投稿者 global-ai-media 
OpenAIが年俸55万ドル（約8,000万円）規模で新たな「Preparedness（準備・対応）」責任者を募集しています。この動きは、生成AIのリスク管理が単なる倫理指針の策定から、高度な技術的検証と専門組織を要するフェーズへと移行したことを示しています。本稿では、このニュースを起点に、大規模言語モデル（LLM）特有のリスクと、日本企業が構築すべき実務的なガバナンス体制について解説します。
高額報酬が示す「AI安全性」の市場価値と切迫感
OpenAIが「Head of Preparedness」というポジションを、日本円にして約8,000万円を超える年俸で募集しているというニュースは、シリコンバレーにおけるAI開発の力点が「性能向上」だけでなく「リスク制御」に大きくシフトしていることを象徴しています。
ここで言う「Preparedness」とは、単に現在のチャットボットが不適切な発言をしないように調整するだけでなく、将来的にモデルが生物学的な脅威やサイバー攻撃への悪用、あるいは自律的な複製といった「破滅的なリスク（Catastrophic Risks）」を引き起こす可能性に対し、科学的な予測と評価を行う機能を指します。これは、従来のソフトウェア品質保証（QA）の枠を超えた、国家安全保障や高度なセキュリティ対策に近い領域です。
企業としてAIを活用する際、私たちは「AIは常に進化し、同時に新たな脆弱性も生まれる」という前提に立つ必要があります。特にOpenAIは以前、ユーザーとの長時間の対話（ロングコンテキスト）において、安全機能が「劣化（degrade）」する可能性があると言及しました。これは技術的に非常に重要な示唆を含んでいます。
長文脈化に伴う「ガードレールの劣化」という実務的課題
現在、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）や長文要約など、大量のトークンを扱う業務にLLMを組み込んでいます。しかし、対話が長く続いたり、入力データが膨大になったりすると、初期設定されたシステムプロンプト（「礼儀正しく振る舞え」「社外秘を漏らすな」といった指示）の影響力が薄れ、モデルの挙動が不安定になる現象が報告されています。
これは「コンテキストウィンドウ内での注意（Attention）の分散」や、ジェイルブレイク（脱獄）耐性の低下に関連する技術的な課題です。プロダクト担当者やエンジニアは、PoC（概念実証）段階の短いやり取りでは安全に見えても、実運用の長いセッションでは「AIが本来禁止されている回答をしてしまう」リスクがあることを認識しなければなりません。
したがって、プロンプトエンジニアリングだけに依存した防御には限界があります。入出力のフィルタリングや、会話の長さに応じたセッションのリセット、あるいは外部のガードレール専用モデルの併用といった、システムレベルでの対策が不可欠です。
日本の商習慣とAIガバナンスのあり方
日本企業は伝統的に「安心・安全」を重視し、リスクゼロを目指す傾向があります。しかし、生成AIにおいて「リスクゼロ」は不可能です。過度なリスク回避は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の停滞を招くだけです。
EUのAI法（EU AI Act）のような包括的な規制が世界で整備されつつある中、日本国内でも総務省・経産省による「AI事業者ガイドライン」などが策定されています。日本の法規制は比較的「ソフトロー（自主規制）」寄りであり、企業の自主的なガバナンス能力が問われる環境です。
ここで重要なのは、外部ベンダー（OpenAIやMicrosoft、Googleなど）が提供する安全対策を信頼しつつも、それだけに依存しない「多層防御」の考え方です。特に、顧客データや個人情報を扱う場合、モデルプロバイダー側の規約変更やモデルの挙動変化（アップデートによる性能変動）が、自社のサービス品質に直結するためです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きと技術的な背景を踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. AIリスク管理を「総務」ではなく「技術」の問題として扱う
「AI倫理」というと、どうしても法務や総務部門が主導するコンプライアンス活動と思われがちです。しかし、前述の「長時間の対話による安全性劣化」のように、リスクの多くは技術的な挙動に起因します。エンジニアリングチームの中に、セキュリティとLLMの挙動に詳しい担当者を配置し、継続的なモニタリング体制（LLMOpsの一部としての評価基盤）を構築することが推奨されます。
2. プロダクト設計における「忘却」の重要性
チャットボットや社内アシスタントを開発する際、無限に会話を続けさせることはリスクを高めます。一定のターン数で会話をリセットする、あるいはトピックが変わるたびにコンテキストを再整理するといったUI/UX設計は、ユーザビリティだけでなく、ハルシネーション（幻覚）やコンプライアンス違反を防ぐための有効な防衛策となります。
3. 「完璧」を求めず、説明責任を果たせる体制を作る
AIが誤った回答をする可能性を完全に排除することはできません。重要なのは、問題が起きた際に「なぜそうなったか」を追跡できるログ管理と、人間による監督（Human-in-the-loop）のプロセスを業務フローに組み込むことです。「AIに任せきりにしない」という運用ルールこそが、日本企業が最も得意とする現場力を活かした最強のガバナンスとなります。