AIリスクを見える化し、安全策で差別化する方法
2025 年 4 月 15 日、OpenAI は最先端 AI（フロンティア AI）の潜在的リスクを系統立てて管理する「Preparedness Framework（備えの枠組み）」を改訂しました。今回は、この難しい考え方を、できるだけわかりやすい解説を意識し、一部完全な翻訳を避けている部分もありますので、ご了承ください。詳しく知りたい方は、元のOpenAI の解説ページをご覧ください。
👉 出典元：https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/
また、OpenAIが提供する最新モデル「o3」と「o4-mini」については、こちらの記事をご覧ください。
👉 「 ChatGPT O3モデル徹底解説――GPT‑4を超える“考えるAI”の特徴・料金・活用術 」
「OpenAI Preparedness Framework」ガイドの目次
- はじめに──なぜ今「Preparedness Framework」なのか
- フレームワークの全体像を 3 分で理解
- アップデートの核心：５つの優先リスク基準
- 能力レベルを区別する High と Critical
- 追跡／研究 カテゴリーとは何か
- セーフガードレポートと社内ガバナンスの作り方
- 専門用語・カタカナ語をまとめて解説
- 日本の中小企業が取るべき 4 ステップ
- 競争と安全の“底辺競争”を避けるには
- まとめ
1. はじめに──なぜ今「Preparedness Framework」なのか
2025 年 4 月 15 日、OpenAI は最先端のAIの潜在的リスクを系統立てて管理する「Preparedness Framework（備えの枠組み）」を改訂しました。最新版は、“重大な損害を起こし得る機能を事前に測定し、実社会に出る前に安全策を義務化する” という姿勢を、さらに明確にしました。
日本でも生成 AI を組み込んだ SaaS やロボットの導入が進む中、この指針は中小企業にとって 「サプライチェーン事故の防波堤」 となる可能性があります。
2. フレームワークの全体像を 3 分で理解
目的： 最先端のAI が引き起こす 「深刻な被害（severe harm）」 を未然に防ぐ
方法：①リスクを測定し、②能力レベル別に安全策を設定し、③第三者に説明できる状態で公開
OpenAI は社内の安全諮問団 SAG（Safety Advisory Group） が評価を行い、Capabilities Report（ケイパビリティレポート：能力評価書）と Safeguards Report（セーフガードレポート：安全策詳細）の両方を承認して初めてモデルをリリースします。
3. アップデートの核心：５つの優先リスク基準
OpenAI はリスクを 「優先度の高いもの」 と 「研究段階のもの」 に分けます。優先度を決める 5 条件は下記の通りです。
| No. | 英語基準 | ざっくり日本語にすると | チェック例 |
|---|---|---|---|
| 1 | Plausible | 起こり得るか | 「AI が特定ウイルスの合成方法を提案できる」 |
| 2 | Measurable | 測定できるか | 実験室レベルで精度テストが可能か |
| 3 | Severe | 損害が深刻か | 社会混乱や多数死傷の恐れ |
| 4 | Net new | 従来にないか | 既存ツールでは不可能だった規模・コスト |
| 5 | Instantaneous / Irremediable | 即時・不可逆か | 公開後に止められない自己拡散型マルウェア |
この 5 条件をすべて満たす能力は 「Tracked Category（追跡対象）」 となり、毎回のモデル更新で厳しく評価されます。
4. 能力レベルを区別する High と Critical
| レベル | 規定 | 例 | 必須タイミング |
|---|---|---|---|
| High 能力（高） | 既存リスクを“増幅” | 大量スパム生成、複合フィッシング | 運用前 に安全策 |
| Critical 能力（クリティカル） | 新しいリスク経路を“創出” | 自律的サイバー攻撃連鎖、独自武器設計 | 開発段階 から安全策 |
経営メモ：クリティカル級の機能が含まれる SaaS を導入すると、開発元の安全策が不十分なまま自社データが訓練に使われるリスクがあるため、契約時点で開示依頼を含め、詳細な調査が必要でしょう。
