投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が加速する中、人事アシスタントやメール自動応答などの「社内用AI」が不適切な回答を行い、組織の信頼を損なうリスクが顕在化しつつあります。本稿では、グローバルなセキュリティ視点を踏まえつつ、日本企業が直面する「AIによるブランドリスク」の正体と、実務的なガバナンス構築のアプローチについて解説します。
「社内用だから安全」という誤解
生成AIの活用において、多くの日本企業はまず「社内利用」から着手しています。顧客向けのチャットボットに比べてリスクが低く、業務効率化の成果が見えやすいと考えられているからです。しかし、Palo Alto Networksなどのセキュリティベンダーが警鐘を鳴らすように、社内向けのAIエージェント（人事アシスタント、社内ヘルプデスク、メール作成支援など）であっても、ひとたび不適切な挙動を示せば、深刻な「ブランド毀損（Brand Liability）」につながる可能性があります。
例えば、従業員向けのHR（人事）アシスタントAIが、就業規則を誤って解釈した回答をしたり、ハラスメントに関わる相談に対して不適切な表現で返答したりした場合を想像してください。これは単なる「システムの誤作動」では済まされず、従業員エンゲージメントの低下や、最悪の場合は労務問題へと発展し、企業としてのコンプライアンス遵守姿勢が問われる事態になりかねません。
生成AI特有のリスクと「信頼」の喪失
従来のプログラムとは異なり、LLM（大規模言語モデル）は確率的に回答を生成するため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）やバイアスを含んだ回答をするリスクを完全には排除できません。特に、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと進化するにつれ、人間が介在しないままメールの下書き作成や社内承認プロセスの一次判断を行うケースが増えています。
もしAIが社外のパートナー企業に対し、慇懃無礼なメールや、事実と異なる条件を含んだメッセージを送信してしまったらどうなるでしょうか。あるいは、社内の機微な情報を学習データとして取り込んでしまい、権限のない社員の質問に対して給与データや人事評価を回答してしまったらどうでしょうか。これらは技術的なエラーであると同時に、企業ガバナンスの欠如として捉えられ、築き上げてきたブランドや社会的信用を一瞬で失墜させるトリガーとなります。
日本企業に求められる「ガードレール」の設計
日本企業においては、欧米以上に「正確性」や「文脈への配慮」が重視される商習慣があります。そのため、AI活用においては、モデルの性能向上だけでなく、出力を制御する「ガードレール（Guardrails）」の仕組みが極めて重要です。
ガードレールとは、AIの入出力を監視し、特定のトピック（競合他社の誹謗中傷、差別的表現、社外秘情報の出力など）をブロックしたり、回答を修正したりする仕組みのことです。RAG（検索拡張生成）を用いて社内ドキュメントのみを回答の根拠にする手法も有効ですが、それだけでは不十分です。回答のトーン＆マナーの統一や、法的リスクのある回答を避けるためのフィルタリング層を技術的・運用的に実装する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向とリスクを踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAIプロジェクトを進めるべきです。
1. 内部利用でも「リスク評価」を省略しない
「社外に出さないから大丈夫」と安易に考えず、社内向けAIであっても、回答が引き起こす可能性のある労務リスクや情報漏洩リスクを事前に洗い出してください。特に人事・法務・経理などの専門性が高い領域では、AIの回答を鵜呑みにさせないためのUI/UX設計（免責事項の明示やソースの提示）が不可欠です。
2. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の維持
AIエージェントによる完全自動化を目指すあまり、チェックプロセスを省略することは危険です。特に重要な意思決定や対外的なコミュニケーションにおいては、最終的に人間が内容を確認・承認するフローを組み込むことが、現時点での最適解です。
3. 継続的なモニタリングとレッドチーミング
AIモデルは一度導入して終わりではありません。意図的にAIを騙して不適切な回答を引き出すテスト（レッドチーミング）を定期的に実施し、脆弱性を評価し続ける体制が必要です。これはセキュリティ部門だけでなく、事業部門と連携して行うべき継続的な改善活動です。