投稿者 global-ai-media 
生成AIの技術的進展は目覚ましい一方で、公開された画像がディープフェイクに悪用されるリスクが世界的に顕在化しています。本記事では、英国での最新事例を起点に、日本企業が広報活動やプロダクト開発において留意すべきAIガバナンスとリスク管理のあり方について解説します。
生成AIがもたらす新たなデジタルリスクの顕在化
近年、生成AI（人工知能）の進化により、テキストだけでなく画像や動画、音声の生成も極めて容易になりました。こうした技術は業務効率化やクリエイティブな活動に大きく貢献する一方で、負の側面も浮き彫りになっています。英国では、学校のウェブサイトやSNSに掲載された生徒の写真が犯罪者によって収集され、AIを用いて性的な偽画像（ディープフェイク）が作成・悪用されるという事態が発生しており、専門家がオンライン上の写真の削除を警告する事態に発展しています。
ディープフェイクとは、深層学習（ディープラーニング）を用いて人物の顔や声を合成し、あたかも本人が行っているかのような偽のメディアを作り出す技術です。かつては高度な専門知識が必要でしたが、現在ではオープンソースのAIモデルや手軽なツールが普及し、誰でも短時間で精巧な偽画像を作成できるようになりました。この問題は教育現場にとどまらず、インターネット上に人物の顔写真を公開しているすべての組織にとって、看過できないリスクとなっています。
日本企業における「顔写真公開」の商習慣とリスク
日本企業においては、採用活動におけるブランディングや、顧客に対して「顔の見える」安心感を提供するため、ウェブサイトやオウンドメディア、SNSなどで社員の顔写真や実名を公開する商習慣が広く根付いています。また、プレスリリースやイベントのレポートなどで、関係者や参加者の写真を掲載することも日常的です。
しかし、生成AIの悪用リスクが高まる中、これらの公開データが思わぬ被害を招く可能性があります。例えば、自社の役員や従業員の顔写真がディープフェイクの素材として使われ、偽の不祥事動画がSNSで拡散されるレピュテーション（評判）リスクや、取引先を装った偽のビデオ会議による詐欺事件（ビジネスメール詐欺の高度化）などが想定されます。企業は「透明性や親しみやすさ」と「従業員のプライバシーおよびセキュリティ保護」のバランスを再評価する時期に直面していると言えます。
自社プロダクトおよびデータ管理におけるAIガバナンス
この問題は、自社でアプリケーションやサービスを開発・提供する企業にとっても重要なテーマです。特にユーザーから画像データや音声データを預かるサービス（SNS、マッチングアプリ、本人確認システムなど）では、それらのデータが悪意ある第三者にスクレイピング（自動的にデータを抽出・収集する技術）されにくい仕組み作りが求められます。
日本の個人情報保護法では、顔画像は特定の個人を識別できる個人情報として扱われます。企業は法令遵守にとどまらず、AI倫理やAIガバナンスの観点から、不要なデータは保持しない「データの最小化」の原則を徹底することが重要です。また、生成AIを活用したプロダクトを提供する企業であれば、自社の技術が悪用されないよう、生成された画像に対する電子透かし（ウォーターマーク）の埋め込みや、利用規約による禁止事項の明文化、悪意のあるプロンプト（指示文）をブロックするフィルター機能の導入など、実務的な安全対策を講じる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIによる画像悪用のリスクを踏まえ、日本企業が検討すべき実務への示唆は以下の通りです。
1. 公開データの棚卸しとリスク評価
自社のウェブサイトやSNSで公開している従業員や関係者の顔写真について、公開の必要性や公開範囲を再検討しましょう。必要以上に高解像度の画像を避ける、一定期間経過したイベント写真は削除する、といった運用ルールの見直しが有効です。
2. 従業員への啓発とインシデント対応体制の構築
ディープフェイクを用いた詐欺や脅迫が存在することを社内で共有し、リテラシーを高めることが急務です。万が一、自社の関係者が被害に遭った場合や、企業を騙る偽動画が拡散された場合に備え、広報や法務、情報セキュリティ部門が連携して迅速に対応できるフローを整備しておく必要があります。
3. プロダクト開発における「セキュア・バイ・デザイン」の徹底
AI機能を組み込んだサービスや画像を取り扱うプロダクトを開発する際は、企画段階からセキュリティやプライバシーのリスクを考慮する「セキュア・バイ・デザイン」のアプローチが不可欠です。技術的な保護措置を実装し、自社プロダクトが犯罪の温床にならないようガバナンス体制を強化することが、長期的な企業の信頼向上に繋がります。