投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの開発元であるOpenAIが「Head of Preparedness（準備対応責任者）」の採用を開始したというニュースは、AI業界における競争軸の変化を象徴しています。性能向上だけでなく、未知のリスクへの「備え」が最重要課題となる中、日本企業はこのグローバルな潮流をどう捉え、実務に落とし込むべきか解説します。
性能競争の裏で進む「リスクへの備え」の制度化
OpenAIが「Head of Preparedness（準備対応責任者）」という新たな統括ポジションの採用に動き出したことは、生成AIの開発競争が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。これまでAI開発といえば、モデルのパラメータ数や推論能力、コンテキストウィンドウの広さといった「性能」が主な指標でした。しかし、現在ではそれと同等、あるいはそれ以上に「安全性」と「予測困難なリスクへの備え」が重要視され始めています。
ここでいう「Preparedness（準備対応）」とは、単にAIが生成する誤情報（ハルシネーション）やバイアスに対処することだけを指しません。より高度なAIモデル（フロンティアモデル）が登場することによって生じうる、サイバーセキュリティ上の脅威、化学・生物・放射性物質・核（CBRN）に関する情報の悪用、あるいはAI自身による自律的な複製・拡散といった、いわゆる「破滅的なリスク（Catastrophic risks）」を事前に予見し、評価・管理する枠組みを構築することを意味します。
なぜ今、「事後対応」ではなく「事前準備」なのか
従来のソフトウェア開発や初期のAI導入においては、問題が発生してから修正パッチを当てる「事後対応」が一般的でした。しかし、LLM（大規模言語モデル）の進化速度と影響範囲の広さは、もはや事後対応ではカバーしきれない領域に達しつつあります。
グローバルな視点で見ると、欧州連合（EU）のAI規制法（EU AI Act）や、米国の大統領令など、AI開発者および利用者に対して厳格なリスク評価を求める動きが加速しています。OpenAIによる今回の採用活動は、こうした規制当局や社会からの要請に応えるとともに、自社技術が制御不能になる前に安全装置を組み込むという、企業としての存続に関わる経営判断と言えます。
これは、AIモデルを提供するベンダー側だけの問題ではありません。API経由でこれらのモデルを自社サービスに組み込んだり、社内業務で活用したりするユーザー企業にとっても、利用しているモデルがどのような安全基準で管理されているかを知ることは、サプライチェーン・リスク管理の一環として不可欠になります。
日本企業に求められる「守りのDX」と実務的対応
日本国内においても、経済産業省や総務省による「AI事業者ガイドライン」が策定され、AIの開発者・提供者・利用者がそれぞれの立場で負うべき責務が明確化されつつあります。日本企業は伝統的に「品質」や「安心・安全」を重視する組織文化を持っていますが、生成AIに関しては、そのスピード感ゆえにガバナンスが追いついていないケースも散見されます。
実務的な観点からは、以下の2点が重要になります。
第一に、「レッドチーミング」の思想を取り入れることです。レッドチーミングとは、攻撃者の視点でシステムをテストし、脆弱性を洗い出す手法です。自社でRAG（検索拡張生成）システムやチャットボットを開発する際、単に「正しく動くか」を確認するだけでなく、「悪意ある入力を受けたらどうなるか」「機密情報を引き出そうとするプロンプトに耐えられるか」といったストレステストを開発プロセスに組み込む必要があります。
第二に、「Human-in-the-loop（人間による介在）」の再定義です。AIの自律性が高まっても、最終的な意思決定や責任の所在は人間にあります。特に金融、医療、インフラといった重要分野では、AIの出力を鵜呑みにせず、専門家が確認・修正するフローを業務プロセスの中に物理的に組み込んでおくことが、最大のリスクヘッジとなります。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIの動きは、AI活用における「安全性」がもはや付加価値ではなく、必須要件になったことを示しています。日本企業が今後AIを導入・拡大していく上で、以下の点を意識すべきです。
- 調達基準の見直し：AIモデルやツールを選定する際、機能・コストだけでなく、ベンダーがどのようなリスク評価体制（Preparedness）を持っているかを評価項目に加える。
- リスク許容度の明確化：「ゼロリスク」を目指すとAI活用は進みません。自社の扱うデータや業務の性質に応じて、「どの程度のリスクなら許容できるか」を経営層と現場で合意形成しておく。
- ガバナンス体制の構築：法務・セキュリティ・事業部門が連携したAIガバナンスチームを組成し、技術の進化に合わせてガイドラインを柔軟に更新し続ける体制を作る。
「準備」とは、恐れて立ち止まることではなく、安心してアクセルを踏むための基盤作りです。日本企業が得意とする堅実な品質管理のノウハウをAI時代に適応させることが、競争力のあるAI活用への近道となるでしょう。