ChatGPT、geminiなどの生成系AIは、どのようにして不適切なコンテンツ生成を防いでいるのか？-スケ郎のお話

はじめに

ChatGPTやGeminiのような生成系AIは、いまや仕事でも学校でも当たり前に使われるツールになってきました。

レポートの下書き
プレゼン資料の構成案
長い文章の要約
アイデア出し

このように便利な一方で、よく聞かれる不安があります。

「AIって、危ない内容も作ってしまうのでは？」

この不安は正しくて、実際に対策が必要です。特に重要なのは、次の2つです。

著作権に関わる分野
アダルトコンテンツに関わる分野

この記事では、専門用語をなるべく減らしながら、「AIはどうやって不適切な生成を防いでいるのか」をわかりやすく解説します。

先に全体像だけ言うと、AIの安全対策は1個の機能ではありません。何枚もの壁を重ねる「多層防御」で作られています。

まず押さえたい: AIの安全対策は“多層防御”

多くの人は「AIが賢ければ危ない答えは出さない」と思いがちです。でも実際はそう単純ではありません。

AIは、使う人の指示次第で危ない方向にも行ける可能性があるため、最初から複数のブレーキを仕込んでいます。

代表的には次の4層です。

1. ルールを先に決める

サービス提供側が「何はOKで、何はNGか」をポリシーで決めます。これは単なる注意書きではなく、後ろのフィルターの設計図になります。

2. 入力（プロンプト）をチェックする

ユーザーの依頼文を解析して、危険な意図がないか判定します。危険なら拒否したり、安全な話題に変換したりします。

3. 出力をもう一度チェックする

一度生成した文章・画像を再検査し、問題があれば止めます。つまり「入力前チェック」と「出力後チェック」の二重構造です。

4. 運用しながら改善する

新しい抜け道や社会の変化に合わせて、ルールを更新します。 AI安全対策は、作って終わりではなく、育て続けるものです。

この全体像を頭に入れておくと、著作権対策とアダルト対策が理解しやすくなります。

1. 著作権に関わる対策

そもそも何が問題になりやすい？

著作権まわりでよく起きるトラブルは、だいたい次の3タイプです。

既存作品の「ほぼコピペ」を出してしまう
特定の作品や作家に「そっくり」な内容を作ってしまう
権利確認なしで社外公開してしまう

たとえば会社のSNS投稿、ブログ、広告、教材などでこれが起きると、信用問題や法的リスクにつながります。

1-1. 丸写しを防ぐ仕組み

多くの生成AIは、次のような依頼に対して厳しく制限します。

「この小説の第3章を全文出して」
「この曲の歌詞を全部書いて」
「有料記事の本文をそのまま再現して」

こういう場合、AIはそのまま答えるのではなく、「要約」「解説」「感想の作成補助」に切り替えることが多いです。

つまり、情報を扱うことはしても、複製は避ける方向に誘導します。

1-2. “似すぎ”問題への対応

近年よく話題になるのが「似すぎ問題」です。文章なら「特定作家そっくりの文体」、画像なら「有名キャラクターそっくりの絵」です。

ここでは次のような対策が使われます。

有名IPや商標名に関する入力制限
「○○先生風で完全再現して」のような依頼を抑制
出力結果の近似度が高すぎる場合にブロック

ただし、ここはグレーが多いです。「影響を受けた作風」と「模倣」の境目は、人間でも判断が難しいからです。

なので最終的には、利用者側の確認が必須になります。

1-3. 学習データ段階での工夫

サービス提供側は、学習段階でもリスクを下げる努力をしています。

データの取り扱いルールを整備
問題報告があったときの修正フローを整備
削除要請や運用改善に対応

ここで重要なのは、「完璧を最初から保証する」より、「問題が見つかったら直せる仕組み」を持つことです。

1-4. 企業利用で効く実務ルール

実は、著作権対策で一番効くのは社内運用です。 AIの機能だけでは守りきれません。

最低限、次のルールを用意すると事故率が下がります。

公開前に類似度チェックをする
固有作品名を使う依頼は承認制にする
重要な文章は法務・知財チェックを通す
生成履歴（プロンプトと出力）を保存する

ここでのポイントは「誰が最終責任を持つか」を明確にすることです。 AIはあくまで補助で、公開判断は人間が行う必要があります。

1-5. 学生や若手でもできる著作権セルフチェック

難しい法知識がなくても、次の3問を自分に投げるだけでかなり安全になります。

元ネタをそのまま写していないか？
特定作品に寄せすぎていないか？
公開して問題ない出典・権利状態か？

この3つで怪しいなら、「要約に直す」「引用範囲を減らす」「先生や上司に確認する」が基本です。

2. アダルトコンテンツに関わる対策

アダルト領域は、著作権以上に厳しく扱われることが多いです。理由はシンプルで、社会的ダメージが大きくなりやすいからです。

未成年保護
人権保護
ハラスメント防止
ブランド毀損の回避

この領域では、法律だけでなく倫理面も強く問われます。

2-1. まず厳格に止めるカテゴリ

多くのサービスで、次は強い拒否対象です。

未成年に関わる性的内容
非同意、強要、暴力を含む性的内容
搾取や重大な人権侵害につながる内容

ここは「グレー対応」より先に「まず止める」が基本です。

2-2. 入力チェック: 単語より“文脈”

