AIと教育㉜_【G検定に学ぶ】ノーコードAIの民主化がもたらす脅威とは？生成音楽からディープフェイクまで、私たちが守るべきAI倫理

　皆さんは、自分が今見ている動画や聴いている音楽が、本当に人間の手で作られたものだと自信を持って言い切れますか？

　こんにちは、トビラAIです。先日から教師のスキルセットの話をしていましたが、どうしても皆様にお伝えしたいテーマ(AIと戦争)が浮上したため、しばらく「AIと教育」という連載を再開させてください。実際に「AIと戦争」の話は明日にして、今日はその前提となるようなお話をいたします。
前回の記事は以下をご覧ください（完結、と書いてますが…）。

よろしくお願いいたします。

本日のQUIZ

です。考えてみてください。

3月4日は「さんしんの日」：受け継がれる沖縄・琉球の伝統文化

　突然ですが、今日3月4日は「さんしんの日」です。私は沖縄に縁もゆかりもない人間ですが、数年前から琉球放送をラジコで聞くようになり、夫婦ともに沖縄に関心を持つようになりました。

「さんしんの日」とは、琉球放送が毎年3月4日に放送している沖縄民謡の特別番組で、1993年から実に34回も続く伝統的なイベントです。正午から20:00までの毎正時の時報に合わせて、祝い事で流れる琉球古典音楽の『かぎやで風（読み方は「かじゃでぃふう」）』を演奏しています。

　妻は以前から三線（さんしん）を習うようになりまして、苦労しながらも月2回のお稽古に通い、先日は発表会にも出演しました。工工四（くんくんしー）と呼ばれる楽譜とにらめっこしながら忙しいながらも頑張って練習しているようです。

　しかしながら日本国民でこのイベントをどれくらい知っているのか未知数ですし、「かぎやで風」の読み方が”かじゃでぃふう”であることを認知している日本人も少ないでしょう。歌詞に出てくる「きゆぬふくらしゃや、なうにじゃなたてぃる」（今日の嬉しさは何に例えようか）は沖縄のCM（たしか具志堅パン）にも出てくるセリフで、いくら沖縄でうちなーぐちが廃れていってるとは言えども、依然として大切にされている琉球固有の文化だと言えます。

「本物との違いが分からない」AI生成音楽の進化がもたらす深刻な課題

　ところで、以下の歌を聞いてください。「いちまでぃんはな」という曲です(音楽が流れます。ご注意ください)。

なんとなくお気づきかと思いますが、Geminiに「かぎやで風のような琉歌を作成せよ。」という、ものすごく単純なプロンプトで生成されたものです。これを聞いた妻は「なんか中国が入っている」と言いますが、琉球音楽の素養がない私には違いが全く分かりません。
　「違いが判らないが、それっぽく聞こえる」と言うのがものすごく重要で、ものすごく深刻です。
　AIの急速な発展により、こういう日本国内のニッチ（沖縄の方すいません）な文化にまでAIが浸透してしまっています。昨年のGeminiではこんな音楽は作れませんでしたし、作ることができたとしても謎の言語をしゃべっていたのに、今ではこんなことになってしまいました。
　あと、最初のサムネイルですが、どうやっても三線になりません。ギターですね…。これも改善されていくのでしょうか？改善されることがいいことなのか、少し悩んでいます。

ディープフェイクの脅威：「これはAIか？現実か？」境界線が消える動画コンテンツ

　最近、YouTubeを見ていると、石破前首相がサッカーしたり、ボクシングでボコボコにされたりしているショート動画を目にします。「首相」とは我々のリーダーであり、たとえどんな問題があろうとも一定の敬意を払われるべきだ、と私は考えますが、それはいったん横に置きますね。石破氏がボクシングなんてすることはない、と分かっているからこれはAIによるものだ、と言えますが、「ん？これはAIか？リアルか？」と悩む動画がいかに増えたことか。皆さんも同様に感じておられるはずです。
　みなさんはGoogle Opalをご存知ですか？Google Opal（グーグル・オパール）は、Googleが提供している「プログラミング不要でAIアプリを作成できるノーコードツール」のことです。私はAIの性能を見るために「15世紀の世界で陣取りができるゲームを作れ（すいません、歴史好きなんで）」と指示を出すのですが、それで完成したのが下です。

　この画面の左側は開発画面、右はプレイ画面です。イングランド王国のリチャードというのが私のことです。「資金」「兵力」「防衛力」などの数字があり、パリ・マドリード・リスボンなどの都市名が表示され「徴兵」「防衛強化」「侵攻開始」などのコマンドが表示されています。
　念のため申し添えておきますが、Google Opalで私が入力したプロンプトは「15世紀の世界で陣取りができるゲームを作れ」という、たった1行のテキストのみです。
　ちょっと前に有名になった「Claude Code」はエンジニア向けのコマンドラインツールであるのに対し、Google Opalは非エンジニアでも直感的にAIツールを作れることに特化しています。いわゆるVibe Coding（バイブ・コーディング）とよばれるやつです。このVibeっていう単語、私の英和辞書には出てこず、OALD（英英辞典）にはvibesとして出てきます。

　2⃣は楽器のヴィブラフォン（めっちゃ音のいい鉄琴です）です。1⃣はmood or atmosphereとありますから、いわば「ノリ」でしょうか。
　いわばノリで（軽い気持ちで）コーディングしちゃったんだけど、と言うのがバイブコーディングなわけです。つまり誰でもコーディングができる、というわけで注目されており、これをAIの民主化と言う人もいます。

