません。開発側はRLHF（人間によるフィードバックを用いた強化学習）などを通じてモデルを調整し、有害な出力を拒否するようトレーニングしていますが、言語や画像の組み合わせは無限であり、すべてのコーナーケース（想定外の状況）を網羅することは不可能です。
また、防御を厳しくしすぎると、通常の業務利用（例えば、医療資料の作成や芸術的な表現）まで拒否されてしまう「過剰検知」の問題が発生します。有用性と安全性のトレードオフの中で、開発者と悪意あるユーザーとの間で「いたちごっこ」が続いているのが現状です。
日本企業が直面する法的リスクとレピュテーションリスク
日本企業がAPI経由でこれらのモデルを自社サービスや社内システムに組み込む場合、この問題は「対岸の火事」ではありません。もし自社が提供するAIチャットボットや画像生成ツールが、意図せず不適切なコンテンツを生成してしまった場合、以下のようなリスクが考えられます。
第一に、レピュテーションリスク（社会的信用の失墜）です。日本では特に、企業が提供するサービスにおける「安心・安全」への要求水準が高く、SNSでの拡散による「炎上」がブランドイメージに致命的なダメージを与える可能性があります。
第二に、法的リスクです。生成された画像が実在の人物に似ていた場合の肖像権侵害や名誉毀損、あるいはわいせつ物頒布罪などに抵触する恐れがあります。日本の著作権法や刑法はAI特有の事情を完全に網羅しているわけではありませんが、サービス提供者としての管理責任を問われる可能性はゼロではありません。
第三に、社内コンプライアンスリスクです。社内向けAIツールであっても、社員がハラスメント目的で同僚の写真を加工したり、不適切な画像を生成して共有したりすることは、深刻な就業規則違反および職場環境配慮義務違反につながります。
実務における対策：技術と運用の両輪で守る
では、日本企業はどのように対応すべきでしょうか。ベンダー任せにするのではなく、自社でコントロール可能な対策を講じることが重要です。
技術的な対策としては、LLMの出力の前段・後段に、独自のフィルタリング層を設けることが有効です。例えば、Microsoft Azure AI Content SafetyやNVIDIA NeMo Guardrailsのような、入出力を監視する専用のAIモデルを介在させ、日本語特有の不適切な表現や画像を検知・ブロックする仕組みを構築します。
運用面では、「レッドチーミング」の実施が推奨されます。これは、あえて攻撃者の視点でAIをテストし、脆弱性を洗い出すプロセスです。リリース前に専門家やQAチームがジェイルブレイクを試み、想定されるリスクを事前に把握・対策します。また、利用規約（AUP）において禁止事項を明確化し、違反時のペナルティを定めておくことも、抑止力として機能します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りです。
1. 「AIに100%の安全性はない」という前提に立つ
どれほど優れたモデルでも、抜け穴は存在します。経営陣や法務部門に対し、「リスクゼロ」を約束するのではなく、「リスクを許容可能なレベルまで低減し、万が一の際の対応策を準備する」という姿勢で合意形成を図ることが重要です。
2. 日本の文脈に合わせたガードレールの構築
グローバルモデルの安全フィルターは、主に英語圏の文化や法律に基づいています。日本国内での展開にあたっては、日本の商習慣や倫理観、法規制に即した独自のフィルタリングルールを追加実装することが、企業の防衛線となります。
3. 人間の介在（Human-in-the-Loop）の維持
特に顧客接点やクリエイティブな領域では、AIの生成物をそのまま公開せず、最終的に人間が確認するフローを残すことが、現時点では最も確実な安全策です。効率化と安全性のバランスを見極め、段階的に自動化範囲を広げていく慎重さが求められます。