昔の単純フィルターはNGワードがあるかだけを見ていました。でも今は、文脈判定が重視されます。

たとえば同じ言葉でも、

保健体育の説明
医療相談の基礎情報
扇情目的の依頼

では意味が全く違うからです。

そのため、多くのAIは次のように振り分けます。

危険度が高い: 拒否
低リスクで教育的: 一般説明のみ許可
境界が怪しい: 保守的な回答に寄せる

2-3. 出力チェック: 二重で止める

入力を通っても安心はできません。生成途中で表現が過激になる場合があるため、出力も再検査します。

禁止パターンを検知して削除
露骨表現を言い換え
安全な文へ再生成

この二重構造によって、1回目の見逃しを補います。

2-4. 画像生成はさらに厳しい

画像は文章よりインパクトが強く、被害が目に見えて拡散しやすいです。そのため追加防御が入ります。

ヌードや性的行為の検知を多段で実施
年齢不明な人物の性的生成を拒否
実在人物の性的ディープフェイクを強く制限

特に実在人物の性的加工は、名誉毀損や深刻な人権侵害につながるため、最も厳しいクラスの制限対象です。

2-5. “ただ拒否するだけ”ではない対話設計

最近のAIは、危険な依頼に対して単に「できません」で終わらせないことがあります。安全な情報に誘導することで、利用者の行動自体を改善しようとするためです。

例:

露骨描写の依頼 → 人間関係や同意の一般論へ誘導
不適切要求 → 公的機関や相談窓口の情報へ案内

この設計は、ユーザー体験と安全性の両立を狙ったものです。

2-6. 企業・学校で使うときの運用ポイント

アダルト領域では、社内・校内ルールがないと事故が起きやすくなります。

禁止プロンプト例を明文化する
利用ログを監査する
相談窓口と連絡手順を決める
違反時の対応基準を事前に決める

「AIが勝手に出した」は通用しません。誰が確認し、誰が止めるかを先に決めておく必要があります。

3. それでも100%防げない理由

ここまで聞くと「じゃあ完璧に防げるのでは？」と思うかもしれません。でも現実は、100%防止はかなり難しいです。

主な理由は次の3つです。

1. 回避表現が増え続ける

隠語、言い換え、他言語ミックスなど、フィルターをすり抜ける方法は次々に出てきます。

2. 文脈判断が難しい

同じ言葉でも、教育・創作・嫌がらせで意味が変わります。すると、次の2つが必ず起きます。

過剰に止める（本当は問題ないのにブロック）
見逃す（本当は止めるべきなのに通る）

3. 国や地域で基準が違う

著作権やアダルト規制は国・地域で差があります。グローバルサービスほど、全員が納得する共通ルールを作るのが難しいです。

だから各社は「完全ゼロ」を約束するより、「漏れを減らし続ける」ことを重視しています。

4. 実務で役立つ: 安全に使うためのチェックリスト

ここからは、今日から使える実践編です。仕事でも学業でも、次のチェックをすると安全性が上がります。

4-1. 入力前チェック

他人の作品をそのまま入れていないか
個人情報や機密情報を入れていないか
依頼内容が不適切領域に触れていないか

4-2. 出力後チェック

元ネタに似すぎていないか
表現が過激・差別的・扇情的になっていないか
事実関係に誤りがないか

4-3. 公開前チェック

社外公開物は責任者確認を通す
必要なら法務・知財・広報レビューを入れる
問題発生時の連絡先を明確にする

この3段階を回すだけで、事故リスクはかなり下げられます。

5. よくある誤解

最後に、現場でよく見かける誤解を3つだけ整理します。

誤解1: 「AIが作ったから著作権は気にしなくていい」

これは誤りです。 AIの出力でも、公開時の責任は利用者側にあります。

誤解2: 「NGワードを入れなければ安全」

これも不十分です。今は文脈判定が中心で、単語だけでは判断しません。

誤解3: 「対策があるなら100%防げる」

現実には漏れは起こり得ます。だからこそ、技術＋運用の両輪が必要です。

まとめ

ChatGPTやGeminiなどの生成系AIは、著作権とアダルトの両分野で、多層防御によって不適切な生成を減らしています。

著作権: 丸写し抑制、似すぎ抑制、公開前レビュー
アダルト: 禁止カテゴリの厳格運用、入力出力の二重フィルタ、画像への強い制限

ただし、仕組みだけで完璧にはなりません。最終的には、使う側のルール・確認・監査が安全性を決めます。

生成AI時代に必要なのは、「使うかどうか」の議論より「どう安全に使うか」の設計です。そこまで含めて使えるチームほど、AIのメリットを大きく得られます。

ChatGPT、geminiなどの生成系AIは、どのようにして不適切なコンテンツ生成を防いでいるのか？