投稿者 global-ai-media 
米国ニュージャージー州の殺人事件裁判において、証人である消防保安官が尋問対策としてChatGPTを使用していたことが発覚し、その信用性が問われる事態となりました。この事例は、専門職やビジネスパーソンが業務でAIを「壁打ち相手」として利用する際の有用性と、それに伴うガバナンスやリスク管理の難しさを浮き彫りにしています。
「敵対的な視点」のシミュレーションとしてのAI利用
報道によれば、証言台に立った消防保安官は、被告側の弁護士からどのような質問を受けるかを予測するためにChatGPTを利用しました。「もしあなたが弁護士だったら、私の報告書をどう精査するか」といったプロンプト（指示）を入力したとされています。
生成AIの実務的な活用法として、これは非常に理にかなったアプローチです。自分自身や自社の提案内容に対し、AIに「批判的なレビュアー」や「競合他社」、「交渉相手」といったペルソナ（人格）を与え、論理の穴や見落としを指摘させる手法は、ビジネスの現場でも提案書のブラッシュアップやリスク評価によく用いられます。
しかし、この事例が「Bizarre twist（奇妙な展開）」として報じられた背景には、人間の専門家としての判断とAIの出力の境界線が曖昧になることへの社会的な懸念があります。
シャドーAIとデータの機密性
この事例から日本企業が学ぶべき第一の教訓は、「シャドーAI（会社が許可していないAIツールの無断利用）」のリスクです。裁判のような機密性の高い文脈において、汎用的な公衆版のChatGPTに具体的な事件の情報を入力していたとすれば、それは重大な情報漏洩リスクとなります。
日本国内においても、従業員が業務効率化を焦るあまり、顧客データや社外秘の会議録を無料版の生成AIに入力してしまうケースが散見されます。企業向けプラン（ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceなど）を導入し、入力データが学習に利用されない環境を整備することは、もはや福利厚生ではなく必須のセキュリティ対策と言えます。
専門家の「説明責任」とAIへの依存
第二の論点は、専門家としての「説明責任（アカウンタビリティ）」です。AIの助言を参考にするだけなら問題ありませんが、AIの回答をそのまま自身の判断として採用し、その根拠を自らの言葉で説明できない場合、プロフェッショナルとしての信用は失墜します。
特に日本の商習慣では、意思決定のプロセスや根拠の明瞭さが重視されます。AIが「こう言ったから」ではなく、AIが出した論点を人間が検証し、ファクトチェックを行った上で、最終的に人間が責任を持ってアウトプットするプロセスが不可欠です。今回の裁判事例でも、もし証人がAIの回答を鵜呑みにしていたと見なされれば、証言全体の信頼性が揺らぐことになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の企業・組織が進めるべき対策は以下の通りです。
1. AI利用の「目的」と「範囲」のガイドライン策定
単に「使用禁止」にするのではなく、「アイデア出しや論点整理（壁打ち）には推奨するが、最終判断や事実認定には使用しない」といった具体的な利用シーンごとのガイドラインを策定する必要があります。
2. 機密情報の入力制御と環境整備
入力データがAIモデルの学習に使われないセキュアな環境を提供することが、シャドーAIを防ぐ最も効果的な手段です。また、個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）との兼ね合いを整理し、現場に周知徹底することが求められます。
3. 「人間中心」のプロセス設計
AIはあくまで支援ツールであり、最終的な品質保証と責任は人間が負うという原則を組織文化として定着させる必要があります。特に、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを理解し、専門家による裏付け作業（グラウンディング）を業務プロセスに組み込むことが重要です。