投稿者 global-ai-media 
OpenAIのサム・アルトマンCEOが、年俸50万ドル超の「Preparedness（準備）」責任者の募集を公表し、その職務の重要性と過酷さが話題を呼んでいます。このニュースは単なる高額求人の話題にとどまらず、AI開発の最前線において「安全性」と「リスク評価」がいかに重大なボトルネックであり、かつ競争優位の源泉になっているかを示しています。本稿では、この動向を日本のビジネスリーダーがどう捉え、自組織のAIガバナンスにどう落とし込むべきかを解説します。
「能力」から「信頼性」へ：AI開発フェーズの転換点
OpenAIが募集している「Head of Preparedness（準備責任者）」は、次世代のフロンティアモデルがもたらす可能性のある壊滅的なリスク（サイバーセキュリティ、CBRN：化学・生物・放射性物質・核の脅威など）を監視し、評価するためのポジションです。サム・アルトマン氏がこの仕事を「ストレスフル」と表現した背景には、モデルの高性能化に伴い、リリース判定の基準となる「安全性評価」の難易度が極めて高くなっている事実があります。
これまでAI業界は「より賢いモデル」を作る競争をしてきましたが、現在は「賢いモデルをいかに制御し、安全に社会実装するか」というフェーズに重心が移りつつあります。モデルが強力になればなるほど、予期せぬ挙動や悪用された際のリスクも増大するため、この「ブレーキとハンドルの性能」こそが、次の製品リリースの可否を握っているのです。
日本企業における「Preparedness」とは何か
多くの日本企業にとって、OpenAIのような「人類存亡に関わるリスク」への対策が直接の業務になることは稀でしょう。しかし、この「Preparedness（事前の備えと検証）」という概念は、国内でのAI活用においても極めて重要です。
日本企業が直面するリスクは、より実務的かつ即物的なものです。具体的には以下のようなリスクへの「準備」が求められます。
- ハルシネーション（嘘の回答）による業務ミスや意思決定の誤り
- プロンプトインジェクション攻撃による機密情報の漏洩
- 著作権侵害やバイアスを含んだ出力によるレピュテーションリスク
- AIに過度に依存したことによる従業員のスキル低下（長期的な組織リスク）
OpenAIが巨額の予算を投じてリスク評価チームを作っているのと同様に、AIを活用するユーザー企業側も、単にツールを導入するだけでなく、「自社のデータやユースケースにおいて、そのAIが安全に動作するか」を検証する体制（評価基盤）を持つことが必須となりつつあります。
「欧州の規制」と「日本のガイドライン」の狭間で
グローバルな視点では、EUの「AI法（EU AI Act）」が施行され、リスクに応じた厳格なコンプライアンスが求められるようになりました。一方で日本は、総務省や経済産業省が主導する「AI事業者ガイドライン」を中心としたソフトロー（法的拘束力のない規範）のアプローチを採っています。
これは日本企業にとって「自由度が高い」というメリットがある反面、「どこまでやれば安全と言えるか」の判断を各企業が自律的に行わなければならないという難しさも意味します。法規制がないからといって対策を怠れば、炎上や訴訟リスクに直面した際、説明責任を果たせず社会的信用を失う可能性があります。
OpenAIの求人が示唆するように、AIのリスク管理はもはや「法務部の片手間」で対応できるものではなく、高度な技術的理解と倫理的判断を併せ持つ専門的な職能が必要な領域になっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きやグローバルトレンドを踏まえ、日本の経営層やプロジェクト責任者は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. AIガバナンスを「コスト」ではなく「品質保証」と捉える
安全性確認のためのレッドチーミング（擬似的な攻撃やストレステスト）や出力評価のプロセスを、開発スピードを落とす要因と捉えてはいけません。これらは自動車における衝突安全テストと同様、プロダクトの品質を保証し、安心して社会に提供するための必須工程です。特に顧客接点のあるサービスに生成AIを組み込む場合、徹底した「Preparedness」がブランドを守ります。
2. 「評価（Evaluation）」への投資を優先する
最新のモデルを導入すること以上に、「そのモデルが自社の業務において正しく機能しているか」を定量的に測定する「評価データセット」の構築が重要です。日本特有の商習慣や自社の専門用語を理解できているか、定期的にテストする仕組みを内製、あるいは外部パートナーと連携して構築してください。
3. 人とAIの役割分担（Human-in-the-loop）の再定義
どれほど高性能なモデルであっても、リスクをゼロにすることは不可能です。したがって、最終的な責任を人間が負うためのプロセス設計が重要になります。AIの出力結果を人間がどのように確認し、承認するか。そのワークフローを含めた全体設計こそが、日本企業にとっての現実的な「AIリスク管理」となります。