ノーコード開発による「AIの民主化」は、同時に「衆愚化」を引き起こすか？

　「民主化」という言葉は基本ポジティブな響きを持つ言葉です。民主政治というと人類が長い時間かけて勝ち取ってきた政治形態ですが、悪く言うと衆愚政治という表現もあります。技術とは半ば道具の1つのようなもので、これをどう使うかで人も殺せます。この数年（いや数か月）の間に人類は強力なAIという武器を振るえるようになってしまったのです。
　沖縄の文化も一国の首相に対する敬意もゲーム産業も、すごく簡単に破壊できるような武器を扱えるような世界になり、これが戦争にも活用されることになりました（これはイラン情勢とからめて、後日触れます）。

【保存版】G検定に学ぶ！生成AIを活用するうえで絶対に必要な「6つの倫理原則」

　民主化という以上、AIを使用する際のルールをしっかり知るべきです。G検定の勉強をした際に学んだ内容を共有しますから、是非ともこの話を覚えておいてください。

1. 公平性 (Fairness)

　AIが特定の属性（性別、人種、年齢など）に対して差別的・不公平な判断をしないように配慮することです。学習データに偏りがあること（サンプリングバイアス）や、アルゴリズムの設計上の問題により、意図せず差別を再生産してしまうリスクがあります。

2. 安全性と有効性 (Safety & Efficacy)

AIによって利用者や第三者の生命、身体、財産に危害が及ばないようにすることです。AIの判断を人間が過度に信頼することが事故の原因となることもあるため、想定外の動作が起きても安全を保つフェールセーフな設計や適切な注意喚起が必要です。

3. プライバシー (Privacy)

データの収集やAIによる推論の段階で、個人のプライバシーを侵害しないことです。AIが公開されていないセンシティブな情報を推論（プロファイリング）してしまったり、本人の期待と異なる形でデータを利用したりするリスクがあります。開発の仕様設計段階からプライバシー保護を組み込む「プライバシー・バイ・デザイン」の考え方が重要です。

4. 透明性と説明責任 (Transparency & Accountability)

• 透明性: ディープラーニングなどのAIは判断過程が「ブラックボックス」になりやすいため、AIを利用している事実や、判断の根拠、データの来歴などを適切に開示することです。

• 説明責任（アカウンタビリティ）: AIの出力がどのような入力やパラメータによってもたらされたかを追跡できること（トレーサビリティ）や検証可能性を確保し、結果に対する責任の所在を明確にすることです。

5. セキュリティと悪用の防止

　AIを意図的に誤作動させる「データ汚染攻撃」や「敵対的な攻撃（画像にノイズを混ぜるなど）」といった脅威に対する防御が必要です。また、ディープフェイクによるポルノや偽情報の生成、詐欺などへの悪用を防止することも重要な原則です。

6. 社会・環境への影響

• 仕事の保護: AIによる自動化で仕事が奪われる労働者への影響を最小化し、AIと人間の協働を考える必要があります。

• 民主主義の保護: 偽情報の拡散による選挙への介入や、特定の情報ばかりが表示される「フィルターバブル」「エコチェンバー現象」による社会の分断を防ぐ必要があります。

• 環境への配慮: 大規模なAIの学習や運用には膨大な電力や冷却水を消費するため、気候変動などの環境負荷への懸念も倫理的課題とされています。

AIガバナンス（倫理を実践する仕組み）

これらの倫理的課題に対処し、企業等の組織がルールを実践していく仕組みを「AIガバナンス」と呼びます。具体的には以下のような取り組みが求められます。

• AIポリシーの策定: 自組織のAIに関する価値観や原則を文書化し、内外に明示します。

• 倫理アセスメント: 開発や導入の前に、AIが社会にどのようなリスクを生じさせるかを評価します。

• 人間の関与 (Human-in-the-loop): AIの判断に全権を委ねず、重要な判断には人間が介在・監視・最終確認を行う仕組みを作ります。

• 多様性の確保: バイアスを防ぐため、AI開発チームやガバナンスチームの専門性、性別、年齢などの多様性を確保します。

• モニタリングと監査: 運用開始後もAIの動作を継続的に監視し、ルールが守られているか内部監査を行います。　

企業も問われる法的責任：まずは「AI生成コンテンツ」であることを明示しよう

　色々とここまで触れましたが、我々がすぐできることとして「AIで生成した」ということを明示することが重要だと思います。「透明性と説明責任」と言うのは非常に重要です。
　かつてエア・カナダが導入した顧客対応チャットボットが、ある顧客に対して誤った割引を約束してしまうというエラーを起こしたことがあります。航空会社側は「チャットボットが間違えたのであり、ボットの責任だ」と主張して割引の適用を拒否しようとしました。しかしブリティッシュコロンビア州民事解決審判所（BCCRT）は「あなたがそのチャットボットを公開し、チャットボットが許可したのだから、あなたに責任がある」として企業の言い分を退け、割引の履行と損害賠償を命じた判決が、2024年に出ています。
「AIがやったことだから人間には責任はない」という発想は通用しない、と言うことです。これは皆さん肝に銘じましょう。
　明日は、本日の内容を踏まえて「AIと戦争」というさらに深いテーマについて触れていきます。最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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感謝一入(ひとしお)
Warm Regards,
トビラAI(He/Him)拝

QUIZの解答

透明性

参考文献

• 一般社団法人日本ディープラーニング協会(2024)『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版』 翔泳社

• Vinderbilt univ.(2026)"Organizational Strategy with Generative AI & AI Agents Specialization"Courseraの講義

トビラAIプロフィール

※　この記事は画像生成、文章の推敲にAIを使用しています。