5. 追跡／研究 カテゴリーとは何か
● 追跡カテゴリー（Tracked Categories）
- 生物・化学：ウイルス合成の手順生成など
- サイバーセキュリティ：マルウェア自動作成、ゼロデイ攻撃探索
- AI 自己改良：モデルが自ら学習データやコードを改変し性能向上
● 研究カテゴリー（Research Categories）
- 長期自律行動：現場ロボットが自己判断で行動範囲を拡大
- サンドバギング：開発者が意図的に性能を弱く見せる行為
- 自律的複製・適応：AI が自らコピーを作り進化
- 安全策の迂回：組み込みガードレールを回避
- 核・放射線リスク：新型核物質の設計支援
研究段階は今後、追跡対象に格上げされる可能性が高く、情報収集が重要です。
6. セーフガードレポート（Safeguards Report）と社内ガバナンスの作り方
| 項目 | 最低限そろえる書類 | 中小企業での落とし込み |
|---|---|---|
| ケイパビリティレポート（Capabilities Report） | 高・クリティカル判定の根拠となる試験結果 | 取引先に提出を求める |
| セーフガードレポート（Safeguards Report） | リスク低減策と残余リスク | 社内でリスクカタログ化し、工程 FMEA 的に点数管理 |
| SAG 承認フロー | 誰が最終承認したか | 社外の場合、責任者の氏名と役職まで明記させる |
7. 専門用語・カタカナ語をまとめて解説
| 用語 | 簡単な和訳・説明 |
|---|---|
| フロンティア AI | 研究最前線の大型モデル。高性能で未知のリスクも大きい。 |
| Preparedness Framework | AI リスクを測り、安全策を定める「備えの設計図」。 |
| Sandbagging（サンドバギング） | わざと低性能に見せ、安全審査をくぐり抜ける手口。 |
| FMEA | 故障モード影響解析。発生頻度×検出難易度×被害度で点数化する手法。 |
| SAG（Safety Advisory Group） | OpenAI 内部の安全諮問団。外部の第三者機関ではない点に注意。 |
| High／Critical（ハイ・クリティカル） | High＝既存リスク増幅、Critical＝新リスク創出。安全策の義務タイミングが異なる。 |
| Safeguards Report（セーフガードレポート） | リスク低減策の詳細書。対外説明責任の根拠資料になる。 |
8
- AI 利用の棚卸し
- 生成 AI を使っている業務・外部サービスをすべて洗い出す。
- ５基準でリスク評価
- Excel シートに「実現可能性／測定可能性／重大性／新規性／不可逆性」を列挙し、危険度を色分け。
- AI 安全委員会（小規模版）を設置
- IT・法務・品質管理の 3 名体制でも良い。月 1 回でもリスクレビューを。
- 取引先デューデリジェンス（AI 版）
- 「High／Critical 機能の有無」「Safeguards Report の提出可否」を質問するテンプレートを準備。
9. 競争と安全の“底辺競争”を避けるには
- 調整条項（競合が危険モデルを出した場合の基準緩和） は「安全よりスピード」を優先する口実になり得ます。
- 中小企業は事故時のダメージ耐性が低い。契約書で「基準緩和時は再評価し、納品停止を含む緊急措置を取る」条項を必ず盛り込みましょう。
- 第三者認証スキームの活用：ISO 42001（AI マネジメント）や国内の Pマーク同等認証を紐づけ、安全策の透明性を高めることで取引コストを下げられます。
10. まとめ
- Preparedness Framework 改訂のポイント
- ５つの優先リスク基準で「何を最優先で潰すか」を明文化
- High／Critical の２段階で安全策義務を差別化
- 報告書（Capabilities／Safeguards）で説明責任を果たす
最後に我々、企業が意識したいこと
- 今期内に 棚卸し→評価→委員会→取引先チェック を実施し、事故コストを最小化。
- 最後に、AI は“便利な刃物”。備え（Preparedness） こそ最大のコスト削減策であり、ブランド価値向上の鍵になります。
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