投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIを用いて「歴代米国大統領のポスター」を作成するという試みは、一見単純なタスクに見えて、実はビジネスにおける生成AI活用の本質的な課題を浮き彫りにします。本記事では、この事例を端緒に、画像生成AIが抱える「事実の正確性」と「ハルシネーション（幻覚）」の問題、そして日本企業がクリエイティブ業務や資料作成にAIを導入する際に留意すべきリスクとガバナンスについて解説します。
AIは「歴史的事実」を正しく描画できるか
「歴代の米国大統領全員が載ったポスターを作って」というプロンプト（指示）をChatGPTに投げかけたとき、どのような結果が返ってくるでしょうか。最新の画像生成モデル（DALL-E 3など）は極めて高品質な画像を生成しますが、そこには常に「事実との乖離」というリスクが潜んでいます。
大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルは、学習データに基づいた確率的な予測によって出力を行います。そのため、以下のような現象が頻繁に起こり得ます。
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）： 実在しない人物が混ざり込む、あるいは特定の人物の顔が融合してしまう。
- 時代考証の不整合： 建国当初の大統領が現代風のスーツを着ていたり、背景の国旗の星の数が間違っていたりする。
- ガードレールの過剰反応： AIモデルに組み込まれたバイアス防止機能が働き、歴史的事実とは異なる人種や性別の構成で出力しようとする（過去にGoogle Gemini等で議論になった事象）。
ビジネスの現場において、これは単なる「面白おかしい失敗」では済みません。企業の公式資料や広報素材として使用した場合、ファクトチェックの不備はブランドの毀損に直結します。
日本企業が直面する「正確性」と「創造性」のジレンマ
日本のビジネス慣習では、欧米以上に「正確性」や「品質の均一性」が重視される傾向にあります。ここに生成AIの「創造的だが制御しきれない」性質との摩擦が生まれます。
例えば、社内報やプレゼンテーション資料の挿絵、あるいは広告のコンセプトアートとして生成AIを利用する場合、以下の点に注意が必要です。
1. 権利侵害と肖像権のリスク
米国大統領のような公人であればパブリックな存在として扱われることが多いですが、特定の存命人物や、他社のキャラクターに酷似した画像が生成されるリスクはゼロではありません。日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して柔軟ですが、生成物の利用（依拠性と類似性がある場合）に関しては通常の著作権侵害と同様に扱われます。
2. 「日本的な文脈」の理解不足
「米国の歴代大統領」というグローバルなトピックでさえ不正確さが生じるならば、日本の商習慣や歴史的文脈を含む画像生成はさらに難易度が高まります。例えば「日本の伝統的なビジネス会議」を生成させた際、不自然な挨拶の姿勢や、誤った座席順（上座・下座の概念欠如）が出力されることは珍しくありません。
実務への導入：用途の切り分けと「Human-in-the-Loop」
では、企業は画像生成AIをどのように活用すべきでしょうか。鍵となるのは「用途の明確な切り分け」と「人の介在（Human-in-the-Loop）」です。
まず、正確な事実関係が求められる図解（組織図、歴史年表、製品の正確な構造図など）の作成に、生成AIをそのまま使うことは避けるべきです。これらはAIが最も苦手とする領域の一つです。
一方で、以下のような領域では大きな価値を発揮します。
- アイデア出し・ブレインストーミング： 企画書のためのイメージラフを大量に生成し、方向性を探る。
- 非写実的なイメージ画像： 抽象的な概念（「成長」「革新」など）を表す挿絵。
- モックアップ作成： WebサイトやアプリのUIイメージのたたき台作成。
いずれの場合も、最終的なアウトプットとして世に出す前には、必ず人間の目によるチェックと修正（レタッチ）をプロセスに組み込むことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる、日本企業の実務担当者への示唆は以下の通りです。
- 「AIはデータベースではない」という認識の徹底：
AIは検索エンジンや写真アーカイブではありません。事実関係の正確性が命となるコンテンツ（歴史、科学的図解、特定人物の肖像など）については、生成物を鵜呑みにせず、必ず一次情報を元に検証するプロセスを設けてください。 - AIガバナンスと従業員教育：
「どの範囲までならAI生成画像をそのまま使ってよいか」「商用利用時のチェックリストはどうするか」といったガイドラインを策定してください。特に外部公開する画像については、意図しないバイアスや権利侵害が含まれていないか、複数人での確認体制が望まれます。 - 「完成品」ではなく「素材」として扱う：
生成AIの出力をそのまま最終成果物とするのではなく、あくまで人間のクリエイティビティを支援する「素材」や「下書き」として位置づけることで、品質リスクを低減しつつ業務効率化を実現